2022届一轮复习苏教版 第10章 第7节 离散型随机变量的均值与方差、正态分布 学案.doc

针对鲁棒Capon波束形成算法中采用牛顿迭代求解对角加载因子时，运算量大且算法旁瓣增益高的问题，提出了一种改进的稳健波束形成算法。首先对干扰协方差矩阵进行重构，然后将重构的协方差矩阵投影到噪声子空间，使期望信号导向矢量在噪声子空间投影最优，最后精确求解对角加载因子。该方法的运算量低于RCB算法中牛顿迭代和最差性能最优（WCPO）算法中凸规划运算，并且提高了加载因子的计算精度。实际仿真结果表明，改进算法有效克服了信号方向估计误差，具有更低且稳定的旁瓣增益，输出信干噪比性能优于现有其他方法。

最小方差自校正控制最小方差自校正控制最小方差自校正控制最小方差自校正控制最小方差自校正控制最小方差自校正控制

进化多目标优化平台 由安徽大学BIMK（生物启发情报与挖掘知识研究所）和萨里大学NICE（自然启发计算与工程小组）共同开发 150多种开源进化算法 300多个开源基准测试问题 强大的GUI可并行执行实验 一键式生成Excel或LaTeX表格式的结果 最先进的算法将不断被包括在内 非常感谢您使用PlatEMO。 PlatEMO的版权属于BIMK集团。 该工具主要用于研究和教育目的。 这些代码是根据我们对论文中发布的算法的理解而实现的。 您不应以网站上的材料或信息为依据来做出任何业务，法律或任何其他决定。 我们对您在工具中使用任何算法所造成的任何后果不承担任何责任。 使用该平台的所有出版物都应承认使用“ PlatEMO”并参考以下文献： 版权 PlatEMO的版权属于BIMK组。 您可以自由地用于研究目的。 使用此平台或平台中任何代码的所有出版物都应承认使用“ PlatEMO”，并引用“田野

一、遗传算法概述 二、多目标优化问题 三、实例1——Rosenbrock函数最值问题 四、实例2——智能组卷问题

实际工程的优化设计问题：非线性约束优化问题 优化设计问题的类型 线性规划问题 优化问题的目标函数和约束函数都是设计变量的线性函数 非线性规划问题 目标函数和约束函数不全是设计变量的线性函数 函数与变量间的关系 无约束优化问题 只有目标函数而无约束条件的优化问题 约束优化问题 有约束条件的优化问题 有无约束条件

基于PSO的多目标优化问题

矩阵用matlab代码实现用于以下方面的计算材料：“对大型已实现协方差矩阵和投资组合选择进行建模和预测。” Laurent Callot，Anders B. Kock，Marcelo C. Medeiros。 日期29/12/2015 该存储库包含用于计算结果的材料：“对大型实现的协方差矩阵和投资组合选择进行建模和预测。” 由于所涉及计算的复杂性和中间输出的大小，因此当前存储库中的物料不包含保存生成输出所必需的预测结果。 包括本文中使用的所有代码以及原始数据。 数据 数据包含在数据文件夹中。 以CRK开头的文件是R数据文件，其中包含针对不同聚合级别的数据的不同子集的已实现协方差矩阵。 这些是Rdata文件，可以使用R中的命令load('CRK_file_name) 。 我们有1474每日观察，315每周观察和72每月观察。 每行包含一个已实现的协方差矩阵（道琼斯30支股票的465列，道琼斯指数以标准普尔500指数增强的496列）。 通过连接已实现协方差矩阵的上对角线构造行，从而使条目为：var（stock1），cov（stock1，stock2），var（stock2），cov（sto

为实现微电网系统运行的经济和环境双重优化目标，以独立的系统仿真模块和运行优化模块为核心，建立了微电网多目标动态优化调度的一般模型。仿真模块使用能量模型对系统调度方案的经济、环境指标进行评估，运行优化模块则使用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ ，结合仿真模块的评估结果对调度方案进行优化。在NSGA-Ⅱ中引入了初始点引导技术和去重操作，有效地改善了算法的收敛性能和Pareto前沿的分布特性。将该模型和方法应用于典型风光蓄柴微电网系统的日前优化调度，证实了所建模型和所提方法的有效性。

em算法matlab代码GMM_IC_DP “通过动态编程分区为单变量高斯，多成分，异方差混合模型初始化EM算法” 作者：Andrzej Polanski，Michal Marczyk，Monika Pietrowska，Piotr Widlak，Joanna Polanska 补充材料：Matlab脚本和函数，用于比较第6.2节中描述为第4组的数据的分区算法EQ，H-clu-c，H-clu-a，DP-Q4。 通过启动Matlab脚本partitions_em_demo开始计算 进行了一次随机模拟实验（包括6.2节中列出的三个步骤1-3）。 计算结果通过分区图（图1）和数据直方图对估计的概率密度函数的关系图（图2）显示。 还报告了误差和可能性的值。 通过修改Matlab代码，还可以实现其他计算方案（用于模拟数据）。 文件列表：partitions_em_demo：用于对算法进行演示比较的脚本文件，用于比较EM算法的初始化方法g_mix_gen：函数，生成混合样本h_clu_a：函数，通过平均链接层次聚类划分样本h_clu_c：函数，通过完全链接层次聚类进行样本划分dyn_pr_spli