打靶法求解工程中悬臂梁边值问题

采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理： 本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点：  1）概率选择：受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数   2）信息素挥发：考虑到信息素随时间的挥发，加入挥发因子  3程序设计步骤：  1）初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子，信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等 2）迭代：对每个蚂蚁随机制定初始值，再根据概率选择，选择出每只蚂蚁的路径，确定每只蚂蚁的路径总长度，以及蚁群的最佳路径长度和平均长度，并对信息素进行更新。   3）展示：展示出最佳路径，以及最佳路径对迭代的变化图  4Matlab代码 程序说明：采用蚁群算法求取TSP问题，共有34个城市，从txt文件加载数据： 运行结果：

多无人机群飞Simulink仿真

【实例简介】振动信号的Hilbert变换及谱分析

【实例简介】 设计一个密码锁的控制电路，当输入正确代码时，输出开锁信号以推动执行机构工作，用红灯亮﹑绿灯熄灭表示关锁，用绿灯亮﹑红灯熄灭表示开锁; 在锁的控制电路中储存一个可以修改的4位代码，当开锁按钮开关(可设置成6 位至8位，其中实际有效为4位，其余为虚设）的输入代码等于储存代码时，开锁; 从第一个按钮触动后的5 秒内若未将锁打开，则电路自动复位并进入自锁状态，使之无法再打开，并发出报警信号。

基于贝叶斯优化的LSTM预测

运用MATLAB软件通过分析和计算得到了CT图像结构的分形维数和二值化结果、结构占比

《MATLAB数字信号处理85个实用案例精讲:入门到进阶》特点是主要通过案例说明在数字信号处理基础部分编程中常出现的错误和解决方法。《MATLAB数字信号处理85个实用案例精讲:入门到进阶》适用于数字信号处理的初学者，亦可供高年级本科生、研究生和科研工程技术人员参考。

粒子群优化算法matlab程序

（1）设有AR（1）模型：W(n)是零均值正态白噪声，方差为4。（1）用MATLAB模拟产生X(n)的500观测点的样本函数，并绘出图形；（2）用产生的500个观测点估计X(n)的均值和方差；（3）画出X(n)的理论的自相关函数和功率谱；（4）估计X(n)的自相关函数和功率谱。

蚁群算法解决最短路径问题