代写程序&算法设计

尊敬的客户朋友：

     为了更好地为您服务，请仔细阅读服务流程：

【第一步】客户按照以下模板，把需求描述清楚，发到邮箱greensim@163.com：

     1.问题简述；

     2.数学模型(可选)；

     3.采用或设计何种思路或算法；

     4.达到什么要求；

     5.提供主要参考文献和仿真需要的数据(可选)；

     6.完成时间；

     7.能接受的价格范围(可选)。

【第二步

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ImageClassify(K,N,Pm,LB,UB,D,c,m)
% GreenSim团队原创作品，转载请注明
% Email:greensim@163.com
% GreenSim团队主页：http://blog.sina.com.cn/greensim
% [color=red]欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→[url=http://blog.sina.com.cn/greensim]http://blog.sina.com.cn/greensim[/url]

[/color]
M=length(LB);
farm=zeros(M,N);
for i=1:M
    x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);
    farm(i,:)=x;
end
ALLX=cell(K,1);
ALLY=zeros(K,N);
BESTX=cell(K,1);
BESTY=zeros(K,1);
k=1;
while k<=K

BorderLength=1000;
DL=5;
[Sx,Sy]=InitSK(BorderLength,DL,ZawFlag);
NodeNum=70;
rLower=70;
rUpper=70;
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[Cx,Cy,r,R]=InitCovRand(NodeNum,rLower,rUpper,ZawFlag,BorderLength);
figure
DrawCovering(Cx,Cy,r,ZawFlag,BorderLength);
Move=ones(1,NodeNum);
Cx(1)=400;Cy(1)=300;
Move(1)=0;
M=200;
CC=zeros(1,M+1);
[C,IfCove

车间布局优化是将加工设备、物料输送设备、工作单元和通道走廊等布置物体合理地放置在一个有限的生产车间内的过程。车间布局优化模型是一个含有较为复杂约束的非线性连续优化模型，可以使用遗传算法进行优化。本源码由GreenSim团队原创，转载请注明，有意购买源码或代写相关程序，请与GreenSim团队联系（主页http://blog.sina.com.cn/greensim）。
%% 车间布局遗传禁忌搜索算法仿真主界面
%% 第一步：设置问题实例
Li=[38;16;30;40;48;32;46];%车间长度
Wi=[28;36;16;18;24;28;16];%车间宽度
%每单位距离每单位物流量的物料搬运费用
P=[
0,2,3,2,5,4,4;
0,0,5,2,2,3,4;
0,0,0,1,5,4,3;
0,0,0,0,1,5,1;
0,0,0,0,0,4,5;
0,0,0,0,0,0,1;
0,0,0,0,0,0,0
];
%物料搬运的频率
F=[
0,2,2,1,0,2,1;
0,0,2,1,1,2,2;
0,0,0,2,1,2,1;
0,0,0,0,2,1,2;
0,0,0,0,0,2,1;
0,0,0,0,0,0,1;
0,0,0,0,0,0,0
];
%物流量
Q=[
0,10,6,8,4,6,1;
0, 0,3,2,5,4,4;

%%
clc
close all
clear
%% 问题参数设置
M=8;%工地总数目
L=6;%预拌车吨位（立方米）
C=20;%预拌车总数目
MD=3;%配料和装车时间（分钟）
%到各工地的去程时间（分钟）
TDG=[30;25;40;15;35;45;20;20];
%到各工地的回程时间（分钟）
TDB=[25;20;30;15;30;35;20;15];
%各工地需要的混凝土总量（立方米）
R=[15;20;20;25;10;12;30;25];
%各工地的浇筑持续时间（分钟）
CD=[20;30;25;10;35;15;20;15];
%施工工地允许的最大中断时间（分钟），与连续施工保证施工质量有关
ABD=[5;5;15;5;5;10;10;5];
%施工工地允许的最大配送时间（分钟），与保证混凝土品质有关
ADD=[100;90;100;90;120;110;100;90];
%各施工地开始施工的时刻（以分为单位的相对时间）
ST=[0;0;30;0;0;30;0;0];
%0时刻对应的真实时间（小时分钟制）
HM=[8;0];%举例，[8,15]表示8:15
%各工地需要的预拌车总数量
RT=ceil(R/L);
A=zeros(0,0);
for i=1:length(RT);
    A=[A;i*ones(RT(i),1)];
end

水电站中长期优化调度主要是在满足电力系统出力要求以及下游综合用水要求等的前提下，合理地安排水库各个月份的发电流量，使得调度期内的总发电量最大。即在给定预报入库流量过程线、下游综合用水流量过程线、调度期起始水位和终止水位等条件下，通过总水量的合理运用使调度期内水电站的总发电量最大。本源码由GreenSim团队原创，转载请注明，有意购买源码或代写相关程序，请与GreenSim团队联系（主页http://blog.sina.com.cn/greensim）。

%% 参数设置
A=8.5;%出力系数，常数
Tt=730*ones(12,1);%第t个时段的小时数
%注意：一年按363天*24小时算，均分为12个月
HtLB=55*ones(12,1);%第t时段水位约束的下界，单位：米
HtUB=[65;65;65;61;61;61;61;65;65;65;65;65];%第t时段水位约束的上界，单位：米
VtLB=zeros(12,1);
VtUB=zeros(12,1);
for i=1:12
    VtLB(i)=Ht2Vt(HtLB(i));
    VtUB(i)=Ht2Vt(HtUB(i));
end
%注意：蓄水量Vt和水位Ht之间有一一对应的关系，单位：立方米
NtLB=260000*ones(12

   设采样频率为fs=1000Hz, 已知原始信号为x=sin（2*pi*80*t）+2*sin(2*pi*140*t),加噪声后的信号为xn=x+randn(size(t)), 下面通过设计数字FIR滤波器恢复出信号。

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RA准则下的OFDM自适应资源分配问题，涉及载波和功率的分配，是一个既含有离散决策变量，又含有连续决策变量的非线性优化模型，且含有较为复杂的非线性约束，因此适合采用智能优化算法进行求解。本源码由GreenSim团队原创，转载请注明，有意购买源码或代写相关程序，请与GreenSim团队联系（主页http://blog.sina.com.cn/greensim）。

function [BESTX1,BESTX2,BESTY,ALLX1,ALLX2,ALLY]=GA2(K,N,Pm,H,BBB,P,N0)
%% 本源码实现遗传算法，用于RA准则下的多用户OFDM自适应资源分配
%% 输入参数列表
%  K         迭代次数
%  N         种群规模，要求是偶数
%  Pm        变异概率
%  H         信道增益矩阵，K*N的矩阵，表示用户k在子信道n上的信道增益，无单位，取值范围0~1
%  BBB       总带宽（Hz）
%  P