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MATLAB路径优化代码及MBSOLVE:用于Maxwell-Bloch方程的开源求解器工具

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简介:
本项目提供了一套基于MATLAB的路径优化代码和MBSOLVE,这是一个专门针对Maxwell-Bloch方程设计的高效、灵活的开源求解器。该工具箱旨在简化复杂光物理问题的研究与分析过程。 mbsolve是一个用于全波一维Maxwell-Bloch方程的开源求解器工具。该项目包含以下组件: 1. **mbsolve-lib**:这是一个通用库,包含了求解器和编写器的基础类(这些基础类将在其他子项目中被派生并实现)。其中,solver类负责解决Maxwell-Bloch方程,而writer类则将结果写入相应格式的文件。此外,它还提供了描述设备设置(如材料、尺寸等)和模拟方案(包括模拟设定、源等)所需的类。 2. **mbsolve-tool**:这是一个C++测试应用程序,用于实现各种不同的模拟配置。 3. **resolver-cpu**:此子项目利用OpenMP标准,在多核CPU或Intel Xeon Phi上高效地求解方程系统。 4. **Solver-Cuda**:这个组件使用NVIDIA的CUDA框架在图形处理单元(GPU)上有效地解决方程式系统,并且在此子项目中实现了不同的求解器方法。 5. 工具:利用各种脚本语言编写的辅助工具,帮助进行模拟和数据分析。 6. **writer-hdf5**:专门用于将计算结果写入HDF5格式的文件。 所有这些库都提供了Python接口,使得从Python脚本、Jupyter笔记本等中方便地调用它们成为可能。有关示例,请参见tools/python目录下的内容。

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  • MATLABMBSOLVEMaxwell-Bloch
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    本项目提供了一套基于MATLAB的路径优化代码和MBSOLVE,这是一个专门针对Maxwell-Bloch方程设计的高效、灵活的开源求解器。该工具箱旨在简化复杂光物理问题的研究与分析过程。 mbsolve是一个用于全波一维Maxwell-Bloch方程的开源求解器工具。该项目包含以下组件: 1. **mbsolve-lib**:这是一个通用库,包含了求解器和编写器的基础类(这些基础类将在其他子项目中被派生并实现)。其中,solver类负责解决Maxwell-Bloch方程,而writer类则将结果写入相应格式的文件。此外,它还提供了描述设备设置(如材料、尺寸等)和模拟方案(包括模拟设定、源等)所需的类。 2. **mbsolve-tool**:这是一个C++测试应用程序,用于实现各种不同的模拟配置。 3. **resolver-cpu**:此子项目利用OpenMP标准,在多核CPU或Intel Xeon Phi上高效地求解方程系统。 4. **Solver-Cuda**:这个组件使用NVIDIA的CUDA框架在图形处理单元(GPU)上有效地解决方程式系统,并且在此子项目中实现了不同的求解器方法。 5. 工具:利用各种脚本语言编写的辅助工具,帮助进行模拟和数据分析。 6. **writer-hdf5**:专门用于将计算结果写入HDF5格式的文件。 所有这些库都提供了Python接口,使得从Python脚本、Jupyter笔记本等中方便地调用它们成为可能。有关示例,请参见tools/python目录下的内容。
  • MATLAB实现-TOBS:适二元结构拓扑法(Matlab)
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    本项目提供了一种基于MATLAB的路径优化解决方案——TOBS算法,专门针对二元结构进行高效的拓扑优化。通过精简设计空间并寻找最优布局,该工具显著提升了工程设计效率和创新性。 Matlab代码用于通过TOBS方法进行路径优化的二元结构拓扑优化。该方法使用二进制设计变量和顺序整数线性编程实现。作者为Raghavendra Sivapuram(加利福尼亚大学)与Renato Picelli(圣保罗大学)。数值特征包括问题线性化、移动限制(即限制放松)、灵敏度过滤以及整数规划。 此代码使用Matlab的混合整数线性规划求解器“intlinprog”。为了提高性能,推荐采用CPLEX库。安装CPLEX后,请设置路径如下:%AddCPLEXlibrary.addpath(/opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/matlab/x86-64_linux);addpath(/opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/examples/src/)。此外,需要设置选项:options.Optimizer=cplex;以及默认的options.Optimizer=intlinprog。
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    本项目提供了一套高效的方程组求解工具源代码,支持多种算法实现线性与非线性方程组的快速准确求解。 线性方程组求解器是一款专门用于解决数学中的线性方程组问题的应用程序,其主要功能是根据用户输入的多个线性方程自动计算出这些方程的解。该应用程序通常使用编程语言如C++、Python或Java编写,并可能包含算法优化以提升运算效率。这款求解器包含了源代码,这意味着用户和开发者可以查看、学习甚至修改程序内部逻辑。 线性方程组由多个形式为ax + by + cz... = d的线性方程组成,其中a、b、c…是常数而x、y、z…则是变量。解决这类问题的方法包括高斯消元法、矩阵运算和克拉默法则等。在这款求解器中,可能采用了这些算法的一种或多种来实现对方程组的求解。 源代码是指用编程语言编写的原始文本段落件,它包含了程序的所有指令,并可通过编译器或解释器转换为机器语言执行。对于学习编程的人来说,阅读和理解源代码有助于深入理解和应用算法及设计思想。此线性方程组求解器的源代码可能是采用面向对象的方式编写,可能包含表示方程组与矩阵的类(如Matrix类、Equation类)以及用于执行计算操作的方法。 图形用户界面(GUI)是程序和用户的交互方式之一,使非专业人员也能方便地使用这个工具。在这个求解器中,GUI可能包括输入框供用户输入方程、按钮启动求解过程及显示结果的区域等元素。设计良好的GUI需注重用户体验,如直观布局与清晰提示。 线性方程组求解器.exe是程序的可执行文件形式,可以直接在操作系统上运行而无需编译或其他依赖条件。它是从源代码经过编译处理生成的二进制代码,可以被CPU直接理解和执行。 综上所述,这款带有图形用户界面的线性方程组求解器能够解决数学中的线性方程问题,并提供了深入学习算法实现和软件工程实践的机会。
  • 遗传算法和MATLAB多种运输带硬时间窗VRP问题
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    本研究利用遗传算法结合MATLAB平台,针对包含多种运输工具与硬时间窗口约束的车辆路径规划问题,提供了一套有效的解决方案及源代码。 基于遗传算法的多种运输工具或带时间窗的路径优化问题(VRP)求解的MATLAB代码。这类方法可以用于处理具有硬时间窗口约束的问题,并通过遗传算法来寻找最优或者近似最优解决方案,适用于物流配送、公共交通等多个领域中的复杂调度和路线规划挑战。
  • 】利水母搜索(JS算法)目标Matlab.zip
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    本资源提供了一套基于JavaScript Algorithm (JS)的水母搜索优化器Matlab实现代码,用于高效解决各类优化问题中寻找最优目标值的需求。 【优化求解】基于水母搜索优化器JS算法求解最优目标的Matlab源码 这段描述介绍了一个使用水母搜索优化(Jellyfish Search, JS)算法来解决最优化问题的MATLAB代码包。重写时已移除所有联系信息和网址链接,保留了核心内容与技术细节不变。
  • MATLAB鲸鱼算法放式问题
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    本研究采用MATLAB编程环境,运用创新性的鲸鱼优化算法来高效求解开放式路径优化难题,旨在探索该算法在复杂路径规划中的应用潜力及优化效果。 基于MATLAB的鲸鱼优化算法用于求解开放式路径优化问题。
  • 稀疏MATLAB
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    这是一个专门设计用于求解稀疏解的MATLAB代码工具包,适用于需要处理大规模稀疏数据集的研究和工程应用。 压缩包内附有pdf文件解释SparsePCA、LARS、LASSO 和 elastic net算法等内容,并且每种算法都配有对应的m文件以及应用实例,可以直接运行example进行查看。此外,该压缩包还包含去均值、归一化和Cholesky分解等功能。如果在运行时遇到“类 RandStream 没有名为主setDefaultStream的常量属性或静态方法”的错误,请将example*.m文件中的RandStream相关代码注释掉即可解决。
  • 】利遗传算法决列车交MATLAB.md
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    本Markdown文档提供了一种使用遗传算法在MATLAB中优化列车运行路线和时刻表的方法。通过编程实现高效、自动化的列车交路规划,适用于铁路交通系统的设计与管理。 【优化求解】基于遗传算法求解列车交路方案的Matlab源码提供了一种有效的方法来解决复杂的列车路径规划问题。通过使用遗传算法,该代码能够高效地探索大量可能的解决方案,并找到最优或近似最优的列车运行路线和时刻表安排。这种方法特别适用于需要处理多个变量和约束条件的情况,如不同站点间的距离、乘客流量的变化以及维护窗口等限制因素。 此源码为研究者及工程师提供了一个强大的工具来优化铁路运营效率,减少延误并提高服务质量和客户满意度。它不仅能够应用于现有的铁路网络中以改善现有列车交路方案,还可以用于规划新的线路和扩展项目时进行初步评估与设计工作。
  • 】利遗传算法决列车交MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一套基于遗传算法优化列车运行交路方案的MATLAB实现代码。通过模拟自然选择和遗传学原理,该工具旨在高效地寻找最优或近优的列车调度方案,适用于铁路运输系统的规划与管理研究。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • Matlab中探算法探讨.md
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    本Markdown文档深入探讨了在MATLAB环境下应用探路者优化算法进行问题求解的方法,并提供了详细的源代码分析。适合希望深入了解和利用该算法解决实际问题的研究人员和技术爱好者阅读。 【优化求解】探路者优化算法matlab源码 本段落档介绍了如何使用MATLAB实现探路者优化算法,并提供了相应的代码示例。探路者优化是一种仿生智能计算方法,通过模拟自然界中生物的觅食行为来解决复杂的优化问题。 文档内容包括: - 探路者优化的基本原理和流程 - 如何在MATLAB环境中搭建算法框架 - 详细的源码解析及注释说明 此资源适合于对数值优化、机器学习等领域感兴趣的读者参考使用。