TSP-GA-MATLAB

在MATLAB里面实现小波变化的多种方法的程序,很值得参考(MATLAB realization of wavelet transform in which the procedures for a variety of ways, it is worth considering)

这是一个matlab程序，主要用于求解线性规划(optimization for linear process)

stochastic lab matlab code such as guassian process

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)

互信息方法求ROSSLER方程的最佳延迟时间(Mutual information method for the best ROSSLER delay equation)

子集和的迭代算法,一个序列，序列中得子集和等于给定数的所有解答(subset sum ：iterative method)

这个matlab代码是用维纳滤波得到的运动场。(The motion field is obtained from Wiener filtering in matlab code.)

关于滤波的设计 及示例,pdf格式，在matlab下设计完成！(the design for the filter!)

calculate joint entropy of two images

说明：  可以很好的结合现有的信号数据进行分析和处理，得到一定优化效果(Can be a good combination of existing data analysis and signal processing, to a certain optimal results)