说明：遗传算法  生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。  遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创...

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说明：应用背景正交频分复用（OFDM）是一种流行的高数据速率无线传输方法，特别是在无线通信领域。编码的正交频分复用（p-ofdm）提供了额外的优势，包括更大的抗多径的影响渠道。 ；OFDM是更敏感接收机中的频率误差比单载波传输。在这个我们介绍了最大似然检测器 ； ； ；（丢帧法）为p-ofdm，在AWGN...

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说明：应用背景许多算法的存在，目的是解决稀疏表示字典学习问题。然而，没有全面的测试和基准测试，这些算法的存在，在与已知的字典稀疏表示的问题。主 ；这项工作的驱动力是一个工具箱，如字典学习  Sparco的缺乏；问题。认识到这样一个工具箱的社区的需要，我们设计出 ；smallbox-a MATLAB工具箱。...

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说明：蚁群算法是大自然启发优化 算法，就出于自然的觅食行为的蚂蚁。 蚂蚁存款信息素在地上标记之间一种食物来源路径和 他们殖民地，殖民地的其他成员所应遵循的。加班 追踪信息素挥发。信息素密度仍然在较短的路径上 因为信息素都奠定得更快。这种正反馈机制 最终导致蚂蚁跟随较短的路径。

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说明：帝王蝶优化算法，一种新的元启发式优化算法！在自然界中，北美洲东部的帝王种群以夏末秋末向南迁徙而闻名，从美国北部和加拿大南部迁徙到墨西哥，覆盖数千英里。通过对帝王蝶迁徙过程的简化和理想化，提出了一种新的自然启发的元启发式算法，称为帝王蝶优化算法（monarch-Butterfly Optimizati...

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：仿真是对现实系统的某一层次抽象属性的模仿。自然界广泛存在着四种物理场：位移（应力应变）场、电磁场、温度场和流场，对这些自然界的各种现象用最基本的物理、化学和数学等理论来描述，利用模型复现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统，就是物理场仿真，又称为物理场模拟。多物...

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说明：自己编的，基于自然梯度的盲源分离算法，如果想对自然梯度有所了解，可以参考Amari的经典文章。网络上一搜就行。-own series, based on the natural gradient algorithm blind source separation, if you want to un...

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说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...

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说明：2013数学建模全国夏令营D题-参考资料

东北数模联赛（全国夏令营）