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MATLAB 数值计算
- 科研和工程计算可分为数值计算和符号计算两类。数值计算具有适应性强、应用广泛的优点。MATLAB凭借其卓越的数值计算能力而称雄世界。随着科研领域、工程实践的数字化进程的深入，具有数字化本质的数值计算显得愈益重要。 今天计算机几乎已经普及到每个从事工程和科研的从业人员，普及到每个正在接受理工科培养的学生。计算机软硬件的普及使人们拥有了前所未有的计算潜能，激发了人们质疑旧方法尝试新算法的欲望，鼓舞了人们用新计算能力试探解决实际问题的雄心。 本章内容显著不同于常见的数值计算教科书。本章的讨论围绕
蚁群算法
- 蚁群算法/ 蚁群算法/Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url 蚁群算法/一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.pdf 蚁群算法/使用帮助：新手必看.htm 蚁群算法/基于改进蚁群算法对最短路径问题的分析与仿真.pdf 蚁群算法/基于改进蚁群算法的出租车路径规划算法.pdf 蚁群算法/基于改进蚁群算法的最短路径问题研究.pdf 蚁群算法/基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解.pdf 蚁群算法/基于蚁群算法的完全遍历路径规划研究.PDF 蚁群算法/用蚂蚁算法和模拟退火
guandaopushe
- 钢管订购和运输优化模型 钢管订购和运输优化模型-Order and transport steel pipe order optimization model and optimization model of the transport pipe ordering and transportation optimization model
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- 采用Creator 和Vega 平台以及Simulink仿真开发工具对空面导弹的飞行视景仿真技术进行了研究。提出了一种空面导弹飞行视景仿真系统的体系构架，利用获取的DED真实地形数据，通过Creator建立大地形三维模型；借助VC/MFC开发平台，实现了Simulink数字仿真系统与视景仿真的通信；在Vega中实现视景仿真系统的软件开发调试。仿真结果表明，该系统能够为空面武器系统研制阶段的参数优化和效能评估提供有效的验证平台。-Creator and Vega used Simulink sim
Solving
- 求解双层规划问题常用的算法有极点算法、直接搜索法、下降法和非数值优化方法(如模拟退火算法、遗传算法等)，遗传算法的求解思路是：首先对上层的决策变量编码，代人下层规划模型，通过求解下层模型的决策变量值，代入上层模型计算适应度值，然后进行交叉、变异、选择操作，最后求出最优解。-Solving Bilevel Programming Problems with pole algorithm commonly used algorithms, direct search method, descent
multidimensional-scaling
- 本文提出一种基于多维定标的无线传感器网络三维定位算法,结合RSS经验衰减模型和最短路径建立相异性矩阵,采用轻量级矩阵分解算法降低相异性矩阵分解的计算复杂性,并利用网络中存在的周期性消息将初始定位信息回送,在后台使用迭代优化算法对初始定位结果求精。仿真实验表明,在测距误差一定的情况下,该算法能够提高节点三维坐标的初始计算精度,经过集中式的优化求精后与MDS-MAP算法相比,能够明显地提高节点三维定位的精度-This paper presents a method based on multidim
Bearings-only-target-tracking
- 本文分别就纯方位角跟踪中的机动目标跟踪、有信号传输时延时的跟踪及一类特定的多目标跟踪问题进行了较为系统和深入的研究。首先，针对非机动目标提出一种智能距离参数化无味滤波方法，与传统方法相比，改进了跟踪初始性能、滤波精度以及优化了系统资源。其次，针对机动目标纯方位角跟踪提出一种将交互多模型和核粒子滤波结合的方法，在维持跟踪精度的前提下，大幅减少了所需粒子数，改善了系统实时性。-This paper bearings-only tracking of maneuvering target tracki
paper2
- 一种能效优化的MapReduce资源比模型.pdf-One kind of energy efficiency optimization of resources than MapReduce model
PAPER1
- 基于优化理论的社区无标度网络模型.pdf-Community-based optimization theory model of scale-free networks .pdf
paper1
- 服务计算中服务质量的多目标优化模型与求解研究.pdf-Model Study of Multi- objective service quality service optimization calculations