很經(jīng)典的一個(gè)算法。大家做工程和通信用的著。遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法，它是有美國Michigan大學(xué)J.Holland教授于1975年首先提出來的，并出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個(gè)名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳算法（SGA）。
標(biāo)簽： Algorithm Genetic 算法 家
上傳時(shí)間： 2017-02-09
上傳用戶：wkchong
程式描述：使用Cypress的Cy7C68013A晶片進(jìn)行設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)Slave FIFO模式的資料獲取。程式包括USB韌體程式以及主機(jī)程式。 安裝：把來源程式碼複製到硬碟特定目錄下，使用Keil C編譯器和Visual C++ 6.0運(yùn)行即可。 注意：可以首先使用Cypress的測(cè)試工具進(jìn)行韌體程式的測(cè)試，以確保韌體程式的正確性。
標(biāo)簽： Cypress 68013A C68013 68013
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：1427796291
用c++語言在VC環(huán)境下編制的潮流計(jì)算程序，使用IEEE14節(jié)點(diǎn)算例進(jìn)行計(jì)算。
標(biāo)簽： 語言 VC環(huán)境 編制 流計(jì)算
上傳時(shí)間： 2017-02-11
上傳用戶：waitingfy
工程機(jī)器人自主作業(yè)控制程序，內(nèi)含有數(shù)據(jù)采集，通信以及PID運(yùn)算等代碼。
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：66666
最小二乘法橢圓擬合 fit_ellipse( x,y,axis_handle ) x，y為坐標(biāo)點(diǎn) 適用于一般方程哦。好用
標(biāo)簽： fit_ellipse axis_handle 最小二乘法 橢圓
上傳時(shí)間： 2017-02-26
上傳用戶：ljmwh2000
定義坐標(biāo)軸的顯示范圍用axis指令 語法：axis([xmin xmax ymin ymax]) 你的例子ymin ymax應(yīng)分別設(shè)為0和0.5，xmin xmax 取周期的兩端。 然后再plot（x,y） 歡迎一起探討matlab的使用：）
上傳時(shí)間： 2017-02-26
上傳用戶：zuozuo1215
1． 在No.1圖形窗口中繪制 y=sin(x)在[0,2*pi]內(nèi)的曲線。要求曲線的顏色為綠色，線型為 點(diǎn)劃線，用*標(biāo)示坐標(biāo)點(diǎn)，在x軸的附近用 黑體 標(biāo)注 ‘x軸’字樣，在圖形的上方加上標(biāo)題 ‘正弦函數(shù)’，嚴(yán)格控制x,y軸分度相等，并開啟網(wǎng)格。 2． 在No.2圖形窗口中創(chuàng)建四個(gè)子窗口，在第一、二子窗口中用不同的方法同時(shí)繪制 y=x^2,y=-x^2,y=x^2*sin(x) 在[0,2*pi]內(nèi)的曲線，并要給出標(biāo)注 在第三個(gè)子窗口中繪制 三維曲線 3． 把No.3圖形窗口分成五個(gè)子窗口，分別用plot3 mesh meshc meshz surf 來繪制 z=x*exp(-x^2-y^2) 在 -5=<x,y<=5 內(nèi)的空間曲面圖形，說明他們的區(qū)別，其中要求在用surf繪制的窗口內(nèi)加入位置為[1，0.5，2]的光源，加入顏色標(biāo)尺，采用spring色系
上傳時(shí)間： 2017-03-30
上傳用戶：84425894
用最優(yōu)控制原理來控制五自由度無軸承電機(jī)（豎立，轉(zhuǎn)子的上、下部各放置四個(gè)電磁鐵，z軸為豎立方向的控制先不考慮，只考慮，x，y軸方向的穩(wěn)定)
標(biāo)簽： 最優(yōu)控制 控制 五自由度 無軸承
上傳時(shí)間： 2013-12-31
上傳用戶：杜瑩12345
一系列好用的用戶友好的啟發(fā)式優(yōu)化算法，包括非自適應(yīng)算法，基于模擬退火算法的種群算法，基本遺傳算法，差分進(jìn)化算法以及粒子群優(yōu)化算法。此外，也包括神圣算法，它利用了所有這些優(yōu)化算子，雖然有時(shí)交換種群之間的不同算法。
標(biāo)簽： 用戶 啟發(fā)式 優(yōu)化算法
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：13160677563
(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個(gè)部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計(jì)算的.ODE問題從剛性(STIFFNESS)來看分為非剛性的問題和剛性的問題,剛性問題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來求解,效率會(huì)很低,用ODE15S等,則效率會(huì)高多了.而通常的非剛性問題,用ODE45來求解會(huì)有很好的效果.從階次來看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來求解.從微分方程的性態(tài)看來,主要是微分方程式一階導(dǎo)系數(shù)大的時(shí)候,步長應(yīng)該選得響應(yīng)的小些.或者如果問題的性態(tài)不是太好估計(jì)的話,用較小的步長是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長的時(shí)候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來看,也是顯著的不同的.此外對(duì)于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對(duì)于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來求解微分方程也是一種非常不錯(cuò)的方法,甚至是更有優(yōu)勢(shì)的方法(在應(yīng)用的角度來說).
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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