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鱼群群体行为的建模与仿真_赵建 (1).caj

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简介：
该研究论文探讨了如何通过数学模型和计算机仿真技术来模拟和分析鱼类群体的行为模式，作者为赵建。文章深入剖析了鱼类社会结构及其运动规律，并提出了有效的模型构建方法。 鱼群集群行为的建模与仿真是由赵建完成的研究工作。研究报告文件名为“鱼群集群行为的建模与仿真_赵建 (1).caj”。

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  • 鱼群群体行为的建模与仿真_赵建 (1).caj
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    该研究论文探讨了如何通过数学模型和计算机仿真技术来模拟和分析鱼类群体的行为模式，作者为赵建。文章深入剖析了鱼类社会结构及其运动规律，并提出了有效的模型构建方法。 鱼群集群行为的建模与仿真是由赵建完成的研究工作。研究报告文件名为“鱼群集群行为的建模与仿真_赵建 (1).caj”。
  • Unity中实现鱼群算法模拟真实鱼群行为
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    本项目利用Unity引擎，通过编程实现了鱼群算法，成功模拟了真实鱼群的行为模式，如聚集、分离和跟随等特性。 Unity 鱼群算法用于模拟真实鱼群的移动及跟随行为，实现逼真的鱼群效果。
  • MATLAB_Simulink在电力系统中的建模与仿真——于群
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    本书《MATLAB_Simulink在电力系统中的建模与仿真》由作者于群编著，深入讲解了利用MATLAB和Simulink工具进行电力系统分析、设计及仿真的方法和技术。 MATLAB_Simulink电力系统建模与仿真 于群
  • 电力系统建模与仿真的MATLAB应用——于群.pdf
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    本书《电力系统建模与仿真的MATLAB应用》由作者于群编写，深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行电力系统的模型构建和仿真分析。通过丰富的案例演示了该软件在电力工程中的广泛应用及其实用价值，为学习者提供了一种全新的研究工具和技术途径。 MATLAB在电力系统建模与仿真中的应用涉及利用该软件的强大功能来分析、设计以及优化各种电力系统的性能。通过使用MATLAB及其Simulink工具箱，工程师能够创建详细的模型以研究电网稳定性、控制策略以及其他关键参数，从而支持更高效和可靠的电力供应解决方案的开发。
  • 鱼雷系统的建模与仿真分析
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    《鱼雷系统的建模与仿真分析》一书聚焦于现代鱼雷技术，深入探讨了鱼雷系统的设计、建模及仿真方法，为研究人员和工程师提供了理论指导和技术支持。 鱼雷追踪目标的C++仿真建模，在该仿真模型中鱼雷没有横滚和俯仰运动。
  • MATLAB_Simulink在电力系统建模与仿真中的应用——基于于群的教学体系
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    本课程聚焦于利用MATLAB和Simulink进行电力系统的建模与仿真实验，创新性地构建了基于群体合作的学习框架，旨在提高学生实践能力和团队协作精神。 MATLAB/Simulink电力系统建模与仿真分析
  • 【数学建模】Simulink在种群竞争模型中的仿真模拟
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    本文章探讨了使用Simulink工具对种群竞争模型进行仿真和分析的方法。通过构建动态系统模型，研究不同参数条件下物种间的竞争关系及其演变趋势。 在自然界中，两种群在同一环境下互相竞争并同时存在的情况很常见。如果这两种群可以独立生存并且消耗同一种资源，则可以通过以下模型进行描述：\[ \frac{dx}{dt} = r_1 x\left(1 - \frac{x}{n_1} - s_1 \frac{y}{n_2}\right) \] 和 \[ \frac{dy}{dt} = r_2 y\left(1 - s_2 \frac{x}{n_1} - \frac{y}{n_2}\right)。 \] 其中，\(x(t)\)和\(y(t)\)分别代表甲种群和乙种群的数量； \(r_1\) 和 \(r_2\) 分别为它们的固有增长率； \(n_1\) 和 \(n_2\) 为其最大容量；而参数 \(s_1\) 表示乙种群单位数量所消耗资源相对于甲种群单位数量所消耗资源的倍数，\(s_2\) 则是甲相对乙的情况。 设定 \(\frac{r_1}{r_2} = a\), \(\frac{n_1}{n_2} = b\), \(s_1 = c\), 和 \(s_2 = d\)。然后对 \(x(t)\) 与 \(y(t)\) 进行模拟，以研究其发展趋势。 进一步地，在以下情况下分别进行分析：\(a=0.5, b=1, c=d=0.5\); \(a=b=c=d=1\); 和其他参数设定。具体数值可以根据实际情况自行调整。
  • 鱼群与蚁群算法PPT
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    本PPT介绍鱼群和蚁群两种群体智能优化算法的基本原理、特点及其在解决复杂问题中的应用，并比较二者优劣。 鱼群算法与蚁群算法是两种受到自然界启发的优化方法，主要用于解决复杂问题中的全局寻优任务。这两种算法都属于进化计算及智能优化技术的一部分，具有并行性、简单性和适应性强等优点。 鱼群算法基于鱼类群体行为进行模拟。该算法由浙江大学系统工程研究所的研究人员在2002年首次提出，并通过构建人工鱼模型来模仿鱼类的觅食、聚群和追尾行为以实现全局搜索。其特点包括并行搜索能力、较低的计算需求量、强大的全局优化性能以及快速收敛与动态跟踪功能。从基本原理来看，每条人工鱼都拥有感知系统（负责随机游动、食物检测、集群感应及追尾反应）、行为选择机制和运动更新三个组成部分。觅食行为是指人工鱼向食物丰富的区域移动；群聚行为旨在保持鱼类群体的集中性；而追尾行动则是跟随邻居鱼类的路径，同时随机行动增加了搜索范围的多样性。 相比之下，蚁群算法则源于对蚂蚁寻找食物路线的行为观察。蚂蚁在搜寻食物时会在其行走过的路线上留下信息素痕迹，并且其他蚂蚁会依据这些信息素浓度选择路径，从而形成高效的导航策略。该算法的基本原理同样涉及类似机制，例如信息素的沉积和蒸发以及蚁群根据信息素浓度做出的选择规则等。每只虚拟蚂蚁代表一种可能的问题解决方案，在迭代过程中通过优化整个群体的行为模式来寻找全局最优解。蚁群算法也具备并行性、全局搜索能力和自我适应特性，但与鱼群算法相比更注重种群间的协作和信息交换。 两种算法的应用范围广泛，涵盖组合优化问题、路径规划、网络设计以及机器学习等多个领域。鱼群算法特别适用于解决非线性、多模态及具有多重约束条件的复杂优化挑战；而蚁群算法则常被用于处理诸如旅行商问题（TSP）、物流配送和通信网络路由等实际场景中的难题。 鱼群算法与蚁群算法各有优缺点。前者的优势在于其并行搜索能力和强大的全局探索能力，但可能面临局部最优解的问题；后者由于采用了动态更新信息素的机制，在实现整体优化方面表现出色，然而可能会遇到收敛速度较慢的情况。因此，在实际应用中通常需要对这两种方法进行改进和调整，例如结合混沌理论或遗传算法等元素来提高其性能与效率。 总之，鱼群算法及蚁群算法是利用生物群体智慧解决复杂问题的成功案例，并为优化技术提供了新的思路和工具。通过深入了解这些模型的基本原理及其应用场景，我们能够更有效地运用它们去应对实际挑战并推动未来人工智能及相关计算领域的进步。
  • 无人机通信中的信道建模与仿真研究.caj
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    本文探讨了无人机通信系统中的信道特性及其模型构建方法，并通过仿真技术验证了所提方案的有效性。 无人机通信场景下的信道建模与仿真研究了在无人机通信环境中如何进行有效的信道建模及仿真分析。该课题探讨了针对无人机特有的移动性和环境因素对无线信号传输的影响，提出了相应的模型构建方法和技术手段，以期为提高无人机通信系统的性能和可靠性提供理论支持和实践指导。