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使用MATLAB 2007进行数字模拟，结合公交线路优化搜索法和Dijkstra算法的代码。

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简介：
该代码是针对2007年数学建模B题所编写的“乘公交看奥运”项目代码文件。它囊括了搜索算法和Dijkstra算法两种技术，并提供了详尽的注释说明，此外，还设计了一个图形用户界面（GUI）窗口以供用户操作。

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  • MATLAB 2007B 数模：乘公交看奥运（搜索法+Dijkstra算法代码）
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    本资源提供使用MATLAB 2007B进行数学建模的具体案例，内容涉及运用搜索法和Dijkstra算法解决乘公交车观看奥运会的最佳路线规划问题，并附有相关代码。 本代码是2007年数学建模B题的解决方案之一，题目涉及乘公交看奥运的问题。该文件包含了搜索法和Dijkstra算法，并且有详细的注释以及一个图形用户界面窗口。
     
  • 【利用麻雀搜索算法进行函数优化的方法】
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    本文介绍了一种基于麻雀警戒行为的新型元启发式算法——麻雀搜索算法（SSA），并探讨了其在解决复杂函数优化问题中的应用与优势。 麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）于2020年提出，是一种新兴的元启发式算法，与粒子群算法、蜻蜓优化算法一样属于基于群体的社会化特征优化的群智能算法。该算法通过模拟麻雀觅食和反捕食行为来不断更新个体位置。相比传统算法，SSA结构简单且易于实现，并具有较少的控制参数以及较强的局部搜索能力，在单峰及多峰等基准函数上的表现优于粒子群算法、蚁群算法等传统方法。
     
  • 公交车路线优化的MATLAB遗传算法应用
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    本研究运用MATLAB平台，结合遗传算法，对城市公交线路进行优化设计，旨在提升公共交通效率与乘客满意度。 我完成了一个使用遗传算法解决公交车路线规划问题的研究项目，如果有兴趣的朋友可以私信交流。
     
  • 直接使用Hooke Jeeves算法进行模式搜索的MATLAB代码- matlab开发
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    这段MATLAB代码实现了一个利用Hooke Jeeves算法进行无约束优化问题求解的功能。该算法通过模式搜索策略找到函数最小值，适用于各种复杂函数优化需求。 这里提供了两个文件：PS_global.m是主程序，fcn_test.m包含调用目标测试函数。需要根据文件fcn_test.m中选择的测试功能（取消注释）来更改主PS_global.m文件中的变量NVar数量。该程序已成功测试了四个变量的情况。对于最大化问题，在目标函数前添加-1号即可实现转换。
     
  • 车辆路径优化的MATLAB代码：运用遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法及模拟退火算法
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    本资源提供四种智能优化算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法及模拟退火算法）在MATLAB中的实现，专注于解决复杂的车辆路径问题。 在MATLAB环境中使用Intelligent_Algorithm解决路径规划与竞争设施选址问题包含五个基础算法及其示例： 1. **GA遗传算法**：用于解决分配问题。 - 问题描述：有十个工人需要完成十项工作，每位工人的工作效率不同（即完成每项工作的所需时间各异）。目标是确保每个任务仅由一名工人负责，并且每位工人只承担一项任务。请问如何合理安排使得所有工作任务的总耗时最少？ 2. **Tabu禁忌搜索算法**：用于解决旅行商问题。 - 问题描述：给定五个城市，存在一个旅行销售员需要访问这些城市的每一个并最终返回起点的问题。目标是利用禁忌搜索方法找到一条最短路径覆盖所有的城市。 3. **Ants蚁群算法**： - 问题描述：假设在一个边长为10km的正方形区域内随机分布着19位客户，配送中心位于区域中央（坐标(0,0)）。各客户的详细位置及需求量如下表所示。载重能力为9吨的车辆从配送中心出发为客户服务后返回到原点。目标是通过蚁群算法求解最小化所需的车辆数量和总行驶距离。 4. **SA模拟退火算法**： - 问题描述：有n个工人需要完成同样数量的工作任务，如何安排工作分配使总的工时消耗最少？
     
  • 基于Dijkstra算法的公交线路优化路径查询及图形化展示
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    本研究利用Dijkstra算法优化公交路线查询，并提供直观的图形化展示，旨在为乘客提供更高效的出行方案。 主要查找功能基于Dijkstra算法思想实现以下三种功能：1. 查询并获得任意两个站点之间最便宜的路径；2. 查询并获得不考虑等待时间情况下，任意两个站点之间耗时最少的路径；3. 查询并获得考虑等待时间的情况下，任意两个站点之间耗时最少的路径。
     
  • 【机器人路径优化】运用麻雀搜索算法进行栅格路径规划【含MATLAB代码】
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    本项目介绍如何利用麻雀搜索算法在栅格地图中为机器人实现高效的路径规划。通过MATLAB代码实践，探索算法优化路径的能力，促进机器人自主导航技术的发展。 学习MATLAB的一些经验包括：首先，在开始学习之前，请阅读官方提供的文档和教程以了解基本语法、变量及操作符等内容；其次，熟悉不同类型的数据处理方法，如数字、字符串、矩阵以及结构体等的创建与操作；最后，利用MATLAB官方网站上的示例和教程来逐步掌握各种功能的应用。通过这种方式可以系统地学习并实践不同的MATLAB应用技巧。
     
  • MATLAB 3.1 使用思维进化算法优化BP神经网络进行非线性函数拟合.rar
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    本资源提供利用MATLAB实现基于思维进化算法优化BP神经网络的方法，用于高效地解决复杂的非线性函数拟合问题。包含源代码和示例数据，适合科研与学习参考。 使用思维进化算法优化BP神经网络进行非线性函数拟合在Matlab中的应用。
     
  • 天牛须法的搜索算法优化（MATLAB）
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    本研究探讨了在MATLAB环境下对天牛须法搜索算法进行性能优化的方法，旨在提高算法效率和解决复杂问题的能力。 天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search, BAS）是一种在2017年提出的基于天牛觅食原理的多目标函数优化技术。该算法模仿了天牛如何根据食物气味强度来寻找食物的过程：当一只天牛觅食时，它通过比较左右触角接收到的食物气味强弱来决定下一步移动的方向。 BAS 算法与遗传算法、粒子群算法等类似，在不需要知道目标函数的具体形式和梯度信息的情况下，能够自动完成寻优过程。与其他方法不同的是，BAS 只使用一个个体进行优化，因此其搜索速度显著提高。 以下是 BAS 的主要步骤： 1. 创建天牛须朝向的随机向量，并对其进行归一化处理。 2. 确定左右触角在空间中的坐标位置。 3. 通过适应度函数计算出左右触角接收到的信息强度（即 f(x_l) 和 f(x_r)，其中f()是用于评估解的质量或性能的适应度函数）。 4. 根据迭代次数调整天牛的位置，更新搜索方向。在每次迭代中，步长因子和符号函数 sign() 会根据当前情况动态改变。 通过这种方式，BAS 能够有效地解决复杂的优化问题。
     
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