最小-最大-最小 该存储库包含用于解决本文研究的最小-最大-最小鲁棒优化问题的算法 AyşeNur Arslan，Michael Poss和Marco Silva：最小-最大-最小鲁棒组合优化，几乎没有追索权解决方案。 可在 有四种算法可用： HKW15的单石版重新，请参见函数exact_dualization() 来自的本地搜索启发式，请参见函数heuristic_dualization() 本文算法1中描述的场景生成算法，请参见函数scenario_generation() 本文算法3中描述的启发式变体，请参见函数heuristic_scenario_generation() 指导 该代码当前包含两个应用程序：最短路径问题（SP）和带冲突的背包问题（KP）。 可以通过创建相应的文件来添加其他应用程序。 要测试两个应用程序之一，请解压缩相应的数据文件，并使用julia执行相应的运

【数据融合】基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码.md

【优化求解】基于遗传算法实现电动汽车有序充电matlab源码.md

乌尔曼 乌尔曼算法 作者：刘立辉 2015-01-15 在 ucas

本人为在校大学生，所写源码可能不够尽善尽美，希望各位包涵指正。写这个代码只是为了练手，可能有错误，只为大家提供思路和方法。

StereoVision-tensorflow 使用tensorflow实现双目视觉中的BM, SGBM算法

2018-07-19 最新更新, 主要是曲线拟合算法源码, 包含大多数常用的方程算法, 包括如下: "y = a+bx", "y = a+bx+cx^2", "y = a+bx+cx^2+dx^3", "y = a+bx+cx^2+dx^3+ex^4", "y = a*exp(bx)", "y = a*x^b", "y = a*ln(bx)", "y = d+(a-d)/(1+(x/c)^b)", "y = b*(x-a)^c*exp(-(x-a)/d)", "y = a+b*ln(x-c)", "x = d+(a-d)/(1+(y/c)^b) [y = c*((x-a)/(d-x))^(1/b)]", "y = a*exp(-bx) + c", "y = a + (b-a)*exp(-(x-c)*(x-c)/(2*d*d))", "y = a*(1-exp(-b*x)) + c", "y = c*((x-a)/(d-x))^(1/b)", "y = a*exp(bx)", "y = a*x^b", "y = a+bx+cx^2+dx^3+ex^4+fx^5", "y = a+bx+cx^2+dx^3+ex^4+fx^5+gx^6", "y = a+bx+cx^2+dx^3+ex^4+fx^5+gx^6+hx^7", "y = a+bx+cx^2+dx^3+ex^4+fx^5+gx^6+hx^7+ix^8", "y = a*exp(-(x-b)*(x-b)/(2*c*c)))", "y = a*(1-exp(-b*x))", "y = a*(1-exp(-b*x))^c", "y = a+b*erf((x-c)/d)"

星团聚类 介绍 恒星聚类算法是一种聚类技术，其灵感很松散，类似于恒星系统的形成过程。它的目的是作为一种替代性的聚类算法，它不需要事先知道聚类的数量或进行任何超参数调整。 安装 应安装以下依赖项： 麻木 科学的 设置 建议您使用Scikit-Learn，因为此处提供的实现旨在与Scikit-Learn配合使用，以替代其他算法。 实际的算法位于star_clustering.py中，可以由import语句调用： from star_clustering import StarCluster 然后创建一个对象以实例化该算法的实例： star = StarCluster() 然后，像在Scikit-Learn中使用任何其他聚类算法一样，调用拟合或预测函数。 测试脚本 提供了三个测试脚本，旨在显示该算法对非常不同类型的数据的有效性。 plot_cluster_comparison.py wo

分布式网络共识 关俊杰 在第46届IEEE决策与控制会议上由Luca Schenato和Giovanni Gamba提出的IEEE出版物“无线传感器网络中的时钟同步的分布式共识协议”，通过分布式线性迭代实现时钟同步的算法“ Average TimeSync Protocol”的MATLAB实现。 2007年12月12日至14日在美国路易斯安那州新奥尔良市举行。 为塔夫茨大学创建-网络估计和控制（2016年3月）

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