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在第一种行为中,旅鼠会随机地进行长距离的迁徙,当食物因人口过剩而稀缺时,旅鼠会根据当前位置和随机个体在种群中的位置,探索搜索空间,寻找食物资源丰富的栖息地,从而获得更好的生存条件和资源。同时,值得注意的是,旅鼠迁徙的方向和距离并不是一成不变的,会受到生态环境等多种因素的影响。旅鼠会根据当前洞穴的位置和种群中随机个体的位置随机挖掘新的洞穴。是一个大小为1 ×Dim的向量,其元素是在区间[-1,1]中
在本节中,我们提出一种新的差分进化算法JADE。该算法采用"DE/current-to-pbest"变异策略(带有可选存档机制),并通过自适应方式调整控制参数F和CR。JADE沿用了第II节公式(4)和(5)所描述的交叉与选择操作。
经典CS理论指出,当图像在某种域(如小波)是稀疏的时,可以通过求解 L1 正则化的凸优化精确重建图像。即使在深度学习蓬勃发展的今天,研究者仍关注传统CS重建的潜力,通过合理优化,经典L1-范数重建在某些情况下仍然有竞争力。与 L2 正则化不同,L1 正则化对小系数给予恒定的惩罚减少,这使得较小的系数更容易被压缩到0,从而产生稀疏性。可以看作在常规梯度下降基础上添加了一种“加速动量”策略,类似于物理
近年来,在合理框架内求解优化问题的元启发式算法的发展引起了全球科学界的极大关注。本期介绍一种新的元启发式算法——。该算法模拟生物系统中酶自适应机制的仿生优化算法,于在JCR 2区,中科院4区 SCIEAO的灵感来自于生物系统中酶的催化行为。酶是一种特殊的蛋白质,通过与靶分子结合后来加速化学反应。结合后,酶-底物复合物经历了微妙的结构变化,降低了活化能,提高了反应速率,而不消耗酶。这种酶(催化剂)在
在超表面,CST与Matlab的联合仿真是一种常见的方法,能够大大提高建模和仿真的效率。它实现了超表面的自动布阵,并且包含了涡旋相位、聚焦相位、补偿相位以及GS投影算法等多种功能CST—Matlab超表面自动布阵,涡旋相位,聚焦相位,补偿相位,GS投影算法 小程序
Kriging-MOPSO克里金模型结合多目标粒子群算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合的Matlab代码
我们要介绍的算法,JADE于2009年发表于SCI一区顶刊上!它通过引入外部档案库和自适应地更新控制参数,实现了DE/current-to-pbest的变异策略,提高了优化性能。而可选的存档操作利用历史数据提供了前进方向的信息。
CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)是坐标旋转数字计算机算法的简称,由Vloder于1959年首次提出。算法最初设计用于高效计算三角函数、反三角函数和开方等运算的实时计算问题。其核心是提供一种数学计算的逼近方法。由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作,故非常适合硬件实现。
鹰鱼优化算法(HawkFish Optimization Algorithm,HFOA)是2025年提出的一种新颖的元启发式优化算法,灵感来源于鹰鱼的性别转换行为。该算法通过引入双适应度函数、动态聚类和视觉范围调整等机制,有效平衡了搜索空间的探索和开发,避免了局部最优解的陷入,提高了优化效率和解的质量。算法在解决复杂优化问题时表现出色,优于其他传统优化算法。鹰鱼优化算法的数学模型主要基于鹰鱼的性别
偏最小二乘算法(Partial Least Squares, PLS)回归建模作为一种多元数据分析方法,在众多领域,如化学计量学、生物信息学、社会科学等,得到了广泛应用。其独特之处在于能够同时处理自变量(X)和因变量(Y)矩阵,在自变量存在多重共线性,且样本量小于自变量个数时,仍能有效地进行回归建模和预测。本文将对PLS回归建模的原理、步骤、优势与局限性进行深入探讨,并着重分析其在预测任务中的应用
MATLAB/simulink光伏最大功率跟踪仿真,控制算法有:恒定电压法,扰动观察法,电导增量法,变步长扰动观察法,变步长电导增量法等
基于Transformer+NSGAII多目标优化算法,可适用于工艺参数优化、设计等方向。代码简介:1、先经Transformer封装因变量(y1,y2,y3,y4)与自变量(x1,x2,x3,x4,x5)的代理模型,再通过NSGAII寻找y的极值(y1极大;y2、y3、y4极小),并生成对应的x1,x2,x3,x4,x5Pareto解集。2、数据集有5个输入特征,4个输出,通过NSGAII寻求极
MATLAB/Simulink永磁同步电机(PMSM)的矢量控制FOC最小损耗算法的仿真模型损耗来源:永磁同步电机的损耗主要包括机械损耗、铜损和铁损。其中,机械损耗随转速和工况的不同而改变,且相对不可控。而铜损和铁损是电气损耗的主要部分,也是FOC最小损耗算法主要关注的优化对象。永磁同步电机(PMSM)的FOC(Field Oriented Control,也称为矢量控制)最小损耗算法,主要目的是
雷达信号检测算法是现代雷达系统的核心组成部分,它承担着从噪声和杂波中提取有效目标信息,并将其与背景区分开来的关键任务。现代雷达应用场景日趋复杂,面临着越来越严峻的挑战,诸如高密集杂波环境、高速运动目标的检测、以及对虚警概率的严格控制等。因此,高效、鲁棒的雷达信号检测算法成为提升雷达系统性能、扩展应用范围的关键技术。本文将深入探讨雷达信号检测算法在实现杂波对消、动目标检测和恒虚警处理等关键功能方面的
射线追踪(Ray Tracing)作为一种强大的电磁波传播预测工具,在通信领域的应用日益广泛。它通过模拟电磁波在复杂环境中的传播路径,可以有效地预测信号强度、时延扩展和多径效应等关键指标,为网络规划、覆盖优化和干扰管理提供重要依据。本文将深入探讨使用MATLAB实现射线追踪算法的原理和方法,并重点分析其在通信领域中的具体应用,并探讨其局限性及未来发展方向。一、射线追踪算法的基本原理射线追踪算法的核
390种优化算法Matlab代码免费下载
机组组合 (Unit Commitment, UC) 问题是电力系统运行优化中的一个核心问题。其目标是在满足电力系统负荷需求、机组运行约束以及系统安全约束的前提下,确定发电机的启停状态和出力,以最小化发电成本。由于其高度复杂的非凸性、大规模整数变量和连续变量的耦合以及大量的约束条件,UC问题通常被建模为混合整数规划 (Mixed Integer Programming, MIP) 问题。传统的MI
—本文提出了一种欠驱动海洋航行器的通用路径轨迹跟踪与路径跟随控制策略。我们的工作受到地面车辆相关研究的启发和激励。特别是,我们将地面车辆中引入的“手位置点”概念扩展到自主水面航行器和自主水下航行器,并将其作为基于输入-输出反馈线性化方法的控制策略的输出。所提出的策略能够应对影响航行器的外部干扰,例如恒定且无旋的海洋流。通过李雅普诺夫分析,我们证明了闭环系统的外部动态是全局指数稳定的,内部动态的状态
MATLAB不仅是科学计算的利器,其编辑器的快捷键功能也能大幅提升编码效率。无需频繁切换鼠标,即可快速完成代码编写、调试、导航等操作。本文整理了一批最实用、最高频的MATLAB快捷键
本期介绍了一种基于海市蜃楼物理原理的元启发式优化算法——。该算法于在期刊 Advances in Engineering Software海市蜃楼是一种常见的物理现象。海市蜃楼的形成通常与气象和地理因素密切相关。太阳使地面温度上升,形成温度梯度。温度梯度造成大气密度的差异。温度梯度导致大气密度产生显著差异。这种差异导致大气中折射率的分层。光在大气中被折射,但大脑认为光是沿直线传播的。通过这种方式,
Copula最早由Sklar在1959年提出,即Sklar定理。以二维变量为例,F(x)与G(y)分别为变量X与Y的边缘分布函数,由式(1)可知,若H(x,y)为F(x)与G(y)的联合分布函数,那么存在唯一的Copula函数C,可以将联合分布函数与边缘分布函数进行连接。Sklar定理认为[19]一个联合分布函数的相关性性质完全由其Copula函数所确定。换言之,变量的随机性可用其各自的边缘分布进
本期介绍了一种基于座头鲸协同迁移行为的创新生物启发式优化方法——。该算法于在在本节中,我们概述了开发鲸鱼迁移算法(WMA)的过程,并解释了受自然启发的算法背后的结构和原理。开发一种元启发式算法,模拟座头鲸的集体和同步迁移模式,特别是它们的季节性迁移习惯。为了我们论文的目的而进行的分析也可能有助于填补关于鲸鱼从北极和南极迁徙到热带交配和生育的时间和机制的知识空白。1.:和其他群优化算法一样,采用随机
故障诊断作为保障设备安全、稳定运行的关键环节,在航空航天、机械制造、电力系统等众多领域都具有至关重要的意义。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验或简单的统计分析,难以有效处理复杂系统的非线性、多变量、时变特性。近年来,机器学习算法在故障诊断领域展现出强大的潜力,然而,如何优化模型参数,提高诊断精度和鲁棒性仍然是研究的热点。
随着可再生能源渗透率的日益提高,微电网作为一种灵活、高效的能源利用方式受到广泛关注。然而,可再生能源出力的不确定性和间歇性给微电网的稳定运行带来挑战。混合储能系统(Hybrid Energy Storage System, HESS)通过不同类型储能装置的优势互补,能够有效平抑可再生能源波动,提高微电网的可靠性和经济性。本文研究基于模型预测算法(Model Predictive Control,
遗传算法及其代码实现
通过这段 MATLAB 代码,我们能够对多个组别的数据进行高斯拟合,提取拟合参数(振幅、均值、标准差),并生成拟合曲线的可视化图。R² 值作为拟合优度的一个指标,帮助我们评估拟合的质量。在实际应用中,这种高斯拟合可以广泛应用于信号处理、统计分析、物理实验数据分析等领域。close all% 导入数据data = readtable('拟合1.xlsx', 'ReadVariableNames',
本文介绍了遗传算法优化模糊PID控制器的原理和实践。通过遗传算法的全局优化能力,结合模糊控制的灵活性,可以有效地提高模糊PID控制器的性能。优化后的模糊PID控制器在响应速度、超调量和稳态误差等方面均优于优化前的控制器。这种方法特别适合于难以建立精确数学模型的复杂控制系统。未来的研究方向可以包括进一步优化遗传算法的参数设置,以及将该方法应用于其他类型的智能控制系统。本人擅长各类优化模型的建模和求解
随着雷达技术的迅速发展,其应用领域不断拓展,现代雷达面临着更复杂的检测环境以及更多样的目标。在这种背景下,传统雷达目标检测算法已不能满足实际应用的需求,对微弱目标及复杂杂波环境中目标的检测性能受到限制。近年来,神经网络凭借着强大的特征提取能力、优秀的检测性能,使得雷达检测有了新的机遇,基于深度学习的雷达目标检测算法应运而生。但现有基于深度学习的雷达目标检测算法受到雷达设备及复杂多样的应用场景的限制
柔性车间调度问题相较于传统车间调度问题,具有更高的复杂性和灵活性。它不仅需要考虑工件在不同工序上的加工顺序,还要兼顾每个工序可选择不同加工设备的情况,同时要满足一系列的约束条件,如设备的加工能力限制、工件的工艺路线要求、交货期限制等,以实现诸如最小化完工时间、最大化设备利用率、最小化生产成本等一个或多个优化目标。遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异的优化算法,它模拟了生物进化的过程。
【先进PID控制算法整合研究】本研究聚焦于将先进的PID控制策略—自适应差分反馈控制(ADRC)、时滞补偿(TD)、扩展状态观测器(ESO)应用于永磁同步电机(PMSM)发电控制系统的仿真模型,旨在提高控制性能,包括动态响应速度、稳定性、抗干扰能力及对非线性、不确定性因素的适应性。考虑到实际控制系统中普遍存在的时滞问题,TD技术通过在控制算法中引入补偿环节,预测未来的控制需求,以提前做出反应,减少
差分进化算法(Differential Evolution,简称DE)是一种全局优化算法,由Storn和Price于1995年首次提出。它主要用于求解实数优化问题,属于演化算法的一种。DE算法以其结构简单、容易实现、收敛快速和鲁棒性强等特点,在多个领域得到了广泛应用。
本期介绍了一种基于混沌动力学的元启发式算法-。CEO的主要灵感来源于二维离散记忆映射的混沌演化过程。通过利用记忆映射的超混沌特性,对CEO算法进行数学建模,为进化过程引入随机搜索方向。该算法于在期刊 Chaos, Solitons & Fractals。CEO的总体框架与DE算法相似,包括变异、交叉和选择操作。关键的区别在于突变算子的设计,其中CEO采用二维离散记忆超混沌映射为每个个体提供突变方向
雷达数字化正交解调、数字脉冲处理、固定目标对消、动目标检测MTD、恒虚警CFAR处理完整代码,包运行;可提供运行操作视频!适合小白!
时频域特征提取是信号处理领域中的关键技术,其目的是从非平稳信号中提取具有判别性的特征,以便用于后续的分析、识别和分类。随着科学技术的发展,各种时频域分析方法层出不穷,为解决复杂的信号处理问题提供了强有力的工具。本文旨在对45种常见的时频域特征提取方法进行综述,涵盖时域、频域、小波变换和信息熵等多个方面,并概述其在MATLAB中的实现思路,为相关研究提供参考。一、时域特征时域分析直接作用于信号的时间
这样的偏离有三种:1、常量偏移;RCMC中的变标可以分为一致RCMC和补余RCMC,对于所有目标来说。在匹配滤波时,我们会使用匹配滤波器将信号压缩在距离零频位置,即τ=τa(τa是回波时延)处。补余RCMC:整体RCMC减去一致RCMC,参考方位处的补余RCMC为0,如果f=fref则一致也为0,通过变标实现。第一步相位相乘(补余RCMC):校正不同距离门的徙动量,使所有徙动一致。的整体RCMC,
在发电项目的财务评估中,平准化度电成本(LCOE)被用作比较发电技术的工具;然而,它的一个弱点是对用于计算的能源变量存量的敏感性。在这方面,每位作者在进行敏感性分析时采用不同的标准和方法,其中包括蒙特卡洛方法、马科维茨方法、条件风险价值(CVaR)、扩展的莱维模型等。在本研究中,提出了一种基于平准化度电成本计算的多目标优化技术的敏感性分析方法。对于定义为敏感性相关的每个变量,获得了帕累托前沿。该优
本期介绍了一种新的自然启发的元启发式算法-,这是受到自然界真菌生长行为的启发。该算法于在中科院1区SCI期刊 Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering。模拟了以菌丝尖端生长、分枝和孢子萌发为代表的真菌生长行为,提出了一种具有多种探索和开发算子的鲁棒优化算法,可以在较高的精度和可接受的时间内解决多个复杂的优化问题。一开始,菌丝在寻找空
结果表明,DOA算法在收敛性、先进性、稳定性、适应性、鲁棒性、显著性和可靠性等方面优于所有竞争对手。此外,在8个工程约束优化问题和光伏电池模型参数优化的实际应用中,DOA均取得了最优结果,证明了该方法的有效性和实用性。本期介绍了一种新的受人类做梦行为启发的求解优化问题的元启发式算法-梦境优化算法Dream Optimization Algorithm ,DOA,梦具有部分记忆保留、遗忘和逻辑自组织
对于实时采集的加速度数据,可以应用信号处理算法,如数字滤波和积分运算,将其转换为速度和位移数据。下面是一个简要的概述:1.数据采集:首先需要进行数据采集,通过传感器获取物体的加速度数据。这可以通过加速度计等传感器来实现,例如使用微电机惯性测量单元(IMU)或加速度传感器。2.数字滤波:为了去除噪声和不必要的高频分量,可以应用数字滤波技术,如低通滤波器。常见的滤波器类型包括巴特沃斯滤波器、无限脉冲响
注:该算法已按照智能优化算法APP标准格式进行整改,可直接集成到APP中,方便大家与自己的算法进行对比。海星优化算法(starfish optimization algorithm,SFOA)是一种新型的启发式算法,该算法模拟了海星的探索、捕食和再生行为。SFOA包括勘探和开发两个主要阶段。探索阶段采用五维和一维相结合的混合搜索模式,模拟海星的探索行为,提高了计算效率,保证了搜索能力。开发阶段模拟
数字预失真(DPD)技术作为一种高效的射频功率放大器(RFPA)线性化方法,在现代无线通信系统中扮演着至关重要的角色。本文深入探讨了两种基于最小均方(LMS)算法并结合递归预测误差方法(RPEM)算法的自适应DPD设计方案。首先,我们概述了DPD技术的基本原理,并详细分析了LMS算法和RPEM算法在DPD自适应过程中的作用。随后,我们阐述了两种具体的DPD结构,并对其自适应算法进行了详细推导和分析
NSGA-II和NSGA-III都是非支配排序遗传算法的变种,用于解决多目标优化问题,但它们在多个方面存在差异。
霜冰优化算法(RIME)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),灵感来源于模拟霜冻冰的形成过程。不同于以往的动物园算法,该算法基于自然现象,同时改进了贪婪选择机制,以实现探索和开发行为的优化!该成果由Su Hang于2023年5月发表在SCI二区Top期刊《Neurocomputing》上!
MATLAB遗传算法:未定义函数或变量 ‘crtbp‘问题超快解决方法!添加路径时,如下操作,记得选择包含子文件夹。谢菲尔德工具箱打开如图所示。
光学领域中,光子与物质的相互作用是理解诸多现象的关键,其中光子散射是尤为重要的一个方面。光子散射过程复杂,涉及到光子与介质中粒子的弹性散射和非弹性散射,其结果受多种因素影响,例如介质的折射率、散射粒子的尺寸、形状、浓度以及入射光波长等。解析求解光子在复杂介质中的传输问题极其困难,甚至是不可能的。而蒙特卡罗 (Monte Carlo) 算法作为一种统计模拟方法,为研究光子在不同条件下的散射行为提供了