【多式联运】遗传算法求解多种农产品冷藏环境下多式联运问题【含Matlab源码 2933期】

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已于 2024-02-29 18:10:32 修改

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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版）文章标签： matlab

于 2023-12-01 10:48:31 首次发布

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【数字信号调制】基于matlab 16QAM信号调制解调【含Matlab源码 2050期】

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16QAM信号调制解调完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【数字信号去噪】基于matlab低通滤波数字信号去噪【含Matlab源码 964期】

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【Matlab TSP】改进的遗传算法求解旅行商问题【含GUI源码 926期】

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改进的遗传算法求解旅行商问题完整的代码，包运行；运行操作视频见优快云资源！适合小白！

国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛

jianmozhongge的博客

08-20

1万+

国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛

【多式联运】遗传算法求解多种农产品冷藏环境下多式联运问题【含Matlab源码 2933期】.zip

10-30

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...

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11-08

优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行...

2024高教社杯数学建模国赛ABCDE题思路代码解析＋成品参考论文获取

qq_59747472的博客

09-02

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一、引言高教社杯全国大学生数学建模竞赛（以下简称“国赛”）是面向全国大学生的一项重要赛事，旨在培养学生的数学建模能力、团队合作能力和科学研究能力。近年来，国赛的参赛人数和比赛难度不断提升，对参赛者的数学建模能力提出了更高的要求。本文将针对2024年国赛ABCDDE五道赛题，分别从题目背景、问题分析、模型建立、代码实现、结果分析等方面进行详细的思路解析，并提供参考论文以及相关代码供大家学习参考。

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-B 题生产过程中的决策问题

weixin_43608857的博客

09-05

1万+

对退回的不合格品，重复步骤(3)。请根据你们所做的决策，对表 1 中的情形给出具体的决策方案，并给出决策的依据及相应的指标结果。对 𝑚 道工序、𝑛 个零配件，已知零配件、半成品和成品的次品率，重复问题 2，给出生产过程的决策方案。假设问题 2 和问题 3 中零配件、半成品和成品的次品率均是通过抽样检测方法（例如，你在问题 1 中使用的方法）得到的，请重新完成问题 2 和问题 3。(1) 对零配件（零配件 1 和/或零配件 2）是否进行检测，如果对某种零配件不检测，这种零配件将直接进入到装配环节；

2024年高教社杯数学建模国赛A题思路解析+代码+论文

ivanlj的博客

08-14

1万+

该竞赛创办于1992年，每年一届，是首批列入“高校学科竞赛排行榜”的19项竞赛之一。2023年，来自全国及美国、澳大利亚、马来西亚的1685所院校/校区、59611队(本科54158队、专科5453队)、近18万人报名参赛。2024年赛题于竞赛开始时（2024年9月5日晚上6：00）发布在本站、中国知网、中国大学生在线、高等教育出版社、中国高校数学建模课程中心、中国数模、北京大学重庆大数据研究院/北太振寰（重庆）科技有限公司等网站。报名参赛、论文提交请通过中国知网进行。

2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目代码和思路预定

最新发布

qq_59747472的博客

08-22

1578

数学建模国赛全称是2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛，是全国高校规模最大的数学建模竞赛。竞赛创办于1992年，每年一届，是“高校学科竞赛排行榜”的前五名，可以说该竞赛是数据分析、数学建模类竞赛中的"奥林匹克竞赛"。报名截止时间：9月1（周一）日20时比赛时间：9月4日（周四）18时至9月7日(周日)20时报名方式：报名采用网上报名的方式，且参赛者以3名大学生组成一队，通过学校教务部门向所在赛区组委会报名，再由赛区组委会向全国组委会报名。

【无人机通信】基于哈里斯鹰算法实现无人机辅助可见光通信NOMA 的总速率最大化附matlab代码

qq_59747472的博客

07-06

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随着无人机 (UAV) 与可见光通信 (VLC) 的深度融合，为 5G 及未来网络的大规模连接应用和服务提供了广阔的发展前景。本文研究了一种基于非正交多址接入的 UAV 辅助 VLC 系统，旨在通过联合优化功率分配和 UAV 位置，最大化所有用户的总速率。优化问题需满足功率分配约束、用户服务质量约束和 UAV 位置约束。然而，该问题本质上是非凸的且为 NP-hard 问题，难以获得最优解。此外，由于 VLC 的信道模型复杂性，传统方法如坐标下降算法也难以有效解决该问题。

【控制】基于自适应模型预测控制AMPC的四旋翼无人机快速优化matlab实现

qq_59747472的博客

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摘要：随着无人机技术的快速发展，四旋翼无人机因其结构简单、操控灵活等特点，在各个领域得到越来越广泛的应用。然而，在实际应用中，四旋翼无人机往往需要面临复杂的动态环境和未知扰动，这使得其控制系统的设计面临巨大挑战。自适应模型预测控制（AMPC）作为一种先进的控制策略，能够在线学习系统模型参数，并根据预测信息进行最优控制，在处理系统不确定性和扰动方面展现出优越性。本文将重点讨论基于AMPC的四旋翼无人机快速优化方法，旨在提高无人机的轨迹跟踪精度、抗扰动能力以及响应速度。

【无人机编队】狭窄空间环境中多旋翼无人机自重构 V 型编队matlab代码

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在狭窄空间环境中，多旋翼无人机编队控制面临着极大的挑战。本文提出了一种新的自重构 V 型编队算法，该算法能够使无人机在狭窄空间内保持稳定的 V 型编队，并能够自动调整编队形状以适应不同的空间限制。引言多旋翼无人机编队控制技术在近几年得到了广泛的研究，并被应用于各种领域，如协作探索、搜索救援和编队表演等。在实际应用中，无人机编队经常需要在狭窄的空间环境中执行任务，如室内环境、隧道或峡谷等。

2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛A

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【图像去噪】基于BdCNN算法实现图像去噪含Matlab源码

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The removal of mixed noise is a stiff problem since the distribution of the noise cannot be predicted accurately. The most common mixed noise is the combination of Additive White Gaussian Noise (AWGN) and Impulse Noise (IN). Many methods first attempt to r

2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题保姆级分析完整思路+代码+数据教学

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2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题保姆级分析完整思路+代码+数据教学 C题题目：农作物的种植策略今年的题目很有意思，和去年C题题目相关联了，接下来我们将按照题目总体分析-背景分析-各小问分析的形式来 1总体分析 1.1问题背景：该乡村位于华北山区，温度较低，耕地有限且地块分散，包含露天耕地和不同类型的大棚。不同地块适合种植不同类型的农作物，需根据当地条件选择合适的作物，并避免连续重茬种植。

【信号模拟】基于APP宽频带干扰信号发生系统附Matlab代码

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在现代电子系统中，宽频带干扰信号已成为一个日益严重的问题。这些信号会影响设备的性能，甚至导致设备故障。为了解决这一问题，需要开发出能够产生宽频带干扰信号的系统。本文将介绍一种基于APP的宽频带干扰信号发生系统，该系统具有高精度、高稳定性和易于操作的特点。系统架构该系统主要由以下模块组成：**APP控制模块：**负责系统的控制和配置，包括信号参数设置、波形选择、输出功率调节等。**信号发生模块：**负责产生宽频带干扰信号，包括正弦波、方波、三角波、噪声等波形。

基于遗传算法的多种农产品冷藏环境下多式联运路径规划

07-27

基于遗传算法的多种农产品冷藏环境下多式联运路径规划是一个复杂的问题。它涉及到多个因素，包括不同农产品的特性、冷藏环境要求、多式联运的可行性和效率等。下面是一个可能的路径规划的步骤： 1. 数据准备：收集相关农产品的信息，包括产地、目的地、数量、保鲜要求等。同时，需要了解不同运输方式（如航空、铁路、公路等）的特点，包括运输时间、成本、容量等。 2. 问题建模：将路径规划问题转化为数学模型。可以使用图论中的网络模型来表示各个产地和目的地之间的连接关系，节点表示产地和目的地，边表示不同运输方式之间的路径。同时，需要定义适当的目标函数，如最小化总运输成本、最小化总运输时间等。 3. 遗传算法初始化：初始化遗传算法的参数，包括种群大小、交叉率、变异率等。同时，需要定义适合该问题的染色体编码方式，以及相应的遗传操作（如交叉和变异）。 4. 适应度函数定义：根据问题建模中定义的目标函数，设计适应度函数来评估每个个体的优劣。适应度函数可以考虑多个因素，如总运输成本、总运输时间以及冷藏环境的合规性等。 5. 遗传算法迭代优化：通过遗传算法的迭代优化过程，不断生成新的个体，并根据适应度函数对个体进行选择、交叉和变异操作，以逐步优化路径规划的解。 6. 评估与调优：在每一代迭代后，评估当前最优解的性能，并根据需要进行调优。可以根据实际情况，对遗传算法的参数进行调整，以获得更好的路径规划结果。需要注意的是，该问题涉及到多个因素和约束条件，因此在建模和算法设计过程中需要综合考虑各种因素的权衡和限制。同时，实际应用中还需要考虑实时性、可行性和实施的可行性等方面的问题。因此，在具体应用中可能需要根据实际情况进行进一步的调整和优化。