最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里分享MLS2D包，尽情享受吧！

随着港口吞吐量逐年攀升，船舶到达密度不断增加，泊位和岸桥（装卸起重机）资源分配问题的全局优化已成为一个重要的课题。泊位和岸桥分配为NP-Hard问题，确定性算法在寻找最优解时需要大量的计算时间，并且只能解决一些特殊问题，因此许多研究中提出了基于启发式规则的近似求解方法，如基于模拟退火（SA）或遗传算法（GA）的方法。本文中，我们采用了模拟退火算法来优化此问题中的分配。 此算法适用于对计算复杂性、NP问题、数学模型、集装箱码头泊位和岸桥分配等方向有研究的学者，除了算法文档外，我们还提供了C++编写的源代码，此源代码只依赖于C++的标准库，方便学习和优化。 注意：文档和源码都具有原创性，供学者研究使用，不可用于商业用途。

matlab算法原理详解

处理低价股票的排队问题，低价股票因为价格变动比较小，会导致订单薄很厚 ，排队很长，所以会有排队排不到成交不了的情况，导致有风险敞口。现在想设计一款算法，使得敞口存续时间最小，输入每几秒的盘口情况，输出敞口存续时间最小的盘口（即在何位置挂单、挂多少数量的单） 需要用到撮合引擎来生成订单薄

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。

对比有限差分法和打靶法求解非线性常微分方程两点边值问题的近似解: , 并将计算结果与精确解作图进行比较，并对比牛顿迭代法在这两种方法的应用情况。

【优化生产】双种群遗传算法求解生产线平衡问题【含Matlab源码 3311期】.zip

用信号量解决不死锁的哲学家问题 java实现

支持解决PPT密码问题 多种密码找回恢复模式 解决PPT不可打印、不可编辑 不可签名、不可复制问题 无需密码，一键移除所有PPT文件使用限制

适合新手学习，注释全面。定点选址问题是寻找最佳位置来满足一定条件或最小化某种成本的问题，常见的应用包括设施选址、网络规划等。 下面是使用粒子群算法解决定点选址问题的一种基本方法： 1. 定义目标函数 2. 初始化粒子群 3. 计算适应度值 4. 更新个体最优解和群体最优解 5. 更新速度和位置 6. 判断停止条件 7. 重复步骤3-6，直到满足停止条件。 通过迭代更新粒子的位置和速度，粒子群算法可以逐步逼近最佳解决方案。最终得到的群体最优解即为选址问题的最佳解决方案。 需要注意的是，粒子群算法的效果受到许多因素的影响，例如粒子数目、速度更新公式、停止条件的设置等。为了获得更好的结果，可能需要适当调整算法的参数和初始值，并进行多次实验以找到最优的设置。 此外，对于特定的定点选址问题，也可以根据问题特点进行问题的建模和算法的改进，以提高算法的性能和效果。