MATLAB Code Generation for MOPSO in WSN Optimizing Cluster Counts

Matlab的无花果生成代码用于连续时间和空间中强化学习问题的策略迭代。该存储库提供了用于生成中显示的仿真结果的开源代码： “Jaeyoung Lee和Richard S. Sutton（2021）连续时间和空间中强化学习问题的策略迭代 - 基本理论和方法，自动书，第126卷，109421。”要在中重现结果，请根据以下说明运行代码（在MATLAB R2012a（32位）版本中进行测试）。首先，将MATLAB工作目录设置为您计算机中克隆的本地存储库路径；使用以下命令清除环境： close all; clear all; clc。使用以下命令来再现与手稿中的模拟相对应的数据。案例1：凹面哈密顿量奖赏（第7.1节）： DPI： Main('DPI', 'Con', 'Normal', [20, 21], 50)， IPI： Main('IPI', 'Con', 'Normal', [20, 21], 50)。情况2：最佳控制（第7.2节）： DPI： Main('DPI', 'Opt', 'Normal', [20, 21], 50)， IPI： Main('IPI', 'Opt', 'Normal', [20, 21], 50)。

Matlab的无花果生成代码bycycle_matlab这个小型仓库的目的是在Matlab中使用神经振荡的逐周期分析（来自Scott Cole和Bradley Voytek）。原始的bycycle Python代码必须首先安装，才能使用此仓库的Matlab代码。数据包括样本LFP录音。以下是当前Matlab脚本的四个主要功能： byc_get_table.m：调用bycycle函数中的lowpass_filter和compute_features，生成一个包含.NET中描述的所有参数的表，并将表格及信号保存在result_mat文件夹中。 byc_plot_table.m：从Results_mat文件夹中获取表格并绘制不同的特征图，以便为突发检测选择最佳参数。图形保存在Results_fig文件夹中。 byc_get_bursts.m：从result_mat文件夹中获取表格，并使用可配置的参数组合运行突发检测，结果覆盖Results_mat中的内容。 byc_plot_bursts.m：从表格中获取突发检测结果，并可视化这些突发事件。

Dbc Matlab 生成代码使用间接学习架构的 GMP DPD Matlab库。如果在项目中使用该仓库，请引用该仓库。下面是一个示例 bibtex 条目： @misc{TarverILADPD, author = {Tarver, Chance}, title = {GMP DPD Using Indirect Learning Architecture Matlab Library}, month = sep, year = 2019, doi = {put appropriate doi here from current doi above}, } 介绍：功率放大器（PA）是非线性设备，这些非线性会导致诸如载波周围的频谱再生长之类的失真。3GPP和FCC对此相邻载波泄漏和其他非线性伪影施加了限制。为了解决这个问题，我们可以使用PA非线性的倒数进行预失真。一种标准的方法是通过 间接学习体系结构。设计预失真器的一个挑战是我们不知道预失真器的输出应该是什么，因此我们可以直接使用 最小二乘法 来求解预失真器的设计。间接学习体系结构使我们能够规避这一问题。如何安装：选项1：将...

Matlab有限元网格化源程序-huniform.m MIT研究人员编写的论文，提供了一种简单的有限元网格化方法。虽然该方法可行，但理解起来可能略显复杂。希望此内容能帮助需要的人。 简单介绍： function [p,t]=distmesh2d 该网格化函数的输出包括： 节点位置 p：这是一个 N×2 数组，包含了每个节点的 x 和 y 坐标。 三角形索引 t：每一行表示一个三角形，通过 3 个整数值指定该三角形的节点编号。 输入参数如下： 几何形状：通过距离函数 fd 给出。此函数返回每个节点位置 p 到最接近边界的有符号距离。 期望的边长函数：通过函数 fh 给出，返回每个输入点的元素大小 h。 初始分布的节点间距 h0：对于均匀网格（即常量），最终网格的元素大小通常会略大于此输入值。 区域的边界框：一个数组 bbox = [xmin, ymin; xmax, ymax]。 固定节点位置：由数组 p 给出。 通过该函数，用户可以生成适用于二维问题的有限元网格。

Matlab Vascu Synth是一款模拟血管3D图像的软件，提供CA码生成功能。该软件生成一系列PNG图像，可用于测试3D图像分析或生成深度学习数据集。存储库包含克隆软件的简化安装说明和脚本。详细文档请参考官方链接。源代码来自于研究论文提供的vascu合成器C++源，经修改以输出PNG格式图像并增加文件名后缀以支持多于1000张图像堆栈。示例配置文件和Python脚本提供了配置文件生成和并行化运行的支持。

This project focuses on determining the optimal solar angle for constructing solar photovoltaic systems and solar thermal collectors for pasteurization in El Kharga Oasis, Egypt. The code utilizes equations provided in the solar thermal applications reference and the ASHRAE model. It was developed by Omar Ahmed, Mark Maged, with the assistance of Ahmed Youssef, Ahmed Hesham, and Omar Tarek, under the supervision of Professor Adel Khalil and Dr. Muhammed Abdullah Zidan from Cairo University’s Mechanical Power Engineering Department.

脑血管系统是一个复杂的血管网络，为大脑提供重要的营养和氧气。这种系统易于遭受出血、感染、血栓等损伤，常常需要进行脑部手术。然而，手术时通常无法直接进入手术地点，因此必须寻找替代入口点和路径。提出的系统利用MRA图像上的图像处理和路径查找技术，帮助医生/外科医生找到脑血管系统中两点之间的最短距离。论文链接：ACM Paper

个人心得总结，整理了MOPSO算法的核心原理和应用体会。

In this article, we explore the optimization of PID parameters using BAS (Beetle Antennae Search) and SOA (Swarm Optimization Algorithm) methods in MATLAB. By leveraging MATLAB's built-in BAS optimization and SOA optimization functions, users can enhance PID controller performance effectively. Key Methods BAS Optimization: The BAS algorithm simulates beetle behavior to locate optimal solutions efficiently, minimizing error in PID control. SOA Optimization: The SOA algorithm, inspired by swarm intelligence, is another powerful method to refine PID parameters, enabling improved control accuracy. Steps to Implement Setup MATLAB: Open MATLAB and access the BAS and SOA programs, adjusting parameters as needed for optimal PID performance. Run Simulink Models: Simulate the systems using provided Simulink diagrams for BAS and SOA to observe and compare optimization results. The use of BAS and SOA provides flexible, efficient paths to tuning PID controllers, beneficial across various applications requiring precise control mechanisms.