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Levy飞行实现（n,m,beta）-MATLAB开发

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简介：
本项目旨在通过MATLAB编程来模拟和分析Levy飞行行为，具体实现参数可调的Levy分布随机漫步过程，适用于研究复杂系统中的非平衡现象与扩散机制。 这个函数实现了 Levy 飞行。大部分理论背景来源于论文“Multiobjective cuckoo search for design optimization”，作者是 Xin-She Yang 和 Suash Deb。

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  • Levy飞行实现（n,m,beta）-MATLAB开发
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    本项目旨在通过MATLAB编程来模拟和分析Levy飞行行为，具体实现参数可调的Levy分布随机漫步过程，适用于研究复杂系统中的非平衡现象与扩散机制。 这个函数实现了 Levy 飞行。大部分理论背景来源于论文“Multiobjective cuckoo search for design optimization”，作者是 Xin-She Yang 和 Suash Deb。
     
  • Python中莱维飞行(Levy)的实现
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    本项目介绍了如何在Python环境中模拟和可视化莱维飞行（Levy Flight），通过随机过程探索复杂系统的扩散行为。 根据莱维飞行的原理，我用Python进行了实现，并将粒子的飞行轨迹显示在一个二维区间内。此外，我还将其与布朗运动做了对比。
     
  • Levy飞行的MATLAB源代码策略
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    本资源提供了一套用于模拟和分析Levy飞行行为的MATLAB程序代码。通过该代码，用户可以探索不同参数设置下的Levy分布及其应用在随机行走模型中的特性。 Levy飞行策略是一种用于模拟随机游走或搜索过程中的步长和方向的随机行为方法。这种策略的名字来源于莱维飞行（Levy flight），它模仿了生物在寻找食物或其他资源时的行为模式。 Lévy飞行具有以下几个特点： 1. 长距离移动：Lévy飞行通常涉及采取大跨度的步伐，这意味着在一个步骤中可能会跳到一个相对远离当前位置的新位置。这与传统的随机游走不同，后者一般包括小步长和短距离的移动。 2. 随机性：Lévy飞行具有高度的随机特性，其中步伐大小以及方向都是根据特定的概率分布（如莱维分布）来决定。 3. 长尾概率分布：在Lévy分布中有一个显著的特点是它的长尾性质。这意味着，在随机游走过程中可能会出现较大的步幅，并且尽管这些大步幅事件发生的几率较低，但一旦发生则会对整个过程产生重要影响。 这种策略被广泛应用于自然界中的搜索和优化问题上，例如动物觅食行为的研究以及一些元启发式算法中。它有助于在探索空间里进行随机探寻，有时候可以避免陷入局部最优解，并能更有效地遍历全局搜索区域。
     
  • 随机排列矩阵 randperm_mat(N, M)-matlab开发
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    randperm_mat(N,M)是一款用于在MATLAB环境中生成一个N行M列的随机排列整数矩阵的工具。此函数提供高效便捷的方法来创建特定大小的随机数组，适用于各类科研及工程计算需求。 `randpermmat-随机置换矩阵` 函数 `A = randpermmat(N)` 返回一个方阵，其中每一行和每一列包含整数 1:N 的排列。这也被称为随机拉丁广场，在这种情况下，每个数字在每行和每列中恰好出现一次。 函数 `A = randpermmat(N, M)` 返回一个 N×M 矩阵，其中每行包含从 1:K 中随机选择的 N 个唯一整数（这里 K 是 N 和 M 的最大值）。同样地，在这种情况下，每个数字在矩阵中每一行和每一列最多出现一次。 例如： ``` X = randpermmat(3,5) % 可能返回 % X = 2 3 1 5 4 1 5 4 2 3 4 2 3 1 5 在这个例子中，M（等于5）大于N（等于3），因此每一行都是随机的所有整数1:5的排列，并且每列包含从1:5中随机选择的三个唯一值。（`sort(X,2)` 的所有行都是 1:5） 相关函数：randperm、randi
     
  • m元信源进行n次扩展的MATLAB实现.rar
    优质
    本资源提供了使用MATLAB语言实现m元离散信源进行n次独立扩展的具体代码，适用于信息论与编码课程的学习和研究。 实现m元信源的n次扩展在MATLAB中的代码可以支持任意m元信源，并能生成扩展后的编码及其概率。继续努力！
     
  • 改进的MATLAB量子粒子群算法（含Levy飞行）及其实现
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    本研究提出了一种改良的MATLAB实现量子粒子群优化算法，引入了Levy飞行机制以提高搜索效率和精度。 有好几个文件，分别包含了不同的改进方式，可以很好地进行学习，并且能够执行。
     
  • 银行家算法——n个并发进程共享m个资源的模拟实现
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    本项目通过编程实现了银行家算法，用于模拟n个并发进程在共享m个同类资源环境下的安全性和稳定性分析。 该系统具备简单的交互界面，并能显示当前系统的资源剩余情况和占用情况。用户可以输入每个进程的最大资源需求以模拟银行家算法的使用场景。在每次请求资源时，系统会提示用户输入本次所需的资源数量；随后按照银行家算法为进程分配相应的资源，并明确告知此次请求是否成功。 对于各种可能的情况，如能满足当前请求、因可用资源不足而无法满足或由于可能导致不安全状态而不被批准等情形，系统都将详细说明。此外，在作业撤销时，该程序能够自动回收相应占用的资源。
     
  • MATLAB开发-N倍频程
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    本项目使用MATLAB进行N倍频程的相关算法开发与实现，旨在为音频处理、噪声分析等领域提供高效准确的技术支持。 在MATLAB开发中实现n倍频程的计算功能。该功能用于从minf到maxf范围内计算1/nth倍频程中心频率及其边缘频带。
     
  • M/M/1与M/M/K队列的模拟-MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB进行M/M/1及M/M/K排队系统的仿真研究，旨在分析不同参数设置下系统性能指标的变化规律。 模拟包括以下内容：1）有Possion流程车开到收费站；2）到达时间戳表示车辆到达车站的时间，而不是越过收费站窗口；3）act是交叉时间戳，表示车辆正在穿越收费站窗口（付钱）；4）离开时间戳表示车辆的离开时刻。您可以从 Queue.m 文件中运行 MM1(alpha, mu, Vehicle number) 或 MMK(alpha, mu, Vehicle) 文件进行模拟操作。