代码中用到的数学模型参见 https://blog.csdn.net/weixin_45624300/article/details/124311286 代码思路为：将第一个点和最后一个点设置为车辆，也就是通常说的其实车场和终止车场；其余的节点则表示顾客节点。 代码使用了数据和代码分离的形式编写，你至于要更换数据就可以直接使用；车辆容量是灵活的，如果你设置了不同的数值，则模型就是多车型的；如果你其实车场和终止车场不是同一个点，则还可以变成开放车辆路径问题（Open vehicle routing problem）。 如需有付费答疑需求，请关注《运筹优化与地理信息》公众号在后台获取博主联系方式；或添加QQ群【1058193212】，联系群主。

食饵捕食模型模型建模与仿真课程的实践练习 这个项目是由我在“建模和仿真”课程中编码的，它包含四个不同的练习。 建模和仿真是我们在IST学习期间选择的第一门选修课，并且由从事此工作的研究人员教授。 这种选择代表了我对系统互连以及随之而来的所有事物的热情。 在建模和仿真课程中，我学习了如何处理简单的问题，例如： 以矩阵形式（一维或多维）描述非线性系统； 状态空间建模，模型线性化和动态行为分析； 包含李雅普诺夫稳定性理论的非线性系统的稳定性； 用最小二乘法估计动态系统的参数； 关于离散事件系统的马尔可夫链问题； 惯性和车身参考系的互连，用于对自动驾驶汽车进行建模。 我们如何以数字方式（离散时间）研究自然问题（连续问题）？ 本练习模拟SIMULINK中的非线性系统，例如汽车运动，共生食肉动物/猎物关系或双摆运动。 使用MATLAB软件可以管理仿真和评估结果。 伺服机构如何表现？ 基于状态空间变换，此练习涉及伺服机制的行为及其对多种刺激的响应。 在他的稳态下，我们如何预测非线性系统的响应？ 在这里，它使用状态空间进行工作，状态空间表示稳态模型的线性化，例如节拍器在稳态点附近振荡。 根据他的过渡态

变压器冷却油中溶解气体故障诊断模型（数据+代码），其中包含变压器冷却油中溶解气体数据和神经网络模型代码，实现变压器故障的智能诊断。

船舶模型matlab代码3DMM_edges 这是Matlab算法的一种实现，用于使用界标和边缘特征将3D Morphable Model完全自动拟合到单个图像。 该存储库是的扩展版本 参考 （）： A. Bas，WAP Smith，T。Bolkart和S. Wuhrer。 “将3D可变形模型拟合到边缘：硬和软对应之间的比较”。 在过程中。 ACCV面部信息学研讨会，LNCS卷。 10117，第377-391页，2016年。 和（对于地标检测器）： X.Zhu和D.Ramanan。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）会议录，2012年，“野外的人脸检测，姿态估计和界标定位”。 依存关系 为了使用此代码，您需要提供自己的3D变形模型。 一种这样的模型（以及我们在开发代码时使用的模型）是。 签署许可协议后可以免费使用该模型。 如果使用“巴塞尔面Kong模型”，则只需在demo.m文件中设置模型的基本路径即可： 使用以下文件下载01_MorphableModel.mat BFMbasedir = ' ... ' ; % Set this to your Basel Face Mod

食饵捕食模型模型Matlab的手稿代码： 瓢虫-蚜虫系统中食肉动物与猎物的相互作用取决于空间尺度 要在模型中重现数据，请执行以下操作： cd （设置路径）到当前文件夹，其中包含此存储库中的所有文件 为场景（i）设置参数scen = 1 ，为场景（ii）设置参数scen = 1 scen = 2 在run_iva_Gillespie2.m中运行代码

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：无迹卡尔曼滤波估算SOC模型及代码_卡尔曼滤波算法_SOC估算模型_锂电池SOC估算模型_matlab仿真 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

负荷预测数学代码结构性GARCH代码 该MATLAB软件包用于从Engle和Siriwardane论文中估算结构GJR-GARCH（SGJR）模型。 运行代码 将此存储库克隆到您的MATLAB工作目录中： cd /home/user/projects/project/using/SGJR/ git clone [repository URI] ./sgjr # creates an 'sgjr' directory in your working directory 然后，在您的MATLAB代码中，将SGJR目录添加到您的路径中，并使用sgjr.对其进行sgjr. 字首。 addpath(fullfile(pwd, ' sgjr ' )); load(fullfile(pwd, ' sgjr ' , ' testData.mat ' )); AIG_cell = struct2cell(AIG); result = sgjr(AIG_cell{:}, zerocurve); 调用sgjr函数将返回一个包含以下内容的SGJR结果对象： parameters-参数向量的形式，结构为-OAR

对于整体网络的观察有助于我们认识社会力量是如何塑造真实世界系统的，建立以关系为中心面向整体网络分析的形成。复杂的以关系为中心的整体网络模型可能包含网络成员的属性特征、网络全局结构特征等因素，最终通过结合这些因素构建的复杂模型可以用来解释并预测网络关系的形成。这些模型可以分为：以下四种： （1） 简单随机图模型 （2） 二元独立性模型 （3） 二元依赖性模型 （4） 高序依赖性模型

基于JAVA的UDP服务器模型源代码

EJB的真实世界模型（源代码）