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针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性.

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中国对新鲜农产品的冷链需求不断增长，而冷链物流的网络布局混乱，成本巨大。 为了解决这个问题，本文建立了冷链物流网络的最优模型，并用遗传算法对其进行了求解。 该最优模型以物流网络的总运行成本为目标，并嵌入了包含两个分配问题的非线性混合整数规划。 该模型确定了预冷站和新鲜农产品物流中心的最佳布局和物流管理。 我们的主要贡献是同时考虑冷链物流的建设成本和运营成本。 案例研究说明了该模型的有效性。

Minimax算法和机器学习技术已经研究了数十年，以在象棋和五子棋等游戏领域中达到理想的优化。 在这些领域中，几代人试图为修剪和评估功能的有效性优化代码。 因此，存在装备精良的算法来处理游戏场合中的各种复杂情况。 但是，作为传统的零和游戏，Connect-4与使用传统minimax算法的零和家族的其他成员相比，受到的关注较少。 近年来，基于研究结论，专业知识和游戏经验，创造了新一代启发式方法来解决此问题。 但是，本文主要介绍了一种自行开发的启发式方法，并结合研究和我们自己的经验证明了与网上可用的Connect-4系统版本相抗衡的结果。 尽管大多数以前的工作都集中在赢得算法和基于知识的方法上，但我们通过启发式分析来补充这些工作。 我们已经进行了三个功能，搜索深度和特征数量之间的关系的实验，并与在线样本进行了对比测试。 与基于总结经验和通用特征的样本不同，我们的启发式方法主要集中于船上部件之间的详细连接。 通过分析当我们的版本与具有不同搜索深度的在线样本进行对抗时的获胜百分比，我们发现采用minimax算法的启发式算法在零和游戏的早期阶段是完美的。 由于游戏树中的某些节点对minimax算

双调排序算法Verilog代码，包括仿真结果，适用于FPGA设计中对数值的排序，排序耗费硬件复杂度和时间复杂度随着排序序列中数值个数的上升而上升

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