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高尔夫球模拟:研究高尔夫球在任何 3D 表面上弹跳和滑动的动力学。 使用遗传算法的轨迹优化。-matlab开发
研究高尔夫球在任何 3D 表面上弹跳和滑动的动力学。 使用遗传算法的轨迹优化。 有关更多信息,请参阅 github。
2023-02-21 10:09:07
2.29MB
matlab
1
考虑柔性负,考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度,matlab
用于建立楼宇负荷优化调度模型和预测模型,然后用于负荷优化调度和预测
2023-02-21 09:18:08
504KB
柔性负荷
调度
调度负荷
负荷优化
通信与网络中的微波通信天线选择与优化方法研究
1 引言 随着无线通信技术的迅速发展,微波通信技术通信的应用的范围非常广泛。微波天线是微波通信系统中最重要的部分,凡是能利用电磁波来传递的信息几乎都依靠微波天线传递与互换,同时微波天线也可辐射电磁波等能量。微波天线是微波通信系统收发设备的“出入口”,天线性能直接影响整个系统的运行。目前关于微波天线优化的研究成果虽然很多,但多数均是从单一因素进行考虑,优化效果并不是非常理想,本文通过综合考虑多种因素并优化微波天线选择参数来寻找更合理的选择方法。 2 微波天线选择时应考虑的因素研究 图1为微波传播示意图,微波信号在传输过程中,会受到大气、海面、地面、高大建筑物、山峰的折射和绕射等
2023-02-20 22:04:29
253KB
通信与网络中的微波通信天线选择与优化方法研究
通信与网络
1
elasticsearch分布式优化配置总结
本人在工作期间主要负责公司的集群维护与ES的分布式平台搭建,在这期间总结了自己的一套关于ES集群的优化配置的准则,性能提升有3-5倍,希望可以帮到你
2023-02-20 21:40:17
10KB
性能提升5倍
1
LADE:使用领导和伴随种群的增强的差分进化算法
来源:Li Y, Wang S, Yang H, et al. Enhancing differential evolution algorithm using leader-adjoint populations[J]. Information Sciences, 2023, 622: 235-268. 内容:CEC2017测试集, LADE. 注释:本算法为个人编译,仅供参考.
2023-02-20 16:44:26
3.59MB
差分进化
matlab
智能优化算法
LADE
1
基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测
针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
2023-02-20 16:24:13
223KB
瓦斯涌出量
预测
改进量子粒子群优化算法
BP神经网络
1
AEFA-C for Constrained Optimization:此代码专为约束优化问题而设计。-matlab开发
在过去的几十年中,受自然启发的优化算法因其适用于有效解决具有挑战性的优化问题而引起了研究人员的极大关注。 许多智能系统需要一个优秀的约束优化方案来充当人工智能系统。 人工电场算法(AEFA)是一种智能设计的人工系统,其目的是处理功能优化。 AEFA 的工作原理是库仑静电力定律和牛顿运动定律。 本文通过引入新的速度和位置边界策略扩展了 AEFA 算法以解决约束优化问题。 这些边界导致粒子在问题域内相互交互,并且允许它们单独从问题空间中学习。 它们还通过控制粒子的位置更新来帮助在探索和开发之间取得更好的平衡。 使用 AEFA-C 解决了具有挑战性的 IEEE CEC 2017 约束基准集 28 个问题和 5 个多维非线性结构设计优化问题,测试了所提出方案的有效性和效率。 AEFA-C 的比较研究是使用九种最先进的算法进行的,包括一些 IEEE CEC 2017 竞争对手。 比较研究、统计分析和
2023-02-20 10:25:58
326KB
matlab
1
论文研究-基于蚁群优化的改进决策树算法研究 .pdf
基于蚁群优化的改进决策树算法研究,张忠坤,周亚建,本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT, Ant Colony Optimization Decision Tree),该算法充分利用了蚁群算法的信息素反馈和启��
2023-02-19 22:15:09
413KB
决策树
1
拣货路径优化matlab代码-RSSAVSA-2021:Chapman等人“通过状态空间增强进行风险敏感的安全分析”中介绍的用于生成图形和工件
拣货路径优化matlab代码概述 Chapman 等人在提交给 IEEE Transactions on Automatic Control,2021 年 6 月的“通过状态空间增强进行风险敏感的安全分析”中介绍的用于生成图形和工件的分析代码。 依赖关系 计算环境 运行此存储库中的代码需要最新版本的 Matlab。 我们已经在 Windows 10 和 Red Hat Enterprise Linux Server 7.8 版上测试了这个存储库。 安装说明 下载此存储库的副本 使用是下载在 Matlab 中启动和运行所需的所有文件的副本的最简单方法。 我们针对 git v2.8.2.396 测试了这些指令。 这些文件将下载到名为RSSAVSA-2021的文件夹中。 从命令行界面,导航到要下载RSSAVSA-2021 的目录。 然后执行以下命令: git clone https://github.com/risk-sensitive-reachability/RSSAVSA-2021 设置您的 Matlab 工作区 要设置您的 Matlab 工作区: 导航到包含RSSAVSA-2021的
2023-02-19 19:38:50
190KB
系统开源
1
【bp预测】基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测.md
matlab源码
2023-02-19 17:25:51
23KB
matlab
1
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