针对第三代非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ，NSGA-Ⅲ）在处理高维多目标函数时存在收敛精度低和搜索性能差等问题，提出一种自适应多种群NSGA-Ⅲ算法。首先将传统算法的单一种群划分成四个亚种群，并为每个亚种群分配不同的交叉算子；其次提出外部最优解集（external optimal solution set，EXS）的概念，通过计算个体更新最优解集的参与量来自适应调节每个亚种群的大小；最后利用局部搜索策略提高EXS的局部搜索性能。采用四个不同的测试函数，与七种对比算法进行仿真验证，结果表明在处理高维多目标优化问题时，提出算法的性能指标整体优于其他对比算法，能够获得较好的算法收敛性和种群多样性。

建立稀疏多项式混沌展开的自适应算法；Polynomial chaos (PC) expansions are used in stochastic finite element analysis to represent the random model response by a set of coefficients in a suitable (so-called polynomial chaos) basis.

离散时间信号，时域离散随机信号，维纳滤波器，线性预测，自适应处理，LMS,最小二乘估计，RLS,卡尔曼滤波

PyTorch中的RAHGCN 1.概述 该存储库是PyTorch中通过强化学习（RAHGCN）实现的自适应双曲图卷积神经网络。 下游任务包括： 链接预测（ lp ） 节点分类（ nc ） 2.设定 2.1下载代码 首先从Github下载源代码。 git clone git@github.com:fuxingcheng/RHGNN.git" cd rahgcn 2.2启动虚拟环境 我们建议在虚拟环境中设置我们的项目。 您可以选择conda或virtualenv来创建和管理虚拟环境。 如果您尚未安装conda，请按照的说明进行安装。 如果尚未安装virtualenv，则只需运行pip3 install virtualenv 。 对于conda ： conda env create -f environment.yml python=3.6 source activate ra

实现LCM自适应波束形成的MATLAB程序，附有说明，便于调试

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基于模糊补偿的机械手自适应模糊滑模控制 matlab仿真程序

分行法实现湍流相位屏，并计算相关参数。具体数值自行调整即可。

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KrigingModelCode 实现Kriging插值预测，可用于实现自适应代理模型构建