内容概要：本文档是一份来自中国科学技术大学的《Matlab先进算法讲义》，主要介绍了数学建模中常用的四种算法：神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法。每种算法均以应用为导向，简要讲解其原理、结构、分类及其在数学建模中的具体应用实例。对于神经网络，重点介绍了感知器和BP网络，展示了如何通过训练网络来解决分类问题；遗传算法则模拟生物进化过程，用于求解优化问题；模拟退火算法借鉴了物理退火过程，适用于组合优化问题；模糊数学方法通过隶属度的概念处理模糊决策问题。文中还提供了部分算法的Matlab和C语言程序代码，帮助读者更好地理解和应用这些算法。 适合人群：具备一定数学建模基础、对Matlab有一定了解的高校学生及科研人员。 使用场景及目标：①学习神经网络、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法的原理及其应用场景；②掌握如何利用这些算法解决实际问题，如分类、优化、决策等；③能够编写和调试相关算法的程序代码，应用于数学建模竞赛或科研项目中。 其他说明：本文档侧重于算法的应用而非深入理论探讨，旨在帮助读者快速入门并应用于实际问题解决。读者应结合提供的程序代码进行实践，以加深理解。

基于MADRL的单调价值函数分解（Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning）QMIX 是一种用于多智能体强化学习的算法，特别适用于需要协作的多智能体环境，如分布式控制、团队作战等场景。QMIX 算法由 Rashid 等人在 2018 年提出，其核心思想是通过一种混合网络（Mixing Network）来对各个智能体的局部 Q 值进行非线性组合，从而得到全局 Q 值。 在多智能体强化学习中，每个智能体都需要基于自身的观测和经验来学习策略。在一个协作环境中，多个智能体的决策往往相互影响，因此仅考虑单个智能体的 Q 值并不足够。直接对整个系统的 Q 值进行建模在计算上是不可行的，因为状态和动作空间会随着智能体数量呈指数增长。

6.4 基本程序块概述 6-2/14 DB71 装刀/卸刀点的接口 已为刀库配置的每个装刀点（ 大值 16）在 DB71 中都有一个接口（接口 1-16）。 直接装载到主轴时，装刀点 1 的接口将激活。接口 1 还用于重定位功能。 DB72 作为换刀位置的主轴接口 已在刀库配置中定义的每个可用主轴（ 大值 16） 在 DB72 中都有一个接口（接口 1 - 16）。 DB73 作为换刀位置的刀架接口 每个刀架在 DB73 中都有一个区域（ 大值 16，接口 1 - 16）。 DB74 刀具管理的内部数据块 DB1071 多刀数据（装刀/卸刀点） DB1071 适用于每个可用装刀点的多刀（装载/卸载）。 DB1072 多刀数据（主轴） DB1072 适用于每个可用主轴的多刀（主轴）。 DB1073 多刀数据（刀架） DB1073 适用于每个可用刀架的多刀（刀架）。 6.4 基本程序块概述 PLC 基本程序具有以下指令，可在装刀/卸刀以及换刀的情况下传达刀具的状态变化或位置变化信息。 功能块 说明 FC6 刀具管理和多刀的传递块 当状态发生变化时（装刀/卸刀、换刀），使用该指令。 “多刀”情况下使用 FC6。 FC6 与 FC8 的功能相同，但它还具有多刀功能。 FC7 通过刀架换刀的传递块 FC7 用于通过刀架换刀。 FC8 刀具管理的传递块 当状态发生变化时（装刀/卸刀、换刀），使用该指令。 6.5 DB71 数据块接口 6.5.1 数据结构简介 DB71 刀库操作（刀具装载/卸载，刀库旋转，刀具移位…功能）的接口。 大支持 16 个接口 SS1~SS16，对应 DB71 的 DBX0.0~DBX1.7。 对应每个接口提供 30 个字节的接口数据区域，提供该接口的详细信息。

基于matlab的 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化-内含数据集和源码.zip

内容概要：本文详细介绍了四参数随机生长法（QSGS算法）在生成随机孔隙结构方面的应用。首先，通过Python代码展示了如何利用QSGS算法生成二维和三维的随机孔隙结构，并讨论了关键参数如孔隙率、生长概率、分布概率等的作用。接着，文章探讨了将生成的孔隙结构转化为CAD模型的方法，包括使用SVG、DXF等格式进行矢量化处理，以及在导入仿真软件（如COMSOL、ANSYS Fluent）之前所需的网格光顺处理。此外，文中还分享了一些实用技巧，如使用trimesh库进行网格优化，以及如何通过参数扫描提高仿真精度。 适合人群：从事材料科学、多孔介质研究、仿真分析的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要生成复杂随机孔隙结构并进行流体力学、热传导等仿真的应用场景。主要目标是提供一种高效、灵活的孔隙结构生成方法，提升仿真的准确性和效率。 其他说明：文章提供了多个Python代码片段作为实例，帮助读者更好地理解和应用QSGS算法。同时，强调了参数调整的重要性，并给出了具体的优化建议。

MATLAB实现基于NSGA-II的水电-光伏多能互补系统协调优化调度模型,MATLAB代码：基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度 关键词：NSGA-II算法 多目标优化 水电-光伏多能互补 参考文档：《自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于NSGA-II的水电-光伏互补系统协调优化模型，首先，结合水电机组的运行原理以及运行方式，构建了水电站的优化调度模型，在此基础上，进一步考虑光伏发电与其组成互补系统，构建了水-光系统互补模型，并采用多目标算法，采用较为新颖的NSGA-II型求解算法，实现了模型的高效求解。 ,基于NSGA-II的多目标优化; 水电-光伏多能互补; 协调优化调度; 水电光伏系统模型; 优化求解算法; MATLAB仿真。,基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补调度优化模型研究与应用

MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置（可加入风光机组） 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法）。

内容概要：本文深入探讨了直流电机的传递函数及其模糊控制PID算法的原理，并详细介绍了如何在Matlab环境中实现这一控制算法。文中首先解释了直流电机传递函数的概念，描述了输入电枢电压与输出转速之间的动态关系。接着，阐述了模糊控制PID算法的工作机制，包括模糊化、模糊规则制定、模糊推理与解模糊四个步骤。最后，给出了具体的Matlab代码实现，展示了从定义传递函数到模糊控制器设计，再到仿真实验和结果可视化的全过程。 适合人群：对自动控制系统有兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过Matlab实现复杂控制算法的人。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流电机控制原理并掌握具体实现方法的学习者。目标是使读者能够独立完成类似系统的建模、控制算法的设计与仿真。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附带完整的代码实例，有助于读者更好地理解概念并在实践中加以运用。

内容概要：本文详细介绍了成熟的电动车霍尔FOC（磁场定向控制）解决方案，涵盖代码实现、电路设计、PCB布局以及独特的开关霍尔算法处理。文章首先展示了霍尔状态机的核心代码，解释了状态转移表的设计及其高效性。接着讨论了硬件设计中的重要细节，如霍尔信号整形电路、双级滤波、滞回特性窗口电路等。此外，还探讨了坐标变换库的优化方法，如使用Q15格式查表法代替浮点运算，以及低速时的霍尔补偿算法。文中还提到了PCB布局的特殊设计，如MOS管驱动信号线的蛇形走线，以减少传播延迟。最后，文章分享了一些实战经验，如电流环的调试技巧和霍尔信号处理的注意事项。 适合人群：从事电动车驱动系统开发的技术人员，尤其是对霍尔FOC算法感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并优化电动车驱动系统的专业人士。目标是提高系统的效率、可靠性和性能，特别是在霍尔信号处理和FOC算法的应用上。 其他说明：文章提供了完整的工程源码和电路图下载链接，强调了实际应用中的调试和参数调整的重要性。

基于FPGA的FOC电流环实现：Verilog编写的电流环PI控制器与SVPWM算法，清晰代码结构，适用于BDLC和PMSM，含Simulink模型,基于FPGA的FOC电流环实现 1.仅包含基本的电流环 2.采用verilog语言编写 3.电流环PI控制器 4.采用SVPWM算法 5.均通过处理转为整数运算 6.采用ADC采样，型号为AD7928，反馈为AS5600 7.采用串口通信 8.代码层次结构清晰，可读性强 9.代码与实际硬件相结合，便于理解 10.包含对应的simulink模型（结合模型，和rtl图，更容易理解代码） 11.代码可以运行 12.适用于采用foc控制的bldc和pmsm 13.此为源码和simulink模型的价，不包含硬件的图纸 A1 不是用Matlab等工具自动生成的代码，而是基于verilog，手动编写的 A2 二电平的Svpwm算法 A3 仅包含电流闭环 A4 单采样单更新，中断频率 计算频率，可以基于自己所移植的硬件，重新设置 ,基于FPGA的FOC电流环实现; Verilog语言编写; 电流环PI控制器; SVPWM算法; 整数运算; ADC采样(A