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利用MATLAB编程实现线性规划，利用单纯形法处理问题(Linear programming using MATLAB programming, dealing with the problem using the simplex method)

使用SSO求解柔性作業車間調度問題flexible job shop(Using SSO to solve flexible job shop scheduling problem flexible job shop)

说明：  A Binary Particle Swarm Optimization for Optimal Placement and Sizing of Capacitor Banks in Radial Distribution Feeders with Distorted Substation Voltages

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.)

说明：  加性噪声以及jakes信道模型的代码，对新手可以起作用。(Additive noise and the code of the jakes channel model can play a role for novices.)

说明：  matlab建模教程 目录： 1、线性规划 2、整数规划 3、非线性规划 4、动态规划 ………………(matlab Modeling Tutorial)

说明：  光波分析仪,不知道是用在那里的啊!请告诉我啊!(Lightwave Analyzer, do not know is there ah! Please tell me ah!)

关于FFT变换的源程序,需要的朋友别错过咯，适合所有关于FFT的初学者(the order of FFT，you need it,suit for all the beginner of FFT.)

捷联惯性导航中地理坐标转换为直角坐标的matlab程序(Strapdown inertial navigation geographical coordinates are converted to rectangular coordinates matlab program)

This model defines the spectrum sensing in cognitive radio applications