TSP问题（Traveling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 资源包括TSP问题模拟退火算法、TSP问题遗传模拟退火算法、TSP问题遗传算法通用Matlab程序、TSP问题蚁群算法通用Matlab程序。

第2章_空间谱估计基础 第3章_线性预测算法 第4章_多重信号分类算法 第5章_最大似然及子空间拟合算法 第6章_旋转不变子空间算法 第7章_子空间迭代与更新 第8章_宽带信号的空间谱估计算法 第10章 空间分布式信号源参数估计 第11章_特殊阵列结构的空间谱估计 第12章_基于高阶统计量的空间谱估计 第13章_空间谱估计中的阵列误差校正 第14章 多维空间谱估计

1.概论 2.复数运算 3.随机数生成 4.多项式与连分式计算 5.矩阵运算 6.矩阵特征值与特征向量的计算 7.线性方程组求解 8.非线性方程组求解 9.差值 10.数值积分 11.常微分方程（组）求解 12.数值拟合与逼近 13.数据处理与回归分析 14.极值 15.数学变换与滤波 16.特殊函数

一个用凸包算法实现的，输入六个点得到最外接的多边形

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多目标分解算法代码，配合张庆福06年发的文章看，MATLAB实现注释很详细. 基于分解的多目标进化算法（Multi-objectiveEvolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D）将多目标优化问题被转化为一系列单目标优化子问题，然后利用一定数量相邻问题的信息，采用进化算法对这些子问题同时进行优化。因为Pareto前沿面上的一个解对应于每一个单目标优化子问题的最优解，最终可以求得一组Pareto最优解。由于分解操作的存在，该方法在保持解的分布性方面有着很大优势，而通过分析相邻问题的信息来优化，能避免陷入局部最优。

非常详细的CFAR算法程序，包括cfar_ac、cfar_go、cfar_so、cfar_os、cfar_tc等算法，注明了各种算法的优缺点，适合学习使用。

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