matlab算法原理详解

利用matlab编程实现简易的数独游戏设计，具有数独填充算法。通过给出数独问题，修改问题矩阵B输出答案矩阵C并实现图形界面显示，内含完整源代码。仅供参考，欢迎批评。文件为本人matlab大作业，通过不断修改完善最终实现功能。

蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。 近年来，许多专家学者致力于蚁群算法的研究，并将其应用于交通、通信、化工、电力等领域，成功解决了许多组合优化问题，如调度问题(job-shop scheduling problem)、指派问题(quadratic assignment problem)、旅行商问题(traveling salesman problem)等。

this function works on two grayscale, two binary, or two color images. For color images, the number of color planes must match (i.e., size(img1,3) must match size(img2,3).

利用MATLAB实现极点配置、设计状态观测器现代控制.pdf

1、资源内容：基于Matlab实现图像配准技术（源码+图像+程序运行说明）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计中的部分功能，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

基于matlab实现AES加解密和基于AES的cmac

Informed RRT* 是一种基于 RRT* (Rapidly-exploring Random Tree Star) 算法的优化路径规划算法。它通过引入启发式信息来提高搜索效率和最终路径的优化程度。以下是 Informed RRT* 算法的详细介绍： ### 1. 算法背景 在路径规划领域，尤其是针对机器人导航和无人驾驶等应用，算法需要快速且准确地生成安全有效的路径。RRT* 算法因其在处理复杂动态环境和实时性方面的优势而被广泛使用。然而，RRT* 算法在搜索过程中可能会生成大量冗余的分支，导致效率不高。 ### 2. Informed RRT* 算法原理 Informed RRT* 算法的核心在于使用一个可接受的椭圆启发式（admissible ellipsoidal heuristic）来指导搜索过程，从而提高算法的效率和解的质量。 #### a. 椭圆启发式 椭圆启发式定义了一个状态空间的子集，这个子集包含了所有可能改进当前解的状态。椭圆的形状取决于起始状态、目标状态以及当前最佳解的成本。 #### b. 直接采样 Informed RRT* 通过直接从这个椭圆启发

广义回归神经网络(GRNN Generalized Regression Neural Network）是美国学者 Don-ald F. Specht在1991年提出的,它是径向基神经网络的一种。GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性,适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势,网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面,并且在样本数据较少时,预测效果也较好。此外,网络还可以处理不稳定的数据。因此，GRNN 在信号过程、结构分析、教育产业,能源、食品科学、控制决策系统、药物设计、金融领域、生物工程等各个领域得到了广泛的应用。