本资源提供基于MATLAB遗传算法的时隙分配优化解决方案及源代码,旨在提高通信系统中频谱利用率和数据传输效率。适合研究与学习使用。
代码下载:完整版可直接运行;支持的MATLAB版本为2014a或2019b。
**智能优化算法改进及应用**
- 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度;
- 三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化;
- 充电桩布局优化,车间布局优化,集装箱船配载优化,水泵组合优化;
- 医疗资源分配优化和设施布局优化;可视域基站与无人机选址。
**机器学习及深度学习**
实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别等任务:
- 卷积神经网络(CNN)、长短期记忆模型(LSTM)和支持向量机(SVM);
- 最小二乘支持向量机(LS-SVM),极限学习机(ELM)和核极限学习机(KELM),BP,RBF,宽度学习系统(DBN, RF, RBF, DELM,XGBOOST, TCN);
- 交通流预测、负荷预测、股价预测;
- PM2.5浓度预测、电池健康状态预测;水体光学参数反演和非视距信号识别;
- 地铁停车精准预测,变压器故障诊断。
**图像处理**
包括但不限于:
- 图像识别,分割,检测;
- 隐蔽,配准;拼接及融合;
- 增强与压缩感知技术应用.
**路径规划**
涵盖以下领域:
- 旅行商问题(TSP),车辆路线问题(VRP,MVRP,CVRP,VRPTW等);
- 无人机三维路径规划和协同飞行;
- 机器人路径规划,栅格地图导航;
- 多式联运运输方案设计;车机结合的路径优化策略;
- 车间布局与天线阵列分布问题.
**无人机应用**
涉及:
- 路径规划,控制技术及编队协调;
- 任务分配和协同作战能力研究。
**无线传感器定位及布局**
包括:
- 部署优化,通信协议改进;
- 路由方案设计;目标定位算法的提升;
- Dv-Hop与Leach协议改良; WSN覆盖面积扩展,组播技术的应用以及RSSI信号强度指标在定位中的作用。
**信号处理**
涵盖多个方面:
- 识别、加密和去噪;
- 增强雷达信号处理能力;嵌入并提取水印;
- 肌电信号与脑电波的分析;优化信号配时.
**电力系统技术**
包括:
- 微电网,无功功率及配电网络重构;
- 储能装置配置方案设计。
**元胞自动机模型应用**
用于模拟:
- 交通流,人群疏散;
- 病毒传播和晶体生长过程等现象。
**雷达领域研究**
包含以下内容:
- 卡尔曼滤波器跟踪方法;航迹关联与融合。