智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

【优化求解-单目标求解】基于阿基米德算法求解单目标问题matlab源码.md

0积分下载，代码运行效果图见压缩包

该套件可用于评估整数变量的单目标无约束优化技术的性能，并可用作黑盒优化问题。 问题的一些特点是（i）一台机器可以处理多个订单，而单个订单不能在多台机器上处理。 (ii) 一台机器在给定的时间点只能处理一个订单。 (iii) 订单的处理成本和时间取决于机器。 (iv) 每个订单都与发布和到期日期相关联。 订单的处理可以在发布日期或之后执行，但必须在到期日或之前完成。 该套件中有十个最小化优化问题（P1S1.p、P1S2.p、P2S1.p、P2S2.p、P3S1.p、P3S2.p、P4S1.p、P4S2.p、P5S1.p和P5S2.p） . 他们每个人都有以下格式 [F] = P1S1(X); 输入：人口（或解决方案，用 X 表示） 输出：总体（F）的目标函数值。 文件 ProblemDetails.p 可用于确定每个案例的下限和上限以及函数句柄。 格式是[lb,ub,fobj]

【智能优化算法 】基于烟花算法求解单目标优化问题含Matlab源码.zip

所提出的范式模拟了乌鸦-杜鹃-猫系统模型中捕食者（猫）、寄生虫（杜鹃）和宿主（乌鸦）之间的相互作用。 因此，这个混合框架结合了猫群优化（CSO）、布谷鸟搜索（CS）和乌鸦搜索算法（CSA）的相对优势。 此代码演示了 PPA 如何适用于 23 个常用基准。 更多信息请参考： Mohamed AAA、Hassan SA、Hemeida AM 等人（2019 年）。 寄生捕食算法（PPA）：一种新的特征选择方法。 Ain Shams Engineering Journal. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.asej.2019.10.004 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2090447919301406

粒子滤波在单目标跟踪多目标跟踪电池寿命预测中的应用-粒子滤波算法原理及在多目标跟踪中的应用（Matlab程序）.ppt 本帖最后由 huangxu_love 于 2013-7-26 12:50 编辑 推荐一本学习粒子滤波原理的好资料《粒子滤波原理及应用仿真》，本手册主要介绍粒子滤波的基本原理和其在非线性系统的应用。同时本手册最大的优点是介绍原理和应用的同时，给出实现例子的matlab代码程序，方便读者对照公式，理解代码。因此，它是相关方面的研究者快速上手和进入研究领域的快捷工具。同时，对于有一定基础的研究者，可以在本手册提供代码的基础上，做算法进一步改进和深入研究。 如果你有编程或者原理咨询，可以联系我的QQ345194112. 目  录第一部分 原理篇                                                                1第一章 概述                                                                  11.1 粒子滤波的发展历史                                                        11.2 粒子滤波的优缺点                                                         21.3 粒子滤波的应用领域                                                        3第二章 蒙特卡洛方法                                                          42.1 概念和定义                                                                42.2 蒙特卡洛模拟仿真程序                                                     52.2.1硬币投掷实验（1）                                                        52.2.2硬币投掷实验（2）                                                      52.2.3古典概率实验                                                              64.2.4几何概率模拟实验                                                         72.2.5复杂概率模拟实验                                                          72.3 蒙特卡洛理论基础                                                           102.3.1大数定律                                                                  102.3.2中心极限定律                                                              102.3.3蒙特卡洛的要点                                                           112.4 蒙特卡洛方法的应用                                                        132.4.1 Buffon实验及仿真程序                                                      132.4.2 蒙特卡洛方法计算定积分的仿真程序                                          14第三章 粒子滤波                                                              193.1 粒子滤波概述                                                              193.1.1 蒙特卡洛采样原理                                                         193.1.2 贝叶斯重要性采样                                                         203.1.3 序列重要性抽样（SIS）滤波器                                                   203.1.4 Bootstrap/SIR滤波器                                                       223.2 粒子滤波重采样方法实现程序                                                233.2.1 随机重采样程序                                                            243.2.2 多项式重采样程序                                                         253.2.3 系统重采样程序                                                          263.2.4 残差重采样程序                                                            273.3 粒子滤波原理                                                             283.3.1 高斯模型下粒子滤波的实例程序                                              28第二部分 应用篇                                                                33第四章 粒子滤波在单目标跟踪中的应用                                          334.1 目标跟踪过程描述                                                         334.2 单站单目标跟踪系统建模                                                    344.3 单站单目标观测距离的系统及仿真程序                                        374.3.1 基于距离的系统模型                                                      374.3.2 基于距离的跟踪系统仿真程序                                             384.4 单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序                                    434.4.1 纯方位目标跟踪系统模型                                                  434.4.2 纯方位跟踪系统仿真程序                                                  444.5 多站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序                                     474.5.1 多站纯方位目标跟踪系统模型                                               474.5.2 多站纯方位跟踪系统仿真程序                                              48第五章 粒子滤波在多目标跟踪中的应用                                          545.1 多目标跟踪系统建模                                                        545.1.1 单站多目标跟踪系统建模                                                  545.1.2 多站多目标跟踪系统建模                                                  555.1.3 单站多目标线性跟踪系统的建模仿真程序                                     555.1.4 多站多目标非线性跟踪系统的建模仿真程序                                  575.2 多目标跟踪分类算法                                                        615.2.1 多目标数据融合概述                                                       615.2.2 近邻法分类算法及程序                                                     625.2.3 近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序                                665.2.4 K-近邻法分类算法                                                          695.3 粒子滤波用于多目标跟算法中的状态估计                                     705.3.1 原理介绍                                                                 705.3.2 基于近邻法的多目标跟踪粒子滤波程序                                      71第六章 粒子滤波在电池寿命预测中的应用                                         766.1 概述                                                                     766.2 电池寿命预测的模型                                                        786.3 基于粒子滤波的电池寿命预测仿真程序                                        81

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

【智能优化算法】基于精子群优化算法求解单目标优化问题含Matlab源码.zip

智能优化算法matlab代码，带运行结果。