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PyTorch-NEAT NEAT（增强拓扑的神经进化）方法的PyTorch实现，最初是由Kenneth O. Stanley创建的，是进化神经网络的一种有原则的方法。 。 实验 PyTorch-NEAT当前包含三个内置实验：XOR，单极平衡和汽车爬山。 异或实验 使用以下命令运行： python xor_run.py将运行多达150代，初始种群为150个基因组。 当/如果找到解决方案，将显示解决方案网络以及有关试验的统计信息。 随意运行多个试用版-只需​​增加xor_run.py文件中外部for循环的范围即可。 单极平衡 使用以下命令运行： python pole_run.py将运行多达150代，初始种群为150个基因组。 在OpenAI体育馆环境中跑步。 当/如果找到解决方案，则将在OpenAI体育馆中显示解决方案网络以及评估结果。 汽车登山实验 使用以下命令运行： python m

法国著名的数学家H.嘉当等人向法国中学教师的讲稿。内容绝对是本科数学专业级的。

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成都东软大学校园网设计方案，网络拓扑图,希望以后能和大家一起分享

matlab模拟优化代码topopt-mgcg-matlab 用于高效3-D拓扑优化的MATLAB代码使用多网格CG，近似灵敏度分析，回收预编码器 该存储库包含以下论文中使用的matlab代码： Omir，N.Aage和BS Lazarov（2014）。 在multigrid-CG上进行有效的拓扑优化。 结构和多学科优化，49（5），815-829。 Amir，O.（2015年）。 回顾拓扑优化中的近似重新分析：以最小的重量过程进行循环预处理的优势。 结构和多学科优化，51（1），41-57。 这些代码现已免费提供，请在您的研究工作中参考相关出版物。 三种类型的代码： top3d * .m =使用MGCG求解器的3-D最小符合性topopt： a）基本 b）具有灵敏度监控 minV * .m =二维最小体积topopt： a）基本 b）重新分析 c）无基质再分析 minW3d * .m =使用MGCG求解器的3-D最小体积topopt： a）基本 b）无基质，带回收预处理器 c）无矩阵，带有循环预处理器和灵敏度监控 强烈建议扩展和改进！！！

matlab模拟优化代码顶极matlab Matlab中平原应力问题的拓扑优化。 使用Hyperworks准备模型并查看结果。 里面是什么： 普通应力有限元求解器 拓扑优化算法USIM SIMP方法 将结果导入和导出为HyperWorks格式 PS这是我的理学硕士项目。 工程学。 如果您考虑使用此代码并需要帮助，请与我联系。 这是解释输入和结果程序给出的图形： 在左侧，有一个用四边形建模并在底部受约束的支架。 力通过凸耳施加。 右侧是拓扑优化的结果（刚度与体积分数受限的最大混合）。 红色表示材料应在此处，蓝色表示要除去的材料。

matlab模拟优化代码用于并行拓扑优化的Matlab代码 本文提出了紧凑高效的Matlab代码，不仅可以在2D场景中而且可以考虑3D情况，从而对多尺度复合结构的并发拓扑进行优化。 采用改进的SIMP方法（Sigmund 2007）来执行并行拓扑设计，并使用基于能量的均化方法（EBHM）来评估微观结构的宏观有效特性。 本文中的2D和3D Matlab代码是使用88行2D SIMP代码（Struct Multidisc Optim 43（1）：1-16，2011）和169行3D拓扑优化代码（Struct Multidisc Optim 50（ 6）：1175-1196，2014）。 本文主要从以下四个方面做出贡献：（1）用于蜂窝复合结构（ConTop2D.m和ConTop3D.m）的拓扑优化的代码体系结构； （2）用于计算3D等参元素刚度矩阵的代码（elementMatVec3D.m）； （3）EBHM预测2D和3D材料微观结构（EBHM2D.m和EBHM3D.m）的宏观有效特性； （4）用于在两个尺度上计算目标函数对设计变量的敏感性的代码。 ％=====================

LED 的排列方式及LED 光源的规范决定着基本的驱动器要求。LED驱动器的主要功能就是在一定的工作条件范围下限制流过LED的电流，而无论输入及输出电压如何变化。最常用的是采用变压器来进行电气隔离。文中论述了LED照明设计需要考虑的因素。