SPWM（APOD）调制4电平NPC逆变器模型.mdl

摘要：针对机器人路径规划中，传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型，并基于人工势场建立启发信息素矩阵，降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性；引入激励函数，降低搜索过程中的死锁现象；改进信息素的更新机制，增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明：改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度，具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。关键词：蚁群优化(ACO)算法；人工势场；路径规划；机器人

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CFAR算法 包括cfar_ac、cfar_os、cfar_so、cfar_tc和cfar_go 【源码目录】 CFAR ├── cfar_ac.m├── cfar_ac_TEST.m├── cfar_go.m├── cfar_go_test.m├── cfar_os.m├── cfar_os_test.m├── cfar_so.m├── cfar_so_test.m├── cfar_tc.m├── cfar_tc_test.m├── env_edge.m└── env_uniform.m0 directories, 12 files【核心代码】% 单目标% SNR1=15;    signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;%% 多目标% SNR1=20;signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;% SNR2=15;signal2_p=10.^(SNR2./10).*noise_p;% xc(1,102)=signal2_p;

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三支路三阶传函pid控制

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【实例简介】 背包问题：现有一小偷入室盗窃，可以偷窃的物品数量共有12件，物品对应的价值（万）为[5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4]； 重量（千克）为[2;5;18;3;2;5;10;4;11;7;14;6]。若小偷能拿的物品总质量最大为46kg，如何选取物品使得总价值最大？