模拟退火、遗传算法迭代

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基于人工蜂群优化算法优化算法，计算各类函数的优化值

【实例简介】

纠错编码原理及matlab实现，以Turbo码为核心，讲解编码和译码过程，适合初学者

利用有限元理论，求一二维梁的固有频率和振型。短边固定，给定长度、横截面积，弹性模量及材料密度已知。并对比理论计算结果进行分析。各参数自己设定

钢水“脱氧合金化”配料方案的优化.pdf(论文)

在Matlab2014/Simulink上搭建两T型三电平的仿真模型

差分演化算法的matlab程序: function DE(Gm,F0)%差分进化算法程序基本程序%F是变异率   F0=0.6 Gm=1000; %最大迭代次数Np=100; %种群规模CR=0.9;  %杂交参数G=1;%初始化代数D=0;%所求问题的维数eps=1e-9;%精度ge=zeros(1,Np);%各代的最优值bestx=zeros(Np,D);%各代的最优解%产生初始种群%xmin=-10;xmax=100;%带负数的下界xmin=-5.12;xmax=5.12;%-----函数值计算-----------function result=DEMB(XX);     sol=XX;     result=0;for i=1:D    result=result sol(i)^2;    %y=sum(XX.^2-10.*cos(2.*pi.*XX) 10);endend%---------------------------X0=(xmax-xmin)*rand(Np,D) xmin;X=X0;%%%%%%%%%%变异操作X1new=zeros(Np,D);%初始化X1_new=zeros(Np,D);%初始化X1=zeros(Np,D);%初始化value=zeros(1,Np);while Gxmin)&(bonCR %利用二项分布来交叉            X1_new(i,:)=X(i,:);        else            X1_new(i,:)=X1new(i,:);        end    end %%%%%%%%%%%%%%%竞争操作    for i=1:Np     if DEMB(X1_new(i,:))

用matlab语言做的用判决反馈的方法实现的均衡器，对学习均衡的朋友很有帮助

灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预则，就是对在一定范围内  变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。本代码基于matlab语言实现灰色预测。