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

无约束多维极值问题优化，包括： 模式搜索法、Rosenbrock法、单纯形搜索法、Powell法、最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、修正牛顿法、DFP法、BFGS法、信赖域法、显式最速下降法求函数的极值！

设备到设备（D2D）通信可以提高现有蜂窝基础架构中的网络覆盖范围，频谱效率和能效，这使其成为未来网络的有希望的体系结构。 由于服务的多样化，本文考虑了异构统计服务质量（QoS）约束，其中蜂窝用户关注延迟约束，而D2D用户组则更加关注数据传输的中断概率。 蜂窝用户的功率分配问题可以通过优化容量支付功率损耗博弈模型来解决。 利用拉格朗日对偶分解和牛顿迭代法，将蜂窝用户的功率优化问题转化为参数优化问题。 由于D2D用户的能源资源有限，能源效率成为D2D用户群体关注的焦点。 利用分数规划和凸优化技术，提出了在断电概率约束下的D2D用户高效节能的最优功率分配算法。 结果，构思了基于分层博弈的功率分配算法以有效地解决功率优化问题。 仿真结果表明，与其他算法相比，该算法性能有所提高，并且收敛了一定的迭代次数。

对自己的设计的实现方式越了解，对自己的设计的时序要求越了解，对目标器件的资源分布和结构越了解，对EDA工具执行约束的效果越

辛帕尔 一般的 CimPal是由gridDigIt发布并在或更高版本下获得许可的开源Java应用程序。 该应用程序基于Apache Jena（Apache许可证v2.0），TopBraid SHACL API（Apache许可证v2.0）和JAVAFX（GPLv2 + CE许可证）。 CimPal通过提供工具简化与SHACL约束有关的工作以及识别不同版本的CIM之间的更改来帮助CIM实施。 当前，以下功能受支持或正在开发中： -从RDFS转换为SHACL -从Excel模板导出SHACL约束（不是完整范围） -执行RDFS比较-在Excel中导出RDFS描述和基数-生成数据类型映射-RDF转换–不同RDF序列化之间的转换-实例数据比较（在原型版本中） gridDigIt旨在为CimPal提供支持和进一步的增强。 请通过在存储库中提交问题，通过支持电子邮件或在GitHub中解决任何请

通过对几种典型聚类算法的分析和比较，提出了一种新的聚类算法，基于扩展约束的半监督谱聚类算法，简称CE-SSC。这种算法扩展了已知约束集，通过密度敏感距离改变样本点的相似关系，结合半监督谱聚类进行聚类。在UCI基准集上的仿真实验结果证明，基于扩展约束的半监督谱聚类算法具有良好的聚类效应。

等式约束优化，增广拉格朗日算法 Matlab

二次等式约束非凸二次规划问题的全局最优性条件，王杉林，，本文研究了一类带二次等式约束的二次规划问题，利用全局次微分（L-次微分）的概念，对一般二次函数L-次微分进行了全面刻画，建立�

出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法，该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值，针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响，采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题，并与其他算法作了比较，试验结果表明，微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性。

主要介绍vivado集成开发下时序约束的相关内容 timing constraints in vivado