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MATLAB_含拟合Parafac2模型算法的源码及实例演示_较传统Parafac更灵活

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简介：
本资源提供了一套改进版的Parafac2模型算法——含拟合功能的Matlab源代码，并附带实例演示。相比传统的Parafac方法，该模型更为灵活，适用于多组学数据等复杂场景分析。 以下是一个Matlab项目的内容介绍：该项目包含了用于拟合PARAFAC2模型的算法源代码以及相关的Matlab示例。相比普通的PARAFAC模型，PARAFAC2提供了更大的灵活性。此m文件适用于适合PARAFAC2模型的应用场景，该模型与传统的PARAFAC模型相似但更为灵活。

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  • MATLAB_含拟合Parafac2模型算法的源码及实例演示_较传统Parafac更灵活
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    本资源提供了一套改进版的Parafac2模型算法——含拟合功能的Matlab源代码，并附带实例演示。相比传统的Parafac方法，该模型更为灵活，适用于多组学数据等复杂场景分析。 以下是一个Matlab项目的内容介绍：该项目包含了用于拟合PARAFAC2模型的算法源代码以及相关的Matlab示例。相比普通的PARAFAC模型，PARAFAC2提供了更大的灵活性。此m文件适用于适合PARAFAC2模型的应用场景，该模型与传统的PARAFAC模型相似但更为灵活。
     
  • MATLAB_含AKIMA插值源码及实例演示
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    本资源提供MATLAB环境下实现的AKIMA样条插值代码，并附带详细示例展示其应用方法。适合需要进行数据插值处理的研究者和工程师使用。 以下是一个Matlab项目，其中包括用于Akima插值的源代码以及相关的示例。该项目实现了Akima单变量插值方法。
     
  • 模拟退火算法的MATLAB代码-MATLAB_SimulatedAnnealing_Optimizer: 示例代码演示了如何实现模拟退火算法...
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    本项目提供了一个详细的MATLAB示例代码，展示如何利用模拟退火算法进行优化问题求解。通过该资源，用户可以深入了解并掌握此启发式搜索技术的应用与实施细节。 模拟神经算法的MATLAB代码示例包括文件`MATLAB_SimulatedAnnealing_Optimizer`，该代码用于优化凹凸函数参数，并运用了模拟退火算法（SA）。此代码是为2015年12月在UTIAS大学AER501课程作业开发的。整个项目由五个脚本组成：它们均采用模拟退火技术来寻找二维凹凸函数中的最小值。 该方法模仿金属冷却过程，通过调整“温度”、等效冷却速率(c)和扰动幅度(epsilon)，可以控制算法的行为并找到最有效的优化方案。用户需要提供设计变量(x)的初始估计，并根据与温度相关的参数进行微调以实现最佳结果。 以下是各个脚本的功能概述： - `main.m`：用于初始化所有必要的变量，同时负责调用其他函数。 - `SA.m`：包含模拟退火算法的核心逻辑，接收对设计变量的猜测值并执行相应的修改和分析操作。 - `move.m`：通过引入微小变化来调整设计变量（用户可自定义此过程）以探索不同的解空间区域。 - `objfcn.m`：提供一个二维凹凸函数的具体实现方式，该函数需要被最小化。这里的设计向量是关键参数之一。 - `schedule.m`：控制算法的进展速度，模仿了金属冷却的过程。 这个代码最初为AER501课程任务而创建，并且后来在P&WC项目中重新利用（该项目本质上涉及确定用于拟合威布尔分布的参数）。
     
  • MoLiTuiHuoYiChuanSuanFa.zip_模拟退火 MATLAB_模拟退火与遗传算法_退火算法_遗传模拟退火
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    本资源为MATLAB实现的模拟退火算法及结合遗传算法的应用程序，适用于解决组合优化问题。包含详细注释和示例代码。 欢迎各位下载学习关于模拟退火遗传算法的MATLAB程序，并相互交流。
     
  • 改良型遗传算法与模拟退火算法结合的混合模拟退火算法
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    简介：本文介绍了一种将改良型遗传算法和模拟退火算法相结合的新方法——混合模拟退火算法。该算法通过融合两种优化技术的优势，提高了求解复杂问题的能力，在多个测试案例中展现了良好的性能表现。 基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（用于求解函数极值问题，并已通过MATLAB代码实现）结合了这两种方法的优势，在该混合模拟退火算法中，使用大量样本作为可能的问题解决方案，而不仅仅是单个样本。此外，还对遗传算法中的适应度概念进行了相应调整和改进。
     
  • C#中的模拟退火算法源码及实例
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    本文章提供了C#语言实现的模拟退火算法源代码，并通过具体示例说明了该算法的应用和操作方法。 **模拟退火算法** 模拟退火是一种启发式优化方法，在固体物理学的退火过程中获得灵感。在物理领域，加热使分子活动增加，并通过缓慢冷却达到能量较低且稳定的结构状态。同样地，计算中应用这一原理来寻找复杂问题的近似最优解。 **C#编程语言** 微软公司开发了面向对象的C#编程语言，广泛用于Windows平台上的软件开发工作。它支持多种编程范式如面向对象、组件化和函数式编程，并拥有强大的.NET框架及丰富的类库，这大大提高了开发效率。 **实例分析** 本例展示的是旅行商问题（TSP）的应用场景。该问题是组合优化中的经典难题，目标是在访问每个城市一次并返回起点的情况下找到最短路径。由于其NP完全性质，即没有已知的多项式时间解决方案，通常使用启发式算法如模拟退火来求解。 **退火算法在TSP中的应用** 对于TSP问题而言，利用模拟退火通过构建距离矩阵生成随机初始路径开始。每一步迭代中都会产生新的可能路径，并根据当前温度和新旧路径的差异决定是否接受该变化。随着过程推进，逐渐降低温度使得接受较差解的概率减小，最终达到一个近似最优解。 **SAA.sln与SAA.suo** 文件列表中的`SAA.sln`是Visual Studio解决方案配置，包括项目设置、引用和构建信息等；而`SAA.suo`则是用户特定的隐藏配置文件，记录了工作区的状态如打开文档及窗口布局。这两个文件都是开发环境不可或缺的部分。 **SAA** 这里的“SAA”可能指的是代码或项目的主程序部分，其中包含模拟退火算法的具体实现和TSP问题解决方案的编码细节。在该段落中可以找到城市定义、路径长度计算方法、温度更新策略以及图形输出等关键步骤的实施方式。 总结而言，此压缩包提供了一个利用C#语言中的模拟退火算法解决旅行商问题实例示例程序。通过研究和理解这段代码，开发者不仅能掌握模拟退火的基本原理和技术细节，还能学习如何在C#环境中实现可视化展示功能，这对启发式方法的实际应用具有很高的参考价值。
     
  • 遗传算法与罚函数法的应用及实例演示
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    本讲座深入探讨了遗传算法和罚函数法在解决优化问题中的应用，并通过具体案例展示了它们的实际操作方法。 罚函数法在评价函数的构造上可以采用加法或乘法的方式。遗传算法的应用之一是解决带约束的函数优化问题。
     
  • JavaScript实现A*算法及演示示例
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    本项目通过JavaScript语言实现了经典的A*路径寻找算法，并提供了一个交互式网页进行直观的算法效果展示。 用JavaScript实现的A*寻路算法及示例代码非常实用且易于使用。
     
  • MATLAB_代数黎卡提方程求解器源代码及实例演示
    优质
    本资源提供MATLAB环境下代数黎卡提方程求解器的源代码，并附带详细实例演示，帮助用户深入理解算法实现与应用。 Matlab项目包含用于求解代数Riccati方程的源代码以及示例程序。
     
  • 流动传热的MATLAB数值模拟及算例报告，含源码.zip
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    本资源提供流动传热问题的MATLAB数值模拟方法与实例分析，涵盖详细代码和计算案例，适合科研人员和技术爱好者深入学习。 流动传热MATLAB数值模拟算例报告及源码。这段文字已经按照要求去除了所有联系信息和其他链接。