09 2018 档案
摘要：第一，也是非常重要的前提，请一定要能FQ。如果这条没有解决,没有往下的必要 现在我假设你已经能FQ了，个人推荐使用搜索引擎的顺序： Google>微软bing国际搜索>百度 (百度总能给你一大堆你不想要的junk) 接下来就是非常重要的三条搜索指令: filetype intitle site 上述
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摘要：clc,clear all; point=[1.40000000000000,0.200000000000000;1.40000000000000,0.200000000000000;1.30000000000000,0.200000000000000;1.50000000000000,0.2000
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摘要：最短路问题之 Floyd 某公司在六个城市 c1c1,c2c2,….,c6c6 中有分公司，从 cici 到 cjcj 的直接航程票价记在下述矩阵的 (ii,jj) 位置上。 （∞∞表示无直接航路），请帮助该公司设计一张城市 c1c1 到其它城市间的票价便宜的路线图。 变量解释： n 是公司个数 a
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摘要：灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验 但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测. 在建立灰色预测模型之前，需先对原始时间序列进行数据处理，经过数据预处理后的数据序列称为生成列
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摘要：matlab自带的biography(产生一个句柄) 可以用于画图 R=[1 1 2 4 1 2 3 3 5 7 3 4 5 6 7 8]; % 起始节点编号 C=[2 3 3 3 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 7]; % 起始节点可连接的节点编号 W=[2 8 6 7 1 1 5 1
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摘要：polyshape 函数可创建由二维顶点定义的多边形，并返回具有描述其顶点、实心区域和孔的各种属性的 polyshape 对象。例如，pgon = polyshape([0 0 1 1],[1 0 0 1]) 将创建由四个点 (0,1)、(0,0)、(1,0) 和 (1,1) 定义的实心正方形。 p
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摘要：基本概念： 图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。 图论是一种表示 "多对多" 的关系 图是由顶点和边组成的
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摘要：% MTSP Fix_GA固定多个旅行商问题（M-TSP）遗传算法（GA） % 通过设置找到MTSP变体的（近似）最优解 %通过GA搜索最短路线（每个推销员从起始位置到个别城市并返回原始起点所需的最短距离） % 说明: % 1.每个推销员从第一个点开始，到第一个点结束，但前往一组中唯一的城市 % 2
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摘要：生成网格矩阵,并且根据条件筛选,重新赋值为0,1二值图像 clear all;close all; %生成二值图 index= randperm(2500,1000); %生成10个不重复随机指标 Z= ones(50,50); %默认白底 Z(index) = 0; %随机指标处黑底 images
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摘要：下面举例说明如何运用GA工具箱求解多约束非线性规划问题： function f =fitness(x) f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1); function [c,ceq]=constraint(x) c(1)=1.5+x(1)
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摘要：求非线性规划 min f(x)= x(1)^2 + x(2)^2 + 8 s.t. { x(1)^2-x(2)>=0 , -x(1) - x(2)^2 +2 = 0, x(1)>=0 ,x(2)>=0 } 首先定义增广目标函数 编写M函数 fitness.m function g =fitness(
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt X=[56.70466067,56.70466067,56.70466067,56.70466067,56.70466067,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.0325
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摘要：%x=[randn(30,2)*.4;randn(40,2)*.5+ones(40,1)*[4 4]]; 测试 数据 或者 可以另外指定 X=[56.70466067,56.70466067,56.70466067,56.70466067,56.70466067,58.03256629,58.032
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摘要：1.quadprog 二次规划的函数 Matlab 中二次规划的数学模型可表述如下 其中 H是把目标函数二次项部分进行实对称矩阵， f是线性函数的列向量。 例求解二次规划 得到 h=[4,-4;-4,8]; 注意Matlab 中二次规划的数学模型中H 之前有个1/2 所以 对称二次型矩阵要乘以2 即
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摘要：clear all;close all;clc; n=20; p=rand(n,2); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; for i=1:n if i==1 %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(1,:); %当前点到前一点向量 v2=p(2,:)-
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摘要：clear all; close all; clc; n=100; p=rand(n,2); p1=p(1,:); %取第一行的值 P1点 p2=p(2,:); %取第二行的值 P2点 r=sqrt((p1(1)-p2(1))^2+(p1(2)-p2(2))^2)/2; %求两点半径 cenp=(p
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摘要：function [matrixB] = blurmatrix(matrixA,newDim) %matrixA是待缩小的矩阵,newDim是新矩阵的维度 ADim= min(size(matrixA)); %取最小的维度 matrixB = zeros(newDim); k=floor(ADim/
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摘要：%% 该函数用于演示基于蚁群算法的三维路径规划算法 %% 清空环境 clc clear %% 数据初始化 HeightData = [2000 1400 800 650 500 750 1000 950 900 800 700 900 1100 1050 1000 1150 1300 1250 12
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