代码中用到的数学模型参见 https://blog.csdn.net/weixin_45624300/article/details/124311286 代码思路为：将第一个点和最后一个点设置为车辆，也就是通常说的其实车场和终止车场；其余的节点则表示顾客节点。 代码使用了数据和代码分离的形式编写，你至于要更换数据就可以直接使用；车辆容量是灵活的，如果你设置了不同的数值，则模型就是多车型的；如果你其实车场和终止车场不是同一个点，则还可以变成开放车辆路径问题（Open vehicle routing problem）。 如需有付费答疑需求，请关注《运筹优化与地理信息》公众号在后台获取博主联系方式；或添加QQ群【1058193212】，联系群主。

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Matlab的耳语代码无码 该存储库适用于以下论文中介绍的具有Lp范数约束的非凸优化（NOLC），并且是在Matlab R2014a中构建的。 Zhang T，Wu H，Liu Y，et al。 [J]。 遥感，2019，11（5）：559。 有关我的更多信息，您可以访问我的。 内容 介绍 红外搜索与跟踪（IRST）系统已被广泛使用，红外小目标检测领域也受到了广泛的关注。 在此背景下，本文提出了一种基于具有Lp范数约束（NOLC）的非凸优化的红外小目标检测方法。 NOLC方法用Lp范数增强了稀疏项约束，同时适当地缩放了低秩项的约束，因此NP难问题转化为非凸优化问题。 首先，将红外图像转换为斑块图像，然后通过乘数的交替方向方法（ADMM）对其进行求解。 通过改进收敛策略，给出了一种有效的求解器。 实验表明，NOLC能够准确地检测出目标并极大地抑制了背景，证明了NOLC方法在检测效率和计算效率上的优势。 图1.具有不同p值的几何。 从左上到右下分别等于2.8、1.4、1、0.7。 图2.红外图像的低秩特性和稀疏性说明。 方法 图3. NOLC模型的检测流程。 下表中给出了NOLC模型的迭代

包括时序分析DDR采样的Vivado示例工程，以及工程做舒徐约束所对应的器件使用手册。适合于FPGA时序约束与分析的初学者，更好的理解DDR时序约束的方法。

总体设计约束 描述由标准、硬件、技术限制等造成的对设计的限制 标准顺从：描述来自现有标准和规则的需求 报告格式 数据命名 协议 硬件约束：描述支持软件运行的硬件条件，如内存限制 技术限制：描述对使用的特定技术的限制，如数据库、并行操作等 总体概述 具体需求 设计约束 质量属性 简介 附录 依赖关系 其它需求

空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法.pdf,针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题，提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰，该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度，提出SCFFCM算法，该算法用于给出一个较好的初始分割；接着由初始分割计算MRF模型的约束场，再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值，进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场，并基于最大概率准则得到分割结果；最后，采用形态学去除分割结果中的孤立噪点，并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明，所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。