轮毂位置分配

运用matlab中的粒子群优化算法解决轮毂位置分配问题。

在 MxN 棋盘上，每个方格都包含一个字母。从任意方格出发，按如下规则构成单词：- 每次选取相邻 8 个方格中的一个方格（不能选取已选过的方格）- 依次循环，形成一个字母序列

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

为 SparkContext 分配 Executor 时，需要考虑内存和 CPU 资源。内存分配应避免过度分配，导致内存溢出或数据溢出。CPU 分配应根据实际计算需求调整，可根据 CPU 使用率进行观察。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

学习如何有效地分配Oracle角色给管理员。

专为轮胎试验机设计的轮毂——轮鼓，具备出色的耐用性和可靠性，助力高效精准的轮胎测试。

CarSim 和 Simulink 联合建模的电动车仿真方案还挺实用的。作者直接在 CarSim 里把燃油车模型改成了轮毂电动机结构，省掉了传动系统那套东西，结构清爽多了。在 Simulink 里搭了个电动机控制模型，两边通过接口交互，逻辑也清晰，响应还挺真实。 CarSim 里的整车模型构建得蛮细的，尤其是轮毂电机这块，没用传统那套“发动机-变速箱-驱动轴”的逻辑，直接让电动机推轮子，更贴近真车结构。你要是做整车控制建模，这种结构蛮省事。 Simulink 那边主要负责电动机建模，考虑了实际电机的特性和参数。像电压、电流、转速这些变量都有体现，适合做控制策略验证。你用Simulink搭过控制

财富分配的 Python 模拟，挺有意思的一个资源。用游戏方式搞了个社会模拟：100 人、每天随机给钱、从 18 岁玩到退休，看看怎么逐渐拉开差距。代码写得清楚，逻辑也直观，不用花太多脑子就能看懂。更妙的是，作者还加了几个变体，比如加税、拼努力、含着金钥匙出生那种，玩起来挺有意思的。 财富模型的初始设置比较简单，100 个人起步都一样：每人 100 块钱，每天都拿出1 块钱随机送给别人。看着挺公平的设定，但跑着跑着就不一样了。整体逻辑实现都在代码里，一看就懂。 代码部分直接用的Python，写得蛮清爽的。用for 循环跑每一天的变化，用random模块控制转账方向。如果你对模拟过程感兴趣，建议

Waterfilling.m 是一个好用的 MATLAB 工具，主要用于根据子载波数目和总功率，来分配子信道的功率。使用这个工具，你可以轻松地进行功率分配，并且能生成相应的功率分配图。这对于做 OFDM 或其他通信算法的仿真研究有用。嗯，代码逻辑简单，运算速度还挺快的，适合你在调试或仿真过程中使用。如果你需要做类似的功率分配，这个资源挺适合你。 不过要注意，虽然工具简单，最好还是对 MATLAB 有一定的了解，这样能更好地发挥它的优势。，这个工具是个实用的小帮手，适合无线通信方面的项目。