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ap算法matlab代码黑脸 ug2挑战： 黑脸： 指南 请检查 评估工具 请注意，eval_tools 预计可与八度一起使用，从 MATLAB 运行时可能会出现错误 docker pull scaffrey/eval_tools_ap:dry_run docker run --rm -it \ -v /path/to/your/submission:/tools/data \ -v /path/to/save/result:/tools/output \ scaffrey/eval_tools_ap:dry_run YOUR_ALGORITHM_NAME ./data/gt/ /root/UG2/Sub_challenge2_1/output/userid/output/submission_#/ 将导致： octave df_eval.m YOUR_ALGORITHM_NAME ./data/gt/ /root/UG2/Sub_challenge2_1/output/userid/output/submission_#/ # df_eval.m takes three args #

很全的无线传感器网络定位算法仿真代码 并且包含各个算法的论文

结合http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45130793，由此转载

阵列天线模型建模，并且用matlab实现经典的DOA估计中的music算法仿真

多领导者改进算法的MATLAB仿真 loop=500; %确定循环周期 s=0.1; %s取值范围为(0,1) n=10; %初始化智能体个数 r=6; %初始化智能体感知半径 dw=5; %网格Lattice距离 a=1;b=2; %0<=a0 step=0.1; %确定步长 h=0.9; %定义参数h，其取值范围为（0,1） size=50; %初始范围 %---------系统初始化------------------------ q=size*rand(2,n); %初始化智能体初始位置向量 p=2*rand(2,n)-1; %初始化智能体初始速度向量 qr1=size*rand(2,1); %初始领导者1位置向量 pr1=2*rand(2,1)-1; %初始领导者1速度向量 qr2=size*rand(2,1); %初始领导者2位置向量 pr2=2*rand(2,1)-1; %初始领导者2速度向量 qqr1=zeros(2,loop); %每个时间段领导者的位置向量 ppr1=zeros(2,loop); %每个时间段领导者的速度向量 qqr2=zeros(2,loop); %每个时间段领导者的位置向量 ppr2=zeros(2,loop); %每个时间段领导者的速度向量 qq=zeros(2,n,loop); %每个时间段的位置向量 pp=zeros(2,n,loop); %每个时间段的速度向量