针对轨迹规划时采用首尾速度为零的加减速控制方法中存在的频繁启停，以及末端执行器在插补过程中加速度过渡不平滑等问题，提出了一种基于非对称S形加减速控制的多轨迹段平滑过渡的前瞻插补算法.该算法在相邻轨迹段间采用圆弧模型对衔接拐角处平滑过渡，在给定轨迹衔接点坐标和过渡圆弧半径等参数的情况下，规划出衔接圆弧处的最优速度.对插补算法中归一化因子的求解，采用一种新型柔性加减速控制算法，该算法由余弦加减速曲线在直线形加减速曲线上拟合而成，减少了余弦加减速算法的运算量，保证了加速度控制的平稳性.试验结果表明，该算法可以实现多轨迹段衔接处的圆滑过渡，保证运动速度的平滑度与连续性，有效提升了末端执行器的运行效率.

MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法），求解效果极佳，具体可以看图 这段程序主要是一个粒子群优化算法，用于解决电力系统潮流计算问题。下面我将对程序进行详细的分析和解释。 首先，程序开始时进行了一些初始化操作，包括清除变量、设置最大迭代次数、搜索空间维数、粒子个数等。然后，加载了一个名为"load.txt"的文件，将文件中的数据除以100000并赋值给变量Pload。 接下来，使用两个嵌套的for循环初始化粒子的速度和位置。速度v和位置x都是一个N行D列的矩阵，其中N为粒子个数，D为搜索空间维数。每个粒子的速度和位置都是随机生成的，位

之前做过的一些项目和学习积累，基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法

算命算法，绝对经典！

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一、目的： 熟悉银行家算法，加深死锁有关概念的理解。 二、内容： 编制银行家算法通用程序，并检测思考题中所给状态的安全性。 三、要求： (1) 下列状态是否安全？(三个进程共享12个同类资源) 进程 已分配资源数 最大需求数 1 1 4 (状态a) 2 4 4 3 5 8 1 1 4 2 4 6 (状态b) 3 6 8 (2) 考虑下列系统状态 分配矩阵 最大需求矩阵 可用资源矩阵 0 0 1 2 0 0 1 2 1 5 2 0 1 0 0 0 1 7 5 0 1 3 5 4 2 3 5 6 0 6 3 2 0 6 5 2 0 0 1 4 0 6 5 6 问系统是否安全？若安全就

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

内容包括： 传统RSA实现： 1、ZIntMath：大整数的运算库，包括计算乘模运算，幂模运算（蒙哥马利算法），最大公约数算法及扩展最大公约数算法（扩展欧几里得算法）等。 2、ZPrime：质数库，包括 Miller_Rabin素数判断法，大整数快速因式分解算法（pollard_rho算法），生成指定位数的大质数或大整数算法等。 3、ZRSA: RSA算法库，使用上面两个库，实现RSA算法。实现了生成指定数位的密钥对，加密，解密，签名和验证，这5个核心功能。 4、RSAtest.py一个使用RSA算法库的例子。例子从生成密钥对开始，对数据进行加解密，签名和验证签名，最后用修改后的消息再次验证签名。 改进RSA算法实现： 5、IRSA：改进的RSA算法库，实现了基于多素数的指定数位的密钥对，RSA加密，RSA解密，基于中国剩余定理的RSA解密，签名，验签。 6、IRSAtest.py 使用改进RSA算法库的例子。

问题背景： 假期到了，你打算制定一个假期旅行计划，连续游玩若干个城市，假设旅行中的交通成本与城市间的旅行距离成正比。同时，你需要携带一定的出游物品，这些物品有不同的体积和重要度，但是你的行李箱有一定的容量限制。为了使你的旅行更加愉快，你希望：  选择最佳的旅游路线，使得总旅行中的交通成本最低。  选择最佳的物品，使得在满足背包容量限制的情况下，重要度最大。 问题 1：旅游路线优化 任务描述：  设定若干个旅游城市（至少 10 个），并给出每个城市位置坐标。  建立旅行商问题（TSP）的数学模型，目标是找到一条路径，每个城市只访问一次，最终回到起点城市，并且使得总旅行交通成本最低。  采用遗传算法，使用 MATLAB 编程实现 TSP 的求解。 给出结果分析。 具体要求：  描述 TSP 的背景和重要性。  提供目标旅游城市的坐标位置，和单位距离的旅行交通成本，并解释数据来源（可以是虚拟数据，言之成理即可），以坐标值计算城市间的平面直线距离作为旅行距离。  建立 TSP 的数学模型，包括目标函数和约束条件。  编写 MATLAB 代码求解 TSP 问题（要求附上主要代

算法导论 黑皮书 期末复习笔记