matlab常用算法大全(数学建模)

MATLAB中常见的图论算法介绍一、引言图是计算机科学中非常重要的一种数据结构，广泛应用于各个领域。

图论算法能够解决多种问题，如网络分析、社交网络分析、路径规划等。

在本篇文章中，我们将介绍一些在MATLAB中常见的图论算法，帮助读者了解和应用这些算法。

二、图的表示方法在MATLAB中，图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

邻接矩阵是一个二维矩阵，其中行和列分别代表图的节点，矩阵中的元素表示节点之间的关系。

邻接表是一个包含图中所有节点的列表，每个节点链接到其相邻节点的列表。

三、最短路径算法1. Dijkstra算法Dijkstra算法用于解决单源最短路径问题，即寻找一个节点到图中其他所有节点的最短路径。

算法的基本思想是通过不断选择最短路径的节点来逐步扩展最短路径树。

在MATLAB中，可以使用graph对象和shortestpath函数来实现Dijkstra算法。

首先，使用graph对象创建图，然后使用shortestpath函数计算从源节点到目标节点的最短路径。

2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法也用于解决单源最短路径问题，但相比Dijkstra算法，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。

算法的基本思想是通过松弛操作来逐步减小节点的估计距离，直到找到最短路径。

在MATLAB中，可以使用graph对象和shortestpath函数来实现Bellman-Ford算法。

与Dijkstra算法类似，首先使用graph对象创建图，然后使用shortestpath函数计算最短路径。

四、最小生成树算法1. Prim算法Prim算法用于寻找一个无向图的最小生成树。

算法的基本思想是从一个初始节点开始，逐步添加边，直到所有节点都被连接成一棵生成树。

在MATLAB中，可以使用graph对象和minspantree函数来实现Prim算法。

首先，使用graph对象创建图，然后使用minspantree函数计算最小生成树。

数学建模案例MATLAB实用程序百例实例1：三角函数曲线（1）functionhili01h0=figure('toolbar','none',...'poition',[198********],...'name','实例01');h1=a某e('parent',h0,...'viible','off');某=-pi:0.05:pi;y=in(某);plot(某,y);某label('自变量某');ylabel('函数值Y');title('SIN()函数曲线');gridon实例2：三角函数曲线（2）functionhili02h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450350],...'name','实例02');某=-pi:0.05:pi;y=in(某)+co(某);plot(某,y,'-某r','linewidth',1);gridon某label('自变量某');ylabel('函数值Y');title('三角函数');file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/1.t某t[2022/5/141:14:29]实例3：图形的叠加functionhili03h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450350],...'name','实例03');某=-pi:0.05:pi;y1=in(某);y2=co(某);plot(某,y1,...'-某r',...某,y2,...'--og');gridon某label('自变量某');ylabel('函数值Y');title('三角函数');实例4：双y轴图形的绘制functionhili04h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例04');某=0:900;a=1000;b=0.005;y1=2某某;y2=co(b某某);[ha某e,hline1,hline2]=plotyy(某,y1,某,y2,'emilogy','plot');a某e(ha某e(1))ylabel('emilogplot');file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/1.t某t[2022/5/141:14:29]a某e(ha某e(2))ylabel('linearplot');实例5：单个轴窗口显示多个图形functionhili05h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例05');t=0:pi/10:2某pi;[某,y]=mehgrid(t);ubplot(2,2,1)plot(in(t),co(t))a某iequalubplot(2,2,2)z=in(某)-co(y);plot(t,z)a某i([02某pi-22])ubplot(2,2,3)h=in(某)+co(y);plot(t,h)a某i([02某pi-22])ubplot(2,2,4)g=(in(某).^2)-(co(y).^2);plot(t,g)a某i([02某pi-11])实例6：图形标注functionhili06h0=figure('toolbar','none',...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/1.t某t[2022/5/141:14:29]'poition',[200150450400],...'name','实例06');t=0:pi/10:2某pi;h=plot(t,in(t));某label('t=0到2\\pi','fontize',16);ylabel('in(t)','fontize',16);title('\\it{从0to2\\pi的正弦曲线}','fontize',16)某=get(h,'某data');y=get(h,'ydata');imin=find(min(y)==y);ima某=find(ma某(y)==y);te某t(某(imin),y(imin),...['\\leftarrow最小值=',num2tr(y(imin))],...'fontize',16)te某t(某(ima某),y(ima某),...['\\leftarrow最大值=',num2tr(y(ima某))],...'fontize',16)实例7：条形图形functionhili07h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450350],...'name','实例07');tiao1=[56254822454541445745512];tiao2=[4748575854526548];t=0 :7;bar(t,tiao1)某label('某轴');ylabel('TIAO1值');/1.t某t[2022/5/141:14:29]h1=gca;h2=a某e('poition',get(h1,'poition'));plot(t,tiao2,'linewidth',3) et(h2,'ya某ilocation','right','color','none','某ticklabel',[])实例8：区域图形functionhili08h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例08');某=91:95;profit1=[8875849377];profit2=[5164545668];profit3=[425434252 4];profit4=[263818154];area(某,profit1,'facecolor',[0.50.90.6],...'edgecolor','b',. ..'linewidth',3)holdonarea(某,profit2,'facecolor',[0.90.850.7],...'edgecolor','y', ...'linewidth',3)holdonarea(某,profit3,'facecolor',[0.30.60.7],...'edgecolor','r',. ..'linewidth',3)holdonarea(某,profit4,'facecolor',[0.60.50.9],...'edgecolor','m',. ../1.t某t[2022/5/141:14:29]'linewidth',3)holdoffet(gca,'某tick',[91:95])et(gca,'layer','top')gte某t('\\leftarrow第一季度销量')gte 某t('\\leftarrow第二季度销量')gte某t('\\leftarrow第三季度销量')gte某t('\\leftarrow第四季度销量')某label('年','fontize',16);ylabel('销售量','fontize',16);实例9：饼图的绘制functionhili09h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例09');t=[542135;685435;452512;486845;685469];某=um(t);h=pie(某);te某tobj=findobj(h,'type','te某t');tr1=get(te某tobj,{'tring'});val1=get(te某tobj,{'e某tent'});olde某t=cat(1,val1{:});name={'商品一：';'商品二：';'商品三：'};tr2=trcat(name,tr1);file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/1.t某t[2022/5/141:14:29]et(te某tobj,{'tring'},tr2)val2=get(te某tobj,{'e某tent'});newe某t=cat(1,val2{:});offet=ign(olde某t(:,1)).某(newe某t(:,3)-olde某t(:,3))/2;po=get(te某tobj,{'poition'});te某tpo=cat(1,po{:});te某tpo(:,1)=te某tpo(:,1)+offet;et(te某tobj,{'poition'},num2cell(te某tpo,[3,2]))实例10：阶梯图functionhili10h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450400],...'name','实例10');a=0.01;b=0.5;t=0:10;f=e某p(-a某t).某in(b某t);tair(t,f)holdonplot(t,f,':某')holdoffglabel='函数e^{-(\\alpha某t)}in\\beta某t的阶梯图';gte某t(glabel,'fontize',16)某label('t=0:10','fontize',16)a某i([010-1.21.2])file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/1.t某t[2022/5/141:14:29]实例11：枝干图functionhili11h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450350],...'name','实例11');某=0:pi/20:2某pi;y1=in(某);y2=co(某);h1=tem(某,y1+y2);holdonh2=plot(某,y1,'^r',某,y2,'某g');holdoffh3=[h1(1);h2];legend(h3,'y1+y2','y1=in(某)','y2=co(某)')某label('自变量某');ylabel('函数值Y');title('正弦函数与余弦函数的线性组合');实例12：罗盘图functionhili12h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例12');winddirection=[54246584256122356212532434254];windpower=[255368127614108];file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/2.t某t[2022/5/141:14:29]实例13：轮廓图functionhili13h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例13');[th,r]=mehgrid((0:10:360)某pi/180,0:0.05:1);[某,y]=pol2cart(th,r);z=某+i某y;f=(z.^4-1).^(0.25);contour(某,y,ab(f),20)a某iequal某label('实部','fontize',16);ylabel('虚部','fontize',16);h=polar([02某pi],[01]);delete(h)holdoncontour(某,y,ab(f),20)file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/2.t某t[2022/5/141:14:29]实例14：交互式图形functionhili14h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例14');a某i([010010]);holdon某=[];y=[];n=0;dip('单击鼠标左键点取需要的点');dip('单击鼠标右键点取最后一个点');but=1;whilebut==1[某i,yi,but]=ginput(1);plot(某i,yi,'bo')n=n+1;dip('单击鼠标左键点取下一个点');某(n,1)=某i;y(n,1)=yi;endt=1:n;t=1:0.1:n;某=pline(t,某,t);y=pline(t,y,t);plot(某,y,'r-');holdoff实例14：交互式图形file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/2.t某t[2022/5/141:14:29]functionhili14h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例14');a某i([010010]);holdon某=[];y=[];n=0;dip('单击鼠标左键点取需要的点');dip('单击鼠标右键点取最后一个点');but=1;whilebut==1[某i,yi,but]=ginput(1);plot(某i,yi,'bo')n=n+1;dip('单击鼠标左键点取下一个点');某(n,1)=某i;y(n,1)=yi;endt=1:n;t=1:0.1:n;某=pline(t,某,t);y=pline(t,y,t);plot(某,y,'r-');holdoff实例15：变换的傅立叶函数曲线functionhili15file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/2.t某t[2022/5/141:14:29]h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例15');a某iequalm=moviein(20,gcf);et(gca,'ne某tplot','replacechildren')h=uicontrol('tyle','lider','poition',...[1001050020],'min',1,'ma某',20)forj=1:20plot(fft(eye(j+16)))et(h,'value',j)m(:,j)=getframe(gcf);endc lf;a某e('poition',[0011]);movie(m,30)实例16：劳伦兹非线形方程的无序活动functionhili15h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例15');a某iequalm=moviein(20,gcf);et(gca,'ne某tplot','replacechildren')h=uicontrol('tyle','lider','poition',...[1001050020],'min',1,'ma某',20)forj=1:20plot(fft(eye(j+16)))file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/2.t某t[2022/5/141:14:29]et(h,'value',j)m(:,j)=getframe(gcf);endclf;a某e('poition',[0011]);movie(m,30)实例17：填充图functionhili17h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例17');t=(1:2:15)某pi/8;某=in(t);y=co(t);fill(某,y,'r')a某iquareoffte某t(0,0,'STOP',...'color',[111],...'fontize',50,...'horizontalalignment','cent er')实例18：条形图和阶梯形图functionhili18h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例18');ubplot(2,2,1)某=-3:0.2:3;file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/2.t某t[2022/5/141:14:29]y=e某p(-某.某某);bar(某,y)title('2-DBarChart')ubplot(2,2,2)某=-3:0.2:3;y=e某p(-某.某某);bar3(某,y,'r')title('3-DBarChart')ubplot(2,2,3)某=-3:0.2:3;y=e某p(-某.某某);tair(某,y)title('StairChart')ubplot(2,2,4)某=-3:0.2:3;y=e某p(-某.某某);barh(某,y)title('HorizontalBarChart')实例19：三维曲线图functionhili19h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450400],...'name','实例19');ubplot(2,1,1)某=linpace(0,2某pi);y1=in(某);y2=co(某);y3=in(某)+co(某);file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/2.t某t[2022/5/141:14:29]z1=zero(ize(某));z2=0.5某z1;z3=z1;plot3(某,y1,z1,某,y2,z2,某,y3,z3)gridon某label('某轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure1:3-DPlot')ubplot(2,1,2)某=linpace(0,2某pi);y1=in(某);y2=co(某);y3=in(某)+co(某);z1=zero(ize(某));z2=0.5某z1;z3=z1;plot3(某,z1,y1,某,z2,y2,某,z3,y3)gridon某label('某轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure2:3-DPlot') file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/2.t某t[2022/5/141:14:29]实例20：图形的隐藏属性functionhili20h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450300],...'name','实例20');ubplot(1,2,1)[某,y,z]=phere(10);meh(某,y,z)a某iofftitle('Figure1:Opaque')hiddenonubplot(1,2,2)[某,y,z]=phere(1 0);meh(某,y,z)a某iofftitle('Figure2:Tranparent')hiddenoff实例21PEAKS函数曲线functionhili21h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200100450450],...'name','实例21');[某,y,z]=peak(30);ubplot(2,1,1)某=某(1,:);y=y(:,1);i=find(y>0.8&y<1.2);j=find(某>-0.6&某<0.5);file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/3.t某t[2022/5/141:14:30]z(i,j)=nan某z(i,j);urfc(某,y,z)某label('某轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure1:urfc函数形成的曲面')ubplot(2,1,2)某=某(1,:);y=y(:,1);i=find(y>0.8&y<1.2);j=find(某>-0.6&某<0.5);z(i,j)=nan某z(i,j);urfl(某,y,z)某label('某轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure2:urfl函数形成的曲面')实例22：片状图functionhili22h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150550350],...'name','实例22');ubplot(1,2,1)某=rand(1,20);y=rand(1,20);z=peak(某,y某pi);t=delaunay(某,y);file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/3.t某t[2022/5/141:14:30]trimeh(t,某,y,z)hiddenofftitle('Figure1:TriangularSurfacePlot');ubplot(1,2,2)某=rand(1,20);y=rand(1,20);z=peak(某,y某pi);t=delaunay(某,y);triurf(t,某,y,z)title('Figure1:TriangularSurfacePlot');实例23：视角的调整functionhili23h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450350],...'name','实例23');某=-5:0.5:5;[某,y]=mehgrid(某);r=qrt(某.^2+y.^2)+ep;z=in(r)./r;ubplot(2, 2,1)urf(某,y,z)某label('某-a某i')ylabel('Y-a某i')zlabel('Z-a 某i')title('Figure1')view(-37.5,30)ubplot(2,2,2)urf(某,y,z) file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/3.t某t[2022/5/141:14:30]某label('某-a某i')ylabel('Y-a某i')zlabel('Z-a某i')title('Figure2')view(-37.5+90,30)ubplot(2,2,3)urf(某,y,z)某label('某-a某i')ylabel('Y-a某i')zlabel('Z-a某i')title('Figure3')view(-37.5,60)ubplot(2,2,4)urf(某,y,z)某label('某-a某i')ylabel('Y-a某i')zlabel('Z-a某i')title('Figure4')view(180,0)实例24：向量场的绘制functionhili24h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450350],...'name','实例24');ubplot(2,2,1)z=peak;ribbon(z)title('Figure1')file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/3.t某t[2022/5/141:14:30]ubplot(2,2,2)[某,y,z]=peak(15);[d某,dy]=gradient(z,0.5,0.5);contour(某,y,z,10)holdonquiver(某,y,d 某,dy)holdofftitle('Figure2')ubplot(2,2,3)[某,y,z]=peak(15);[n某,ny,nz]=urfnorm(某,y,z);urf(某,y,z)holdonquiver3(某,y,z,n某,ny,nz)holdofftitle('Figure3')ubplot(2,2,4)某=rand(3,5);y=rand(3,5);z=rand(3,5);c=rand(3,5);fill3(某,y,z,c)gr idontitle('Figure4')实例25：灯光定位functionhili25h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/3.t某t[2022/5/141:14:30]'name','实例25');vert=[111;121;221;211;112;122;222;212];fac=[1234;2673;4378;1584;1265;5678];gridoffphere(36)h=findobj('type','urface');et(h,'facelighting','phong',...'facecolor',...'interp',...'edgecolor',[0.40.40.4],...'backfacelighting',...'lit')holdo npatch('face',fac,'vertice',vert,...'facecolor','y');light('p oition',[132]);light('poition',[-3-13]);materialhinya某ivi3doffholdoff实例26：柱状图functionhili26h0=figure('toolbar','none',...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/3.t某t[2022/5/141:14:30]'poition',[20050450450],...'name','实例26');ubplot(2,1,1)某=[521873986555432];bar(某)某label('某轴');ylabel('Y轴');title('第一子图');ubplot(2,1,2)y=[521873986555432];barh(y)某label('某轴');ylabel('Y轴');title('第二子图');file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/3.t某t[2022/5/141:14:30]实例27：设置照明方式functionhili27h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450350],...'name','实例27');ubplot(2,2,1)pherehadingflatcamlightleftcamlightrightlighti ngflatcolorbara某iofftitle('Figure1')ubplot(2,2,2)pherehadingflatcamlightleftcaml ightrightlightinggouraudcolorbara某iofftitle('Figure2')ubplot(2,2,3)pherehadinginterpcamlightrightc amlightleftlightingphongfile:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]colorbara某iofftitle('Figure3')ubplot(2,2,4)pherehadingflatcamlightleftcaml ightrightlightingnonecolorbara某iofftitle('Figure4')实例28：羽状图functionhili28h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450350],...'name','实例28');ubplot(2,1,1)alpha=90:-10:0;r=one(ize(alpha));m=alpha某pi/180;n=r某10;[u,v]=pol2cart(m,n);feather(u,v)title('羽状图')a 某i([020010])ubplot(2,1,2)t=0:0.5:10;file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]某=0.05+i;y=e某p(-某某t);feather(y)title('复数矩阵的羽状图')实例29：立体透视（1）functionhili29h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例29');[某,y,z]=mehgrid(-2:0.1:2,...-2:0.1:2,...-2:0.1:2);v=某.某e某p(-某.^2-y.^2-z.^2);gridonfori=-2:0.5:2;h1=urf(linpace(-2,2,20),...linpace(-2,2,20),...zero(20)+i);rotate(h1,[1-11],30)d某=get(h1,'某data');dy=get(h1,'ydata');dz=get(h1,'zdata');delete(h1) lice(某,y,z,v,[-22],2,-2)holdonlice(某,y,z,v,d某,dy,dz)holdoffa某itightfile:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]view(-5,10)drawnowend实例30：立体透视（2）functionhili30h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例30');[某,y,z]=mehgrid(-2:0.1:2,...-2:0.1:2,...-2:0.1:2);v=某.某e某p(-某.^2-y.^2-z.^2);[d某,dy,dz]=cylinder;lice(某,y,z,v,[-22],2,-2)fori=-2:0.2:2 h=urface(d某+i,dy,dz);rotate(h,[100],90)某p=get(h,'某data');yp=get(h,'ydata');zp=get(h,'zdata');delete(h)holdonh=lice (某,y,z,v,某p,yp,zp);a某itight某lim([-33])view(-10,35)drawnowdelete(h)file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]holdoffend实例31：表面图形functionhili31h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150550250],...'name','实例31');ubplot(1,2,1)某=rand(100,1)某16-8;y=rand(100,1)某16-8;r=qrt(某.^2+y.^2)+ep;z=in(r)./r;某lin=linpace(min(某),ma某(某),33);ylin=linpace(min(y),ma 某(y),33);[某,Y]=mehgrid(某lin,ylin);Z=griddata(某,y,z,某,Y,'cubic');meh(某,Y,Z)a某itightholdonplot3(某,y,z,'.','Markerize',20)ubplot(1,2,2)k=5;n=2^k-1;theta=pi某(-n:2:n)/n;phi=(pi/2)某(-n:2:n)'/n;某=co(phi)某co(theta);Y=co(phi)某in(theta);Z=in(phi)某one(ize(theta));file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]colormap([000;111])C=hadamard(2^k);urf(某,Y,Z,C)a某iquare 实例32：沿曲线移动的小球h0=figure('toolbar','none',...'poition',[198********],...'name','实例32');h1=a某e('parent',h0,...'poition',[0.150.450.70.5],...'viible','on');t= 0:pi/24:4某pi;y=in(t);plot(t,y,'b')n=length(t);h=line('color',[00.50.5],...'linetyle','.',...'markerize',25,...'eraemode','某or');k1=uicontrol('parent',h0,...'tyle','puhbutton',...'poition',[801005030],...'tring','开始',...'callback',[...'i=1;',...'k=1;,',...'m=0;,',...'while1,',...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]'ifk==0,',...'break,',...'end,',...'ifk~=0,',...'et(h,''某data'',t(i),''ydata'',y(i)),',...'drawnow;,',...'i=i+1;,', (i)i>n,',...'m=m+1;,',...'i=1;,',...'end,',...'end,',...'end']);k2= uicontrol('parent',h0,...'tyle','puhbutton',...'poition',[1801005030],...'tring','停止',...'callback',[...'k=0;,',...'et(e1,''tring'',m),',...'p=get(h,''某data'');,',...'q=get(h,''ydata'');,',...'et(e2,''tring'',p);,',. ..'et(e3,''tring'',q)']);k3=uicontrol('parent',h0,...'tyle','puhbutton',...'poition',[2801005030],...'tring','关闭',...'callback','cloe');file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]e1=uicontrol('parent',h0,...'tyle','edit',...'poition',[60306020]);t1=uicontrol('parent',h0,...'tyle','te某t',...'tring','循环次数',...'poition',[60506020]);e2=uicontrol('parent',h0,...'tyle','edit',...'poition',[180305020]);t2=uicontrol('parent ',h0,...'tyle','te某t',...'tring','终点的某坐标值',...'poition',[1555010020]);e3=uicontrol('parent',h0,...'tyle', 'edit',...'poition',[300305020]);t3=uicontrol('parent',h0,...'ty le','te某t',...'tring','终点的Y坐标值',...'poition',[2755010020]);实例33：曲线转换按钮h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例33');某=0:0.5:2某pi;y=in(某);h=plot(某,y);file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]gridonhuidiao=[...'ifi==1,',...'i=0;,',...'y=co(某);,',...'delete(h),',...'et(hm,''tring'',''正弦函数''),',...'h=plot(某,y);,',...'gridon,',...'eleifi==0,',...'i=1;, ',...'y=in(某);,',...'et(hm,''tring'',''余弦函数''),',...'delete(h),',...'h=plot(某,y);,',...'gridon,',...'end,' ,...'end'];hm=uicontrol(gcf,'tyle','puhbutton',...'tring','余弦函数',...'callback',huidiao);i=1;et(hm,'poition',[250206020]);et(gca,'poition',[0.20.20.60.6] )title('按钮的使用')holdon实例34：栅格控制按钮h0=figure('toolbar','none',...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]'poition',[200150450250],...'name','实例34');某=0:0.5:2某pi;y=in(某);plot(某,y)huidiao1=[...'et(h_toggle2,''value'',0),',...'gridon,',...];huidiao2=[...'et(h_toggle1,''value'',0),',...'gridoff,',...];h_toggle1=uicontrol(gcf,'tyle','togglebutton',...'tring','gr idon',...'value',0,...'poition',[20455020],...'callback',huidiao1);h_toggle2=uicontrol(gcf,'tyle','togglebutton',...'tring','gr idoff',...'value',0,...'poition',[20205020],...'callback',huidiao2);et(gca,'poition',[0.20.20.60.6])title('开关按钮的使用')实例35：编辑框的使用h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150350250],...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]'name','实例35');f='Pleaeinputtheletter';huidiao1=[...'g=upper(f);,',...'et(h2_edit,''tring'',g),',...];huidiao2=[ ...'g=lower(f);,',...'et(h2_edit,''tring'',g),',...];h1_edit=uicontrol(gcf,'tyle','edit',...'poition',[1002001005 0],...'HorizontalAlignment','left',...'tring','Pleaeinputtheletter',...'callback','f=get(h1_edit,''tring'');',...'background','w ',...'ma某',5,...'min',1);h2_edit=uicontrol(gcf,'tyle','edit',...'HorizontalAlignment','left',...'poition',[10010010050],...' background','w',...'ma某',5,...'min',1);h1_button=uicontrol(gcf,'tyle','puhbutton',...'tring','小写变大写',...'poition',[1004510020],...'callback',huidiao1);h2_button=ui control(gcf,'tyle','puhbutton',...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]'tring','大写变小写',...'poition',[1002010020],...'callback',huidiao2);实例36：弹出式菜单h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例36');某=0:0.5:2某pi;y=in(某);h=plot(某,y);gridonhm=uicontrol(gcf,'tyle','popupmenu',...'tring',...'in(某)|co(某)|in(某)+co(某)|e某p(-in(某))',...'poition',[250205020]);et(hm,'value',1)huidiao=[...'v=get(hm,''value'');,',...'witchv,',...'cae1,',...'delete(h ),',...'y=in(某);,',...'h=plot(某,y);,',...'gridon,',...'cae2,', ...'delete(h),',...'y=co(某);,',...'h=plot(某,y);,',...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]'gridon,',...'cae3,',...'delete(h),',...'y=in(某)+co(某);,', ...'h=plot(某,y);,',...'gridon,',...'cae4,',...'delete(h),',...' y=e某p(-in(某));,',...'h=plot(某,y);,',...'gridon,',...'end'];et(hm,'callback',huidiao)et(gca,'poition',[0.20.20.60.6])tit le('弹出式菜单的使用')holdonfile:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/4.t某t[2022/5/141:14:30]实例37：滑标的使用h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例37');[某,y]=mehgrid(-8:0.5:8);r=qrt(某.^2+y.^2)+ep;z=in(r)./r;h0=meh(某,y,z);h1=a某e('poition',...[0.20.20.50.5],...'viible','off');hte某t=uicontrol(gcf,...'unit','point',...'poition',[20304515],...'tring','brightne' ,...'tyle','te某t');hlider=uicontrol(gcf,...'unit','point',...'poition',[101030015],...'min',-1,...'ma某',1,...'tyle','lider',...'callback',...'brighten(get(hlider,''value''))');实例38：多选菜单h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例38');file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/5.t某t[2022/5/141:14:31][某,y]=mehgrid(-8:0.5:8);r=qrt(某.^2+y.^2)+ep;z=in(r)./r;h0=meh(某,y,z);hlit=uic ontrol(gcf,'tyle','litbo某',...'tring','default|pring|ummer|autumn|winter',...'ma某',5,...'min',1,...'poition',[202080100],...'callback',[...'k=get(hlit,''value' ');,',...'witchk,',...'cae1,',...'colormapdefault,',...'cae2,',...'colormappring,',...'cae3,',...'colormapummer,',...'cae4,',...'colormapautumn,',...'cae5,',...'colormapwinter,',...'end']);实例39：菜单控制的使用h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例39');某=0:0.5:2某pi;file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/5.t某t[2022/5/141:14:31]y=co(某);h=plot(某,y);gridonet(gcf,'toolbar','none')hm=uimenu('label','e某ample');huidiao1=[...'et(hm_gridon,''checked'',''on''),',...'et(hm_gridoff,''chec ked'',''off''),',...'gridon'];huidiao2=[...'et(hm_gridoff,''checked'',''on''),',...'et(hm_gridon,''chec ked'',''off''),',...'gridoff'];hm_gridon=uimenu(hm,'label','gridon',...'checked','on',...'c allback',huidiao1);hm_gridoff=uimenu(hm,'label','gridoff',...'checked','off',.. .'callback',huidiao2);实例40：UIMENU菜单的应用h0=figure('toolbar','none',...'poition',[200150450250],...'name','实例40');h1=uimenu(gcf,'label','函数');h11=uimenu(h1,'label','轮廓图',...'callback',[...'et(h31,''checked'',''on''),',...'et(h32,''checked'',''off'' ),',...file:///E|/Document/发展篇/M&M/竞赛篇/常用算法/matlab实例/5.t某t[2022/5/141:14:31]'[某,y,z]=peak;,',...'contour3(某,y,z,30)']);。

matlab追赶法求解方程组方程组是数学中常见的问题之一，解决方程组可以帮助我们理解和解决实际问题。

在数值计算中，matlab是一种常用的工具，它提供了许多求解方程组的方法。

其中，追赶法是一种常用的方法之一，它可以高效地求解三对角线方程组。

三对角线方程组是指方程组中只有主对角线和两个相邻的次对角线上有非零元素，其余元素均为零。

这种方程组在实际问题中经常出现，例如求解热传导方程、电路分析等。

追赶法是一种特殊的高斯消元法，它通过对方程组进行变换，将其转化为一个上三角形方程组和一个下三角形方程组，从而简化求解过程。

追赶法的基本思想是通过迭代的方式，逐步消去次对角线上的元素，最终得到方程组的解。

具体步骤如下：1. 将原方程组表示为矩阵形式，设为A*X=B，其中A是一个n×n的矩阵，X和B是n维列向量。

2. 对A进行LU分解，得到一个上三角矩阵U和一个下三角矩阵L，使得A=L*U。

3. 将方程组A*X=B转化为L*U*X=B。

4. 令Y=U*X，将方程组转化为L*Y=B。

5. 通过迭代的方式，逐步求解Y和X。

首先求解L*Y=B，然后求解U*X=Y。

6. 求解L*Y=B时，从第一行开始，逐行求解Y的每个分量。

设第i 行的元素为y(i)，则有y(i)=B(i)-L(i,i-1)*y(i-1)，其中L(i,i-1)是L矩阵中第i行第i-1列的元素。

7. 求解U*X=Y时，从最后一行开始，逐行求解X的每个分量。

设第i行的元素为x(i)，则有x(i)=(Y(i)-U(i,i+1)*x(i+1))/U(i,i)，其中U(i,i+1)是U矩阵中第i行第i+1列的元素。

通过以上步骤，我们可以得到方程组的解X。

追赶法是一种高效的求解三对角线方程组的方法，它的时间复杂度为O(n)，其中n是方程组的维数。

相比于其他求解方法，追赶法具有计算量小、速度快的优势。

在matlab中，我们可以使用tridiag函数来实现追赶法求解方程组。

matlab优化算法100例1. 线性规划问题的优化算法：线性规划问题是一类目标函数和约束条件都是线性的优化问题。

Matlab中有很多优化算法可以解决线性规划问题，如单纯形法、内点法等。

下面以单纯形法为例介绍线性规划问题的优化算法。

单纯形法是一种迭代算法，通过不断改变基础解来寻找问题的最优解。

它的基本思想是从一个可行解出发，通过改变基本变量和非基本变量的取值来逐步逼近最优解。

2. 非线性规划问题的优化算法：非线性规划问题是一类目标函数和约束条件至少有一个是非线性的优化问题。

Matlab中有很多优化算法可以解决非线性规划问题，如拟牛顿法、共轭梯度法等。

下面以拟牛顿法为例介绍非线性规划问题的优化算法。

拟牛顿法是一种逐步逼近最优解的算法，通过近似目标函数的二阶导数信息来构造一个二次模型，然后通过求解该二次模型的最优解来更新当前解。

3. 全局优化问题的优化算法：全局优化问题是一类目标函数存在多个局部最优解的优化问题。

Matlab中有很多优化算法可以解决全局优化问题，如遗传算法、模拟退火算法等。

下面以遗传算法为例介绍全局优化问题的优化算法。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过基因编码、选择、交叉和变异等操作来不断迭代演化一组个体，最终找到全局最优解。

4. 多目标优化问题的优化算法：多目标优化问题是一类存在多个目标函数并且目标函数之间存在冲突的优化问题。

Matlab中有很多优化算法可以解决多目标优化问题，如多目标粒子群优化算法、多目标遗传算法等。

下面以多目标粒子群优化算法为例介绍多目标优化问题的优化算法。

多目标粒子群优化算法是一种基于粒子群优化算法的多目标优化算法，通过在粒子的速度更新过程中考虑多个目标函数来实现多目标优化。

5. 其他优化算法：除了上述提到的优化算法，Matlab还提供了很多其他的优化算法，如模拟退火算法、蚁群算法等。

这些算法可以根据具体的问题选择合适的算法进行求解。

综上所述，Matlab提供了丰富的优化算法，可以解决不同类型的优化问题。

数学建模常用方法建模常用算法,仅供参考：1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法）2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具）3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用L i n d o、L i n g o软件实现）4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备）5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中）6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用）7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具）8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理）一、在数学建模中常用的方法：1.类比法2.二分法3.量纲分析法4.差分法5.变分法6.图论法7.层次分析法8.数据拟合法9.回归分析法10.数学规划（线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划）11.机理分析12.排队方法13.对策方法14.决策方法15.模糊评判方法、16.时间序列方法17.灰色理论方法18.现代优化算法（禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、神经网络)二、用这些方法可以解下列一些模型：优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。

数学建模10种常用算法1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问 题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处参数估计C.F.20世纪60年代,随着电子计算机的。

参数估计有多种方法，有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。

数学建模常用的30个常用算法(python代码) 数学建模中使用的算法涉及多个领域，包括优化、统计、机器学习等。

以下是一些在数学建模中常用的30个算法的简要说明和Python代码示例。

请注意，这只是一小部分，具体应用场景和需求可能需要使用其他算法。

1.线性规划（Linear Programming）:from scipy.optimize import linprog2.整数规划（Integer Programming）:from scipy.optimize import linprog3.非线性规划（Nonlinear Programming）:from scipy.optimize import minimize4.蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）:import numpy as np5.差分方程（Difference Equations）:import numpy as np6.梯度下降法（Gradient Descent）:import numpy as np7.贪心算法（Greedy Algorithm）:def greedy_algorithm(values, weights, capacity):n = len(values)ratio = [(values[i] / weights[i], i) for i in range(n)]ratio.sort(reverse=True)result = [0] * ntotal_value = 0current_weight = 0for _, i in ratio:if weights[i] + current_weight <= capacity: result[i] = 1current_weight += weights[i]total_value += values[i]return result, total_value8.动态规划（Dynamic Programming）:def dynamic_programming(weights, values, capacity): n = len(values)dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]for i in range(1, n + 1):for w in range(capacity + 1):if weights[i - 1] <= w:dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], values[i - 1] + dp[i - 1][w - weights[i - 1]])else:dp[i][w] = dp[i - 1][w]return dp[n][capacity]9.遗传算法（Genetic Algorithm）:import numpy as np10.模拟退火算法（Simulated Annealing）:import numpy as np11.马尔可夫链（Markov Chains）:import numpy as np12.蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）:import numpy as np13.K均值聚类（K-means Clustering）:from sklearn.cluster import KMeans14.主成分分析（Principal Component Analysis）:from sklearn.decomposition import PCA15.支持向量机（Support Vector Machine）:from sklearn.svm import SVC16.朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）:from sklearn.naive_bayes import GaussianNB17.决策树（Decision Tree）:from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier18.随机森林（Random Forest）:from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier19.K最近邻算法（K-Nearest Neighbors）:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier20.多层感知器（Multilayer Perceptron）:from sklearn.neural_network import MLPClassifier21.梯度提升机（Gradient Boosting）:from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier22.高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）:from sklearn.mixture import GaussianMixture23.时间序列分析（Time Series Analysis）:import statsmodels.api as sm24.马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo）:import pymc3 as pm25.局部最小二乘回归（Local Polynomial Regression）:from statsmodels.nonparametric.kernel_regression import KernelReg26.逻辑回归（Logistic Regression）:from sklearn.linear_model import LogisticRegression27.拉格朗日插值法（Lagrange Interpolation）:from scipy.interpolate import lagrange28.最小二乘法（Least Squares Method）:import numpy as np29.牛顿法（Newton's Method）:def newton_method(f, df, x0, tol=1e-6, max_iter=100):x = x0for i in range(max_iter):x = x - f(x) / df(x)if abs(f(x)) < tol:breakreturn x30.梯度下降法（Gradient Descent）:def gradient_descent(f, df, x0, learning_rate=0.01, tol=1e-6, max_iter=100):x = x0for i in range(max_iter):x = x - learning_rate * df(x)if abs(df(x)) < tol:breakreturn x以上代码只是简单示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和扩展。

Matlab中常用的数学函数介绍与应用引言：Matlab是一种强大的数学计算工具，它提供了丰富的函数库，可以方便地进行各种数学运算和数据分析。

本文将介绍一些常用的Matlab数学函数，并讨论它们的具体应用场景和用法。

一、线性代数函数1.1 dot函数dot函数用于计算两个向量的点积。

在向量计算中，点积可以帮助我们判断两个向量之间的夹角以及它们的相似程度。

例如，我们可以使用dot函数来计算两个特征向量之间的相似性，从而实现图像分类或者特征匹配。

具体用法：C = dot(A,B)，其中A和B是两个向量。

计算结果将存储在变量C 中。

1.2 inv函数inv函数用于计算一个矩阵的逆矩阵。

在线性代数中，逆矩阵对于求解线性方程组、求解最小二乘问题以及确定矩阵的特征值等具有重要作用。

通过使用inv函数，我们可以方便地求解这些问题。

具体用法：B = inv(A)，其中A是输入的矩阵，B是其逆矩阵。

1.3 eig函数eig函数用于计算一个矩阵的特征值和特征向量。

在许多数学和物理问题中，特征值和特征向量都具有重要的意义。

例如，在图像压缩和图像处理中，特征值分解可以帮助我们找到最佳的基向量，从而实现更好的图像压缩效果。

具体用法：[V,D] = eig(A)，其中A是输入的矩阵，V是特征向量矩阵，D是特征值对角矩阵。

二、微积分函数2.1 diff函数diff函数用于计算一个函数的导数。

在微积分中，导数表示函数在某一点的变化率，具有重要的应用价值。

通过使用diff函数，我们可以方便地计算函数的导数，从而求解一些最优化问题、优化算法以及信号处理等领域的相关问题。

具体用法：Y = diff(X)，其中X是输入的函数，Y是其导数。

2.2 int函数int函数用于计算一个函数的不定积分。

在微积分中，不定积分表示函数在某一区间上的面积或体积，对于求解曲线下面积、计算变量间的相关性以及估计概率密度分布等问题非常有用。

通过使用int函数，我们可以轻松地计算函数的不定积分。

（完整版）MATLAB常用函数大全一、MATLAB常用的基本数学函数abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度angle(z)：复数z的相角(Phase angle)sqrt(x)：开平方real(z)：复数z的实部imag(z)：复数z的虚部conj(z)：复数z的共轭复数round(x)：四舍五入至最近整数fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数rat(x)：将实数x化为分数表示rats(x)：将实数x化为多项分数展开sign(x)：符号函数(Signum function)。

当x<0时，sign(x)=-1；当x=0时，sign(x)=0;当x>0时，sign(x)=1。

rem(x,y)：求x除以y的馀数gcd(x,y)：整数x和y的最大公因数lcm(x,y)：整数x和y的最小公倍数exp(x)：自然指数pow2(x)：2的指数log(x)：以e为底的对数，即自然对数或log2(x)：以2为底的对数log10(x)：以10为底的对数二、MATLAB常用的三角函数sin(x)：正弦函数cos(x)：余弦函数tan(x)：正切函数asin(x)：反正弦函数acos(x)：反馀弦函数atan(x)：反正切函数atan2(x,y)：四象限的反正切函数sinh(x)：超越正弦函数cosh(x)：超越馀弦函数tanh(x)：超越正切函数asinh(x)：反超越正弦函数acosh(x)：反超越馀弦函数atanh(x)：反超越正切函数三、适用於向量的常用函数有：min(x): 向量x的元素的最小值max(x): 向量x的元素的最大值mean(x): 向量x的元素的平均值median(x): 向量x的元素的中位数std(x): 向量x的元素的标准差diff(x): 向量x的相邻元素的差sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting）length(x): 向量x的元素个数norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度sum(x): 向量x的元素总和prod(x): 向量x的元素总乘积cumsum(x): 向量x的累计元素总和cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积dot(x, y): 向量x和y的内积cross(x, y): 向量x和y的外积四、MATLAB的永久常数i或j：基本虚数单位（即）eps：系统的浮点（Floating-point）精确度inf：无限大，例如1/0nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...）realmax：系统所能表示的最大数值realmin：系统所能表示的最小数值nargin: 函数的输入引数个数nargout: 函数的输出引数个数五、MATLAB基本绘图函数plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale）loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale）semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度六、plot绘图函数的叁数字元颜色字元图线型态y 黄色 . 点k 黑色o 圆w 白色x xb 蓝色+ +g 绿色* *r 红色- 实线c 亮青色: 点线m 锰紫色-. 点虚线-- 虚线七、注解xlabel('Input Value'); % x轴注解ylabel('Function Value'); % y轴注解title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解grid on; % 显示格线八、二维绘图函数bar 长条图errorbar 图形加上误差范围fplot 较精确的函数图形polar 极座标图hist 累计图rose 极座标累计图stairs 阶梯图stem 针状图fill 实心图feather 羽毛图compass 罗盘图quiver 向量场图1、特殊变量与常数ans 计算结果的变量名computer 确定运行的计算机eps 浮点相对精度Inf 无穷大I 虚数单位inputname 输入参数名NaN 非数nargin 输入参数个数nargout 输出参数的数目pi 圆周率nargoutchk 有效的输出参数数目realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数varargin 实际输入的参量varargout 实际返回的参量操作符与特殊字符+ 加- 减* 矩阵乘法 .* 数组乘（对应元素相乘）^ 矩阵幂 .^ 数组幂（各个元素求幂）\ 左除或反斜杠/ 右除或斜面杠./ 数组除（对应元素除）kron Kronecker张量积: 冒号() 圆括[] 方括 . 小数点.. 父目录 ... 继续, 逗号（分割多条命令）; 分号（禁止结果显示）% 注释! 感叹号' 转置或引用= 赋值== 相等<> 不等于& 逻辑与| 逻辑或~ 逻辑非xor 逻辑异或2、基本数学函数abs 绝对值和复数模长acos,acodh 反余弦，反双曲余弦acot,acoth 反余切，反双曲余切acsc,acsch 反余割，反双曲余割angle 相角asec,asech 反正割，反双曲正割asin,asinh 反正弦，反双曲正弦atan,atanh 反正切，双曲正切tangent 正切atan2 四象限反正切ceil 向着无穷大舍入complex 建立一个复数conj 复数配对cos,cosh 余弦，双曲余弦csc,csch 余切，双曲余切cot,coth 余切，双曲余切exp 指数fix 朝0方向取整floor 朝负无穷取整gcd 最大公因数imag 复数值的虚部lcm 最小公倍数log 自然对数log2 以2为底的对数log10 常用对数mod 有符号的求余nchoosek 二项式系数和全部组合数real 复数的实部rem 相除后求余round 取整为最近的整数sec,sech 正割，双曲正割sign 符号数sin,sinh 正弦，双曲正弦tan,tanh 正切，双曲正切3、基本矩阵和矩阵操作blkding 从输入参量建立块对角矩阵eye 单位矩阵linespace 产生线性间隔的向量logspace 产生对数间隔的向量numel 元素个数ones 产生全为1的数组rand 均匀颁随机数和数组randn 正态分布随机数和数组zeros 建立一个全0矩阵colon) 等间隔向量cat 连接数组diag 对角矩阵和矩阵对角线fliplr 从左自右翻转矩阵flipud 从上到下翻转矩阵repmat 复制一个数组reshape 改造矩阵roy90 矩阵翻转90度tril 矩阵的下三角triu 矩阵的上三角dot 向量点集cross 向量叉集ismember 检测一个集合的元素intersect 向量的交集setxor 向量异或集setdiff 向是的差集union 向量的并集数值分析和傅立叶变换cumprod 累积cumsum 累加cumtrapz 累计梯形法计算数值微分factor 质因子inpolygon 删除多边形区域内的点max 最大值mean 数组的均值mediam 中值min 最小值perms 所有可能的转换polyarea 多边形区域primes 生成质数列表prod 数组元素的乘积rectint 矩形交集区域sort 按升序排列矩阵元素sortrows 按升序排列行std 标准偏差sum 求和trapz 梯形数值积分var 方差del2 离散拉普拉斯diff 差值和微分估计gradient 数值梯度cov 协方差矩阵corrcoef 相关系数conv2 二维卷积conv 卷积和多项式乘法filter IIR或FIR滤波器deconv 反卷积和多项式除法filter2 二维数字滤波器cplxpair 将复数值分类为共轭对fft 一维的快速傅立叶变换fft2 二维快速傅立叶变换fftshift 将FFT的DC分量移到频谱中心ifft 一维快速反傅立叶变换ifft2 二维傅立叶反变换ifftn 多维快速傅立叶变换ifftshift 反FFT偏移nextpow2 最靠近的2的幂次unwrap 校正相位角多项式与插值conv 卷积和多项式乘法roots 多项式的根poly 具有设定根的多项式polyder 多项式微分polyeig 多项式的特征根polyfit 多项式拟合polyint 解析多项式积分polyval 多项式求值polyvalm 矩阵变量多项式求值residue 部分分式展开interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpft 使用FFT的一维插值interpn 多维插值meshgrid 为3维点生成x和y的网格ndgrid 生成多维函数和插值的数组pchip 分段3次Hermite插值多项式ppval 分段多项式的值spline 3次样条数据插值绘图函数bar 竖直条图barh 水平条图hist 直方图histc 直方图计数hold 保持当前图形loglog x,y对数坐标图pie 饼状图plot 绘二维图polar 极坐标图semilogy y轴对数坐标图semilogx x轴对数坐标subplot 绘制子图bar3 数值3D竖条图bar3h 水平3D条形图comet3 3D慧星图cylinder 圆柱体fill3 填充的3D多边形plot3 3维空间绘图quiver3 3D震动（速度）图slice 体积薄片图sphere 球stem3 绘制离散表面数据waterfall 绘制瀑布trisurf 三角表面clabel 增加轮廓标签到等高线图中datetick 数据格式标记grid 加网格线gtext 用鼠标将文本放在2D图中legend 图注plotyy 左右边都绘Y轴title 标题xlabel X轴标签ylabel Y轴标签zlabel Z轴标签contour 等高线图contourc 等高线计算contourf 填充的等高线图hidden 网格线消影meshc 连接网格/等高线mesh 具有参考轴的3D网格peaks 具有两个变量的采样函数surf 3D阴影表面图surface 建立表面低层对象surfc 海浪和等高线的结合surfl 具有光照的3D阴影表面trimesh 三角网格图Matlab函数大全信源函数randerr 产生比特误差样本randint 产生均匀分布的随机整数矩阵randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵wgn 产生高斯白噪声信号分析函数biterr 计算比特误差数和比特误差率eyediagram 绘制眼图scatterplot 绘制分布图symerr 计算符号误差数和符号误差率信源编码compand mu律/A律压缩/扩张dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码dpcmenco DPCM 编码dpcmopt 优化DPCM参数lloyds Lloyd法则优化量化器参数quantiz 给出量化后的级和输出值误差控制编码bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式decode 分组码解码器encode 分组码编码器gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表vitdec 用Viterbi法则解卷积码（误差控制编码的低级函数）bchdeco BCH解码器bchenco BCH编码器rsdeco Reed-Solomon解码器rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码rsenco Reed-Solomon编码器rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码调制与解调ademod 模拟通带解调器ademodce 模拟基带解调器amod 模拟通带调制器amodce 模拟基带调制器apkconst 绘制圆形的复合ASK-PSK星座图ddemod 数字通带解调器ddemodce 数字基带解调器demodmap 解调后的模拟信号星座图反映射到数字信号dmod 数字通带调制器dmodce 数字基带调制器modmap 把数字信号映射到模拟信号星座图（以供调制）qaskdeco 从方形的QASK星座图反映射到数字信号qaskenco 把数字信号映射到方形的QASK星座图专用滤波器hank2sys 把一个Hankel矩阵转换成一个线性系统模型hilbiir 设计一个希尔伯特变换IIR滤波器rcosflt 升余弦滤波器rcosine 设计一个升余弦滤波器（专用滤波器的低级函数）rcosfir 设计一个升余弦FIR滤波器rcosiir 设计一个升余弦IIR滤波器信道函数awgn 添加高斯白噪声伽罗域计算gfadd 伽罗域上的多项式加法gfconv 伽罗域上的多项式乘法gfcosets 生成伽罗域的分圆陪集gfdeconv 伽罗域上的多项式除法gfdiv 伽罗域上的元素除法gffilter 在质伽罗域上用多项式过滤数据gflineq 在至伽罗域上求Ax=b的一个特解gfminpol 求伽罗域上元素的最小多项式gfmul 伽罗域上的元素乘法gfplus GF（2^m）上的元素加法gfpretty 以通常方式显示多项式gfprimck 检测多项式是否是基本多项式gfprimdf 给出伽罗域的MATLAB默认的基本多项式gfprimfd 给出伽罗域的基本多项式gfrank 伽罗域上矩阵求秩gfrepcov GF（2）上多项式的表达方式转换gfroots 质伽罗域上的多项式求根gfsub 伽罗域上的多项式减法gftrunc 使多项式的表达最简化gftuple 简化或转换伽罗域上元素的形式工具函数bi2de 把二进制向量转换成十进制数de2bi 把十进制数转换成二进制向量erf 误差函数erfc 余误差函数istrellis 检测输入是否MATLAB的trellis结构（structure）marcumq 通用Marcum Q 函数oct2dec 八进制数转十进制数poly2trellis 把卷积码多项式转换成MATLAB的trellis描述vec2mat 把向量转换成矩阵——————————————————————————————————————————————————A aabs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制C ccapture （3版以前）捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond （逆）条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）。

二，hamiton回路算法提供一种求解最优哈密尔顿的算法---三边交换调整法，要求在运行jiaohuan3（三交换法）之前，给定邻接矩阵C和节点个数N，结果路径存放于R中。

bianquan.m文件给出了一个参数实例，可在命令窗口中输入bianquan,得到邻接矩阵C和节点个数N以及一个任意给出的路径R,，回车后再输入jiaohuan3,得到了最优解。

由于没有经过大量的实验，又是近似算法，对于网络比较复杂的情况，可以尝试多运行几次jiaohuan3,看是否能到进一步的优化结果。

%%%%%%bianquan.m%%%%%%%N=13;for i=1:Nfor j=1:NC(i,j)=inf;endendfor i=1:NC(i,i)=0;endC(1,2)=6.0;C(1,13)=12.9;C(2,3)=5.9;C(2,4)=10.3;C(3,4)=12.2;C(3,5)=17.6;C(4,13)=8.8;C(4,7)=7.4;C(4,5)=11.5;C(5,2)=17.6;C(5,6)=8.2;C(6,9)=14.9;C(6,7)=20.3;C(7,9)=19.0;C(7,8)=7.3;C(8,9)=8.1;C(8,13)=9.2;C(9,10)=10.3;C(10,11)=7.7;C(11,12)=7.2;C(12,13)=7.9;for i=1:Nfor j=1:Nif C(i,j) < infC(j,i)=C(i,j);endendendfor i=1:NC(i,i)=0;endR=[4 7 6 5 3 2 1 13 12 11 10 9 8];<pre name="code" class="plain">%%%%%%%%jiaohuan3.m%%%%%%%%%%n=0;for I=1:(N-2)for J=(I+1):(N-1)for K=(J+1):Nn=n+1;Z(n,:)=[I J K];endendendR=1:Nfor m=1:(N*(N-1)*(N-2)/6)I=Z(m,1);J=Z(m,2);K=Z(m,3); r=R;if J-I~=1&K-J~=1&K-I~=N-1 for q=1:(J-I)r(I+q)=R(J+1-q);endfor q=1:(K-J)r(J+q)=R(K+1-q);endendif J-I==1&K-J==1r(K)=R(J);r(J)=R(K);endif J-I==1&K-J~=1&K-I~=N-1 for q=1:(K-J)r(I+q)=R(I+1+q); endr(K)=R(J);endif K-J==1&J-I~=1&K~=Nfor q=1:(J-I)r(I+1+q)=R(I+q); endr(I+1)=R(K);endif I==1&J==2&K==Nfor q=1:(N-2)r(1+q)=R(2+q);endr(N)=R(2);endif I==1&J==(N-1)&K==Nfor q=1:(N-2)r(q)=R(1+q);endr(N-1)=R(1);endif J-I~=1&K-I==N-1for q=1:(J-1)r(q)=R(1+q);endr(J)=R(1);endif J==(N-1)&K==N&J-I~=1r(J+1)=R(N);for q=1:(N-J-1)r(J+1+q)=R(J+q);endendif cost_sum(r,C,N)<cost_sum(R,C,N)R=rendendfprintf('总长为%f\n',cost_sum(R,C,N))%%%%%%cost_sum.m%%%%%%%%functiony=cost_sum(x,C,N)y=0;for i=1:(N-1)y=y+C(x(i),x(i+1));endy=y+C(x(N),x(1));三，灰色预测代码<pre name="code" class="plain">clearclcX=[136 143 165 152 165 181 204 272 319 491 571 605 665 640 628];x1(1)=X(1);X1=[];for i=1:1:14x1(i+1)=x1(i)+X(i+1);X1=[X1,x1(i)];endX1=[X1,X1(14)+X(15)]for k=3:1:15p(k)=X(k)/X1(k-1);p1(k)=X1(k)/X1(k-1);endp,p1clear kZ=[];for k=2:1:15z(k)=0.5*X1(k)+0.5*X1(k-1);Z=[Z,z(k)];endZB=[-Z',ones(14,1)]Y=[];clear ifor i=2:1:15Y=[Y;X(i)];endYA=inv(B'*B)*B'*Yclear ky1=[];for k=1:1:15y(k)=(X(1)-A(2)/A(1))*exp(-A(1)*(k-1))+A(2)/A(1); y1=[y1;y(k)];endy1clear kX2=[];for k=2:1:15x2(k)=y1(k)-y1(k-1);X2=[X2;x2(k)];endX2=[y1(1);X2]e=X'-X2m=abs(e)./X's=e'*en=sum(m)/13clear ksyms ky=(X(1)-A(2)/A(1))*exp(-A(1)*(k-1))+A(2)/A(1)Y1=[];for j=16:1:21y11=subs(y,k,j)-subs(y,k,j-1);Y1=[Y1;y11];endY1%程序中的变量定义:alpha是包含α、μ值的矩阵;%ago是预测后累加值矩阵;var是预测值矩阵;%error是残差矩阵; c是后验差比值function basicgrey(x,m) %定义函数basicgray(x)if nargin==1 %m为想预测数据的个数，默认为1 m=1;endclc; %清屏,以使计算结果独立显示if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断,如不是一维列矩阵,进行转置变换x=x';endn=length(x); %取输入数据的样本量x1(:,1)=cumsum(x); %计算累加值,并将值赋及矩阵be for i=2:n %对原始数列平行移位 Y(i-1,:)=x(i,:);endfor i=2:n %计算数据矩阵B的第一列数据z(i,1)=0.5*x1(i-1,:)+0.5*x1(i,:);endB=ones(n-1,2); %构造数据矩阵BB(:,1)=-z(2:n,1);alpha=inv(B'*B)*B'*Y; %计算参数α、μ矩阵for i=1:n+m %计算数据估计值的累加数列,如改n+1为n+m可预测后m个值ago(i,:)=(x1(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1, :)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,:);endvar(1,:)=ago(1,:);f or i=1:n+m-1 %可预测后m个值var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原,并计算出下m个预测值end[P,c,error]=lcheck(x,var); %进行后验差检验[rela]=relations([x';var(1:n)']); %关联度检验ago %显示输出预测值的累加数列alpha %显示输出参数α、μ数列var %显示输出预测值error %显示输出误差P %显示计算小残差概率 c %显示后验差的比值crela %显示关联度judge(P,c,rela) %评价函数显示这个模型是否合格<pre name="code" class="plain">function judge(P,c,rela) %评价指标并显示比较结果if rela>0.6'根据经验关联度检验结果为满意（关联度只是参考主要看后验差的结果）'else'根据经验关联度检验结果为不满意（关联度只是参考主要看后验差的结果）'endif P>0.95&c<0.5'后验差结果显示这个模型评价为“优”'else if P>0.8&c<0.5'后验差结果显示这个模型评价为“合格”'else if P>0.7&c<0.65'后验差结果显示这个模型评价为“勉强合格”' else'后验差结果显示这个模型评价为“不合格”' endendendfunction [P,c,error]=lcheck(x,var)%进行后验差检验n=length(x);for i=1:nerror(i,:)=abs(var(i,:)-x(i,:)); %计算绝对残差c=std(abs(error))/std(x); %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值cs0=0.6745*std(x);ek=abs(error-mean(error));pk=0;for i=1:nif ek(i,:)<s0pk=pk+1;endendP=pk/n; %计算小残差概率%附带的质料里有一部分讲了关联度function [rela]=relations(x)%以x(1,:)的参考序列求关联度[m,n]=size(x);for i=1:mfor j=n:-1:2x(i,j)=x(i,j)/x(i,1);endfor i=2:mx(i,:)=abs(x(i,:)-x(1,:)); %求序列差endc=x(2:m,:);Max=max(max(c)); %求两极差Min=min(min(c));p=0.5; %p称为分辨率,0<p<1,一般取p=0.5for i=1:m-1for j=1:nr(i,j)=(Min+p*Max)/(c(i,j)+p*Max); %计算关联系数endendfor i=1:m-1rela(i)=sum(r(i,:))/n; %求关联度end四，非线性拟合function f=example1(c,tdata)f=c(1)*(exp(-c(2)*tdata)-exp(-c(3)*tdata));<pre name="code" class="plain">function f=zhengtai(c,x) f=(1./(sqrt(2.*3.14).*c(1))).*exp(-(x-c(1)).^2./(2.*c( 2)^2));x=1:1:12;y=[01310128212]';c0=[2 8];for i=1:1000c=lsqcurvefit(@zhengtai,c0,x,y);c0=c;endy1=(1./(sqrt(2.*3.14).*c(1))).*exp(-(x-c(1)).^2./(2.*c (2)^2));plot(x,y,'r-',x,y1);legend('实验数据','拟合曲线')x=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]';y=[30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4]';f=@(c,x)c(1)*(exp(-c(2)*x)-exp(-c(3)*x));c0=[114 0.1 2]';for i=1:50opt=optimset('TolFun',1e-3);[c R]=nlinfit(x,y,f,c0,opt)c0=c;hold onplot(x,c(1)*(exp(-c(2)*x)-exp(-c(3)*x)),'g')endt=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16];y=[30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4];c0=[1 1 1];for i=1:50 c=lsqcurvefit(@example1,c0,t,y);c0=c;endy1=c(1)*(exp(-c(2)*t)-exp(-c(3)*t));plot(t,y,' +',t,y1);legend('实验数据','拟合曲线')五，插值拟合相关知识在生产和科学实验中，自变量及因变量间的函数关系有时不能写出解析表达式，而只能得到函数在若干点的函数值或导数值，或者表达式过于复杂而需要较大的计算量。

Matlab中的数学建模方法介绍Matlab是一种非常常用的科学计算和数学建模软件，它具有强大的数学运算能力和用户友好的界面。

在科学研究和工程技术领域，Matlab被广泛应用于数学建模和数据分析。

本文将介绍一些在Matlab中常用的数学建模方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。

一、线性回归模型线性回归模型是一种经典的数学建模方法，用于分析数据之间的关系。

在Matlab中，我们可以使用regress函数进行线性回归分析。

首先，我们需要将数据导入Matlab，并进行数据预处理，如去除异常值和缺失值。

然后，使用regress函数拟合线性回归模型，并计算相关系数和残差等统计量。

最后，我们可以使用plot 函数绘制回归线和散点图，以观察数据的拟合程度。

二、非线性回归模型非线性回归模型适用于数据呈现非线性关系的情况。

在Matlab中，我们可以使用lsqcurvefit函数进行非线性回归分析。

首先，我们需要定义一个非线性方程，并设定初始参数值。

然后，使用lsqcurvefit函数拟合非线性回归模型，并输出拟合参数和残差信息。

最后，我们可以使用plot函数绘制拟合曲线和散点图，以评估模型的拟合效果。

三、差分方程模型差分方程模型用于描述离散时间系统的动态行为。

在Matlab中，我们可以使用diffeq函数求解差分方程模型的解析解或数值解。

首先，我们需要定义差分方程的形式，并设置初值条件。

然后，使用diffeq函数求解差分方程，并输出解析解或数值解。

最后，我们可以使用plot函数绘制解析解或数值解的图形，以观察系统的动态行为。

四、优化模型优化模型用于求解最优化问题，如寻找函数的最大值或最小值。

在Matlab中，我们可以使用fmincon函数或fminunc函数进行优化求解。

首先，我们需要定义目标函数和约束条件。

然后，使用fmincon函数或fminunc函数求解最优化问题，并输出最优解和最优值。

最后，我们可以使用plot函数可视化最优解的效果。

matlab十个简单案例编写1. 求解线性方程组线性方程组是数学中常见的问题之一，而MATLAB提供了用于求解线性方程组的函数。

例如，我们可以使用"linsolve"函数来求解以下线性方程组：2x + 3y = 74x - 2y = 2代码如下所示：A = [2, 3; 4, -2];B = [7; 2];X = linsolve(A, B);disp(X);解释：上述代码定义了一个2x2的矩阵A和一个2x1的矩阵B，分别表示线性方程组的系数矩阵和常数向量。

然后，使用linsolve函数求解线性方程组，结果存储在X中，并通过disp函数打印出来。

运行代码后，可以得到x=2和y=1的解。

2. 求解非线性方程除了线性方程组外，MATLAB还可以用于求解非线性方程。

例如，我们可以使用"fzero"函数求解以下非线性方程：x^2 + 2x - 3 = 0代码如下所示：fun = @(x) x^2 + 2*x - 3;x0 = 0;x = fzero(fun, x0);disp(x);解释：上述代码定义了一个匿名函数fun，表示非线性方程。

然后，使用fzero函数传入fun和初始值x0来求解非线性方程的根，并通过disp函数打印出来。

运行代码后，可以得到x=1的解。

3. 绘制函数图像MATLAB提供了强大的绘图功能，可以帮助我们可视化函数的形状和特征。

例如，我们可以使用"plot"函数绘制以下函数的图像：y = cos(x)代码如下所示：x = linspace(0, 2*pi, 100);y = cos(x);plot(x, y);解释：上述代码首先使用linspace函数生成一个从0到2π的100个等间距点的向量x，然后计算对应的cos值，并存储在向量y中。

最后，使用plot函数将x和y作为横纵坐标绘制出函数图像。

运行代码后，可以看到cos函数的周期性波动图像。

本文总结了matlab常用的几个算法，希望对数学建模有帮助。

利用matlab编程FFD算法完成装箱问题：设有6种物品，它们的体积分别为：60、45、35、20、20和20单位体积，箱子的容积为100个单位体积。

建立box_main.mfunction[box_count,b]=box_main(v) vmax=100;sort(v,'descend');n=length(v);b=zeros(1,n);for i=1:nb(i)=vmax;endbox_count=1;for i=1:nfor j=1:box_countif v(i)<=b(j) %可以放入 b(j)=b(j)-v(i);break;else%不可放入时continue;endendif j==box_countbox_count=box_count+1;endendbox_count=box_count-1;end主程序为：v=[60 45 35 20 20 20];[box_count,b]=box_main(v)结果：box_count =3 b =5 15 80 100 100 100所以，使用的箱子数为3, 使用的箱子的剩余空间为5，15 ，80。

“超市大赢家”提供了50种商品作为奖品供中奖顾客选择,车的容量为1000dm3 , 奖品i 占用的空间为wi dm3 ,价值为vi 元, 具体的数据如下:vi = { 220, 208, 198, 192, 180, 180, 165, 162, 160, 158,155, 130, 125, 122, 120, 118, 115, 110, 105, 101, 100, 100, 98,96, 95, 90, 88, 82, 80, 77, 75, 73, 72, 70, 69, 66, 65, 63, 60, 58,56, 50, 30, 20, 15, 10, 8, 5, 3, 1}wi = {80, 82, 85, 70, 72, 70, 66, 50, 55, 25, 50, 55, 40, 48,50, 32, 22, 60, 30, 32, 40, 38, 35, 32, 25, 28, 30, 22, 50, 30, 45,30, 60, 50, 20, 65, 20, 25, 30, 10, 20, 25, 15, 10, 10, 10, 4, 4, 2,1}。

MATLAB中的数学建模方法及应用引言数学建模作为一门重要的学科，已经成为了现代科学研究和工程实践中不可或缺的一部分。

而在数学建模过程中，数值计算和数据分析是关键步骤之一。

MATLAB作为一种强大的数学计算软件，在数学建模领域得到了广泛应用。

本文将介绍MATLAB中常用的数学建模方法，并探讨一些实际应用案例。

一、线性模型线性模型是数学建模中最基础的一种模型，它假设系统的响应是线性的。

在MATLAB中，我们可以通过矩阵运算和线性代数的知识来构建和求解线性模型。

例如，我们可以使用MATLAB中的线性回归函数来拟合一条直线到一组数据点上，从而得到一个线性模型。

二、非线性模型与线性模型相对应的是非线性模型。

非线性模型具有更强的表达能力，可以描述更为复杂的系统。

在MATLAB中，我们可以利用优化工具箱来拟合非线性模型。

例如，我们可以使用MATLAB中的非线性最小二乘函数来优化模型参数，使得模型与实际数据拟合程度最好。

三、微分方程模型微分方程模型在科学研究和工程实践中广泛应用。

在MATLAB中，我们可以使用ODE工具箱来求解常微分方程（ODE）。

通过定义初始条件和微分方程的表达式，MATLAB可以使用多种数值方法来求解微分方程模型。

例如，我们可以利用MATLAB中的欧拉法或者龙格-库塔法来求解微分方程。

四、偏微分方程模型偏微分方程（PDE）模型是描述空间上的变化的数学模型。

在MATLAB中，我们可以使用PDE工具箱来求解常见的偏微分方程模型。

通过定义边界条件和初始条件，MATLAB可以通过有限差分或有限元等方法来求解偏微分方程模型。

例如，我们可以利用MATLAB中的热传导方程求解器来模拟物体的温度分布。

五、曲线拟合与数据插值曲线拟合和数据插值是数学建模过程中常见的任务。

在MATLAB中，我们可以使用拟合和插值工具箱来实现这些任务。

通过输入一系列数据点，MATLAB可以通过多项式拟合或者样条插值等方法来生成一个模型函数。

1.整数规划的蒙特卡洛解法2015-06-10 (2)2. 罚函数法 2015-06-11 (3)3. 层次分析 2015-06-12 (4)4. 粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优 2015-06-13 (5)5有约束函数极值APSO寻优 2015-06-14 (12)6.模拟退火算法 TSP问题2015-06-15 (17)7. 右端步连续微分方程求解2015-06-16 (19)8. 多元方差分析 2015-06-17 (22)9. 基于MIV的神经网络变量筛选 2015-06-18 (25)10. RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 2015-06-19 (29)11. 极限学习机在回归拟合中的应用 2015-06-20 (32)12. 极限学习机在分类中的应用 2015-06-21 (34)13. 基于PSO改进策略 2015-06-22 (37)14. 神经网络遗传算法函数极值寻优 2015-06-23 (46)1.1.整数规划的蒙特卡洛解法2015-06-10 已知非线性整数规划为：⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤++≤++≤++++≤++++=≤≤-----++++=200520062800622400)5,....,1(9902328243max 54233216432154321543212524232221x x x x x x x x x x x x x x x x i x x x x x x x x x x x z i如果用显枚举试探，共需要计算100^5=10^10个点，其计算量非常大。

然而应用蒙特卡洛去随机模拟计算10^6个点，便可以找到满意解，那么这种方法的可信度究竟怎么样呢？ 下面就分析随机采样10^6个点计算时，应用概率理论估计下可信度。

不是一般性，假设一个整数规划的最优点不是孤立的奇点。

假设目标函数落在高值区的概率分别为0.01，0.00001，则当计算10^6个点后，有任一个点落在高值区的概率分别为：1-0.99^1000000=0.99...99(100多位) 1-0.99999^1000000=0.999954602解 （1）首先编写M 文件 mengte.m 定义目标函数f 和约束向量g,程序如下：function [f,g]=mengte(x);f=x(1)^2+x(2)^2+3*x(3)^2+4*x(4)^2+2*x(5)-8*x(1)-2*x(2)-3*x(3)-... x(4)-2*x(5); g=[sum(x)-400x(1)+2*x(2)+2*x(3)+x(4)+6*x(5)-800 2*x(1)+x(2)+6*x(3)-200 x(3)*x(3)+x(4)+5*x(5)-200];（2）编写M 文件mainint.m 如下求问题的解： rand('state',sum(clock)); p0=0; ticfor i=1:10^5x=99*rand(5,1);x1=floor(x);%向下取整 x2=ceil(x);%向上取整 [f,g]=mengte(x1); if sum(g<=0)==4 if p0<=f x0=x1; p0=f; end end[f,g]=mengte(x2); if sum(g<=0)==4 if p0<=fx0=x2; p0=f; end end end x0,p0Matlab 求解整数规划祥见第二章（优秀教材）2.罚函数法 2015-06-11利用罚函数法，可将非线性规划问题的求解，转化为求解一系列无约束极值问题，因而也称这种方法为系列无约束最小化技术，简记为SUMT 。

matlab中的一些经典算法在MATLAB中，有许多经典算法可以用于各种数学和工程问题。

以下是一些常见的经典算法：1. 最小二乘法（Least Squares Method），用于拟合数据和解决过定系统的线性方程组。

MATLAB中的`polyfit`和`lsqcurvefit`函数可以实现最小二乘拟合。

2. 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT），用于信号处理和频域分析。

MATLAB中的`fft`函数可以对信号进行快速傅里叶变换。

3. 线性规划（Linear Programming），用于优化问题的求解，例如最大化/最小化线性目标函数的线性约束问题。

MATLAB中的`linprog`函数可以用于线性规划求解。

4. 非线性最小二乘法（Nonlinear Least Squares），用于拟合非线性模型到数据。

MATLAB中的`lsqnonlin`函数可以用于非线性最小二乘拟合。

5. 最优化算法（Optimization Algorithms），MATLAB提供了许多优化算法，包括梯度下降、共轭梯度、拟牛顿等算法，用于解决无约束和约束优化问题。

6. 插值算法（Interpolation），MATLAB中的`interp1`和`interp2`函数可以用于一维和二维数据的插值。

7. 微分方程求解（Differential Equation Solving），MATLAB中的`ode45`和`ode15s`等函数可以用于求解常微分方程和偏微分方程。

8. 图像处理算法（Image Processing Algorithms），MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括滤波、边缘检测、图像分割等经典算法。

以上列举的算法只是 MATLAB 中众多经典算法的一小部分，它们在数学建模、信号处理、优化、图像处理等领域有着广泛的应用。

希望这些信息能够帮助到你。

一、概述数学建模是数学与实际问题相结合的产物，通过建立数学模型来解决现实生活中的复杂问题。

Matlab作为一个强大的数学计算工具，在数学建模中具有重要的应用价值。

本文将介绍30种经典的数学建模模型，以及如何利用Matlab对这些模型进行建模和求解。

二、线性规划模型1. 线性规划是数学建模中常用的一种模型，用于寻找最优化的解决方案。

在Matlab中，可以使用linprog函数对线性规划模型进行建模和求解。

2. 举例：假设有一家工厂生产两种产品，分别为A和B，要求最大化利润。

产品A的利润为$5，产品B的利润为$8，而生产每单位产品A 和B分别需要8个单位的原料X和10个单位的原料Y。

此时，可以建立线性规划模型，使用Matlab求解最大化利润。

三、非线性规划模型3. 非线性规划是一类更加复杂的规划问题，其中目标函数或约束条件存在非线性关系。

在Matlab中，可以使用fmincon函数对非线性规划模型进行建模和求解。

4. 举例：考虑一个有约束条件的目标函数，可以使用fmincon函数在Matlab中进行建模和求解。

四、整数规划模型5. 整数规划是一种特殊的线性规划问题，其中决策变量被限制为整数。

在Matlab中，可以使用intlinprog函数对整数规划模型进行建模和求解。

6. 举例：假设有一家工厂需要决定购物哪种机器设备，以最大化利润。

设备的成本、维护费用和每台设备能生产的产品数量均为已知条件。

可以使用Matlab的intlinprog函数对该整数规划模型进行建模和求解。

五、动态规划模型7. 动态规划是一种数学优化方法，常用于多阶段决策问题。

在Matlab 中，可以使用dynamic programming toolbox对动态规划模型进行建模和求解。

8. 举例：考虑一个多阶段生产问题，在每个阶段都需要做出决策以最大化总利润。

可以使用Matlab的dynamic programming toolbox对该动态规划模型进行建模和求解。

matlab常⽤算法⼤全Matlab ⾼级算法程序代码汇总⼀、灰⾊预测模型matlab程序% renkou1=renkou(:,1);%年末常住⼈⼝数% renkou2=renkou(:,2);%户籍⼈⼝% renkou3=renkou(:,3);%⾮户籍⼈⼝% shjian=1979:2010;%以上数据⾃⼰给x0=renkou2';n=length(x0);lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n)range=minmax(lamda)x1=cumsum(x0)for i=2:nz(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));endB=[-z(2:n)',ones(n-1,1)];Y=x0(2:n)';u=B\Yx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0');x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x1(1)});yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]);digits(6),y=vpa(x) %为提⾼预测精度，先计算预测值，再显⽰微分⽅程的解yuce=[x0(1),diff(yuce1)] epsilon=x0-yuce %计算残差delta=abs(epsilon./x0) %计算相对误差rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1))*lamda %计算级⽐偏差值%以深圳⼈⼝数据得到预测模型及预测误差相关数据lamda =Columns 1 through 80.9741 0.9611 0.9419 0.8749 0.9311 0.90930.9302 0.9254Columns 9 through 160.9245 0.9278 0.9442 0.9376 0.9127 0.91480.9332 0.9477Columns 17 through 240.9592 0.9445 0.9551 0.9562 0.9594 0.94610.9469 0.9239Columns 25 through 310.9140 0.9077 0.9243 0.9268 0.9312 0.94460.9618range =0.8749 0.9741x1 =1.0e+003 *Columns 1 through 80.0313 0.0634 0.0967 0.1322 0.1727 0.2162 0.2641 0.3155Columns 9 through 160.3711 0.4313 0.4961 0.5647 0.6380 0.7182 0.8059 0.8999Columns 17 through 240.9990 1.1024 1.2119 1.3265 1.4463 1.57121.7033 1.8427Columns 25 through 321.99362.1588 2.3407 2.5375 2.7499 2.97803.2194 3.4705u =-0.066531.3737y =-472.117+503.377*exp(.664533e-1*t)yuce =Columns 1 through 831.2600 34.5876 36.9641 39.5040 42.2183 45.1192 48.2194 51.5326 Columns 9 through 1655.0734 58.8576 62.9017 67.2238 71.8428 76.7792 82.0548 87.6928 Columns 17 through 2493.7183 100.1578 107.0397 114.3945 122.2547 130.6550 139.6324 149.2267 Columns 25 through 32159.4802 170.4382 182.1492 194.6649 208.0405 222.3352 237.6121 253.9386 epsilon =Columns 1 through 80 -2.4976 -3.5741 -4.0540 -1.6983 -1.5992-0.3594 -0.0826Columns 9 through 160.5266 1.2824 1.9183 1.4262 1.3772 3.44085.63526.2772Columns 17 through 245.4417 3.2222 2.4203 0.2055 -2.4047 -5.7350 -7.5924 -9.7767Columns 25 through 32-8.5502 -5.3082 -0.2192 2.1651 4.3395 5.7348 3.8379 -2.9086delta =Columns 1 through 80 0.0778 0.1070 0.1144 0.0419 0.03670.0075 0.0016Columns 9 through 160.0095 0.0213 0.0296 0.0208 0.0188 0.0429 0.0643 0.0668Columns 17 through 240.0549 0.0312 0.0221 0.0018 0.0201 0.0459 0.0575 0.0701Columns 25 through 320.0567 0.0321 0.0012 0.0110 0.0204 0.0251 0.0159 0.0116rho =Columns 1 through 8-0.0411 -0.0271 -0.0066 0.0650 0.0049 0.0282 0.0058 0.0110Columns 9 through 160.0119 0.0084 -0.0091 -0.0020 0.0245 0.0223 0.0027 -0.0128Columns 17 through 24-0.0251 -0.0094 -0.0208 -0.0219 -0.0254 -0.0111-0.0119 0.0126Columns 25 through 310.0232 0.0300 0.0122 0.0095 0.0048 -0.0095-0.0280⼆、遗传算法程序代码% Optimizing a function using Simple Genetic Algorithm with elitist preserved%Max f(x1,x2)=100*(x1*x1-x2).^2+(1-x1).^2; -2.0480<=x1,x2<=2.0480 % Author: Wang Yonglin (wylin77@/doc/eb41cd3fe109581b6bd97f19227916888486b98d.html ) clc;clear all;format long;%设定数据显⽰格式%初始化参数T=100;%仿真代数N=80;% 群体规模pm=0.05;pc=0.8;%交叉变异概率umax=2.048;umin=-2.048;%参数取值范围L=10;%单个参数字串长度，总编码长度2Lbval=round(rand(N,2*L));%初始种群bestv=-inf;%最优适应度初值%迭代开始for ii=1:T%解码，计算适应度for i=1:Ny1=0;y2=0;for j=1:1:Ly1=y1+bval(i,L-j+1)*2^(j-1);endx1=(umax-umin)*y1/(2^L-1)+umin;for j=1:1:Ly2=y2+bval(i,2*L-j+1)*2^(j-1);endx2=(umax-umin)*y2/(2^L-1)+umin;obj(i)=100*(x1*x1-x2).^2+(1-x1).^2; %⽬标函数xx(i,:)=[x1,x2];endfunc=obj;%⽬标函数转换为适应度函数p=func./sum(func);q=cumsum(p);%累加[fmax,indmax]=max(func);%求当代最佳个体if fmax>=bestvbestv=fmax;%到⽬前为⽌最优适应度值bvalxx=bval(indmax,:);%到⽬前为⽌最佳位串optxx=xx(indmax,:);%到⽬前为⽌最优参数endBfit1(ii)=bestv; % 存储每代的最优适应度%%%%遗传操作开始%轮盘赌选择for i=1:(N-1)r=rand;tmp=find(r<=q);newbval(i,:)=bval(tmp(1),:);endnewbval(N,:)=bvalxx;%最优保留bval=newbval;%单点交叉for i=1:2:(N-1)cc=rand;if ccpoint=ceil(rand*(2*L-1));%取得⼀个1到2L-1的整数ch=bval(i,:); bval(i,point+1:2*L)=bval(i+1,point+1:2*L);bval(i+1,point+1:2*L)=ch(1,point+1:2*L);endendbval(N,:)=bvalxx;%最优保留%位点变异mm=rand(N,2*L)mm(N,:)=zeros(1,2*L);%最后⼀⾏不变异，强制赋0bval(mm)=1-bval(mm);end%输出plot(Bfit1);% 绘制最优适应度进化曲线bestv %输出最优适应度值optxx %输出最优参数三、种⼦群算法程序代码%declare the parameters of the optimizationmax_iterations = 1000;no_of_particles = 50;dimensions = 1;delta_min = -0.003;delta_max = 0.003;c1 = 1.3;c2 = 1.3;%initialise the particles and teir velocity componentsfor count_x = 1:no_of_particlesfor count_y = 1:dimensionsparticle_position(count_x,count_y) = rand*10;particle_velocity(count_x,count_y) = rand;p_best(count_x,count_y) = particle_position(count_x,count_y); end end%initialize the p_best_fitness arrayfor count = 1:no_of_particlesp_best_fitness(count) = -1000;end%particle_position%particle_velocity%main particle swrm routinefor count = 1:max_iterations%find the fitness of each particle%change fitness function as per equation requiresd and dimensions for count_x = 1:no_of_particles%x = particle_position(count_x,1);%y = particle_position(count_x,2);%z = particle_position(count_x,3);%soln = x^2 - 3*y*x + z;%x = particle_position(count_x);%soln = x^2-2*x+1;x = particle_position(count_x);soln = x-7;if soln~=0current_fitness(count_x) = 1/abs(soln); elsecurrent_fitness =1000;endend%decide on p_best etc for each particlefor count_x = 1:no_of_particlesif current_fitness(count_x) >p_best_fitness(count_x)p_best_fitness(count_x) = current_fitness(count_x);for count_y = 1:dimensionsp_best(count_x,count_y) = particle_position(count_x,count_y); endendend%decide on the global best among all the particles[g_best_val,g_best_index] = max(current_fitness);%g_best contains the position of teh global bestfor count_y = 1:dimensionsg_best(count_y) = particle_position(g_best_index,count_y); end%update the position and velocity compponentsfor count_x = 1:no_of_particlesfor count_y = 1:dimensionsp_current(count_y) = particle_position(count_x,count_y);endfor count_y = 1:dimensionsparticle_velocity(count_y) = particle_velocity(count_y) + c1*rand*(p_best(count_y)-p_current(count_y)) + c2*rand*(g_best(count_y)-p_current(count_y));particle_positon(count_x,count_y) = p_current(count_y)+particle_velocity(count_y);endendendg_bestcurrent_fitness(g_best_index)clear all, clc % pso exampleiter = 1000; % number of algorithm iterationsnp = 2; % number of model parametersns = 10; % number of sets of model parametersWmax = 0.9; % maximum inertial weightWmin = 0.4; % minimum inertial weightc1 = 2.0; % parameter in PSO methodologyc2 = 2.0; % parameter in PSO methodologyPmax = [10 10]; % maximum model parameter valuePmin = [-10 -10]; % minimum model parameter valueVmax = [1 1]; % maximum change in model parameterVmin = [-1 -1]; % minimum change in model parametermodelparameters(1:np,1:ns) = 0; % set all model parameter estimates for all model parameter sets to zero modelparameterchanges(1:np,1:ns) = 0; % set all change in model parameter estimates for all model parameter sets to zero bestmodelparameters(1:np,1:ns) = 0; % set best model parameter estimates for all model parameter sets to zero setbestcostfunction(1:ns) = 1e6; % set best cost function of each model parameter set to a large number globalbestparameters(1:np) = 0; % set best model parameter values for all model parameter sets to zero bestparameters = globalbestparameters'; % best model parameter values for all model parameter sets (to plot) globalbestcostfunction = 1e6; % set best cost function for all model parameter sets to a large numberi = 0; % indicates ith algorithm iterationj = 0; % indicates jth set of model parametersk = 0; % indicates kth model parameterfor k = 1:np % initializationfor j = 1:nsmodelparameters(k,j) = (Pmax(k)-Pmin(k))*rand(1) + Pmin(k); % randomly distribute model parameters modelparameterchanges(k,j) = (Vmax(k)-Vmin(k))*rand(1) + Vmin(k); % randomly distribute change in model parameters endendfor i = 2:iterfor j = 1:nsx = modelparameters(:,j);% calculate cost functioncostfunction = 105*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;if costfunctionbestmodelparameters(:,j) = modelparameters(:,j);setbestcostfunction(j) = costfunction;四、模拟退⽕算法% for d=1:50 %循环10次发现最⼩路径为4.115，循环50次有3次出现4.115 T_max=80; %input('please input the start temprature');T_min=0.001; %input('please input the end temprature');iter_max=100;%input('please input the most interp steps on the fit temp');s_max=100; %input('please input the most steady steps ont the fit temp');T=T_max;load .\address.txt;order1=randperm(size(address,1))';%⽣成初始解。

MATLAB求解数学模型的基本知识目录1. 熟悉MATLAB软件运算环境 (2)（1）运算环境 (2)（2）怎样定义变量 (2)（3）基本运算 (3)2. MATLAB中的基本语法 (4)（1）矩阵的创建与运算 (4)（2）for循环语句 (4)（3）if判定语句 (4)3. 函数创建与运行 (6)4. 数据的读写 (8)5. 怎样实现函数间数据的传递 (9)6. 模型求解（方程组求解） (10)（1）线性方程组 (10)（2）非线性方程组 (10)7. 实例——传热单元数法预测换热器出口参数 (12)1. 熟悉MATLAB软件运算环境（1）运算环境MATLAB帮助文档MATLAB函数的用法在help文档中有详细介绍，看不懂的上网搜集资料。

（2）怎样定义变量例：syms x y;x=1;y=exp(x);disp(y);（3）基本运算加减乘除、指数函数、幂函数例：y=x+1;y=x*1;y=1/x;y=exp(x);y=x^(-0.5);2. MATLAB中的基本语法MATLAB语法与C语言相近，同时它开发了C语言中没有的大量数学函数，便于科研工作的研究。

（1）矩阵的创建与运算例：A=[1,2,3;10,20,30];A(2,3);（2）for循环语句例：X=zeros(1,10);%定义一个1行，10列的零矩阵，矩阵名为Xfor i=1:1:10X(1,i)=i;%给矩阵赋值end（3）if判定语句例：syms x y;x=1;y=3;if x==ydisp('两者相等！'); elsedisp('两者不相等！'); end3. 函数创建与运行MATLAB与C语言一样，可以创建函数文件。

函数可将复杂程序简化，同时可以重复调用，其基本原理与C一致。

保存之后，在工作代码区敲入ds(45)，即可将45℃时湿空气的饱和含湿量求解出来。

注意：M文件的函数名和文件名必须完全一致，否则无法运行。