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此方法在解决一般单目标优化问题的效果不错 该算法是基于文献--JADE: Adaptive Differential Evolution with Optional External Archive 想更加仔细了解则去下载这篇文章了解！ 使用步骤： 1.在运行主程序JADE_RunTest.m 2.在命令窗口依次输入每个测试函数地区间范围和维度，具体地维度参考上述这篇文章 3. 其中 Input the upper bound:-----测试函数地决策空间x的上界 Input the lower bound:--------测试函数地决策空间x的下届 Input the Gen:----------------迭代次数 Input the type of TestFuntion:------------测试函数类型，在测试函数中总共写了13种测试函数，type==1则是第一种，对应的是算法JADE中对应测试集的第一种，依次输入3则是第三种...... 注：在命令窗口输入上界的值后回车，直到全部输完！建议下载JADE这篇文章，不然不知道测试集的维度和决策空间范围

在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法，融合后的算法在计算提议概率密度分布时，充分考虑当前时刻的量测，使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。将此改进粒子滤波算法在“当前”统计模型框架下进行机动目标自适应跟踪。仿真实验验证了该种方法对机动目标的良好自适应跟踪性能。

FTF自适应算法 - FTF自适应算法MATLAB仿真，包括算法流程和性能仿真

为研究永磁同步电机（PMSM）在无速度传感器工况下的速度跟踪估计，以PMSM的工作原理为基础，建立了内埋式PMSM的数学模型。基于全局鲁棒最优滑模（GRO-SMC）鲁棒性强的优点，提出了基于全局鲁棒控制器的采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案，并分析了电机在高、低速工况下的运行特点。实验结果表明，基于全局鲁棒最优滑模设计的PMSM无速度传感器鲁棒控制系统可获得较高的电角度估计精度。

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