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MATLAB–基于蚁群算法的机器人最短路径规划 * https://blog.csdn.net/woai210shiyanshi/article/details/104712540?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168853912916800215023827%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257Drequest_id=168853912916800215023827biz_id=0utm_medium=distribute.pc_search_result.
本系列侧重于例题实战与讲解，希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾，读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节，然后进入本文正文例题实战，效果更佳。 如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞与收藏~ 现代优化算法，自20世纪80年代初开
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全国大学生数学建模竞赛中，常见的算法模型有以下30种： 最小二乘法 数值分析方法 图论算法 线性规划 整数规划 动态规划 贪心算法 分支定界法 蒙特卡洛方法 随机游走算法 遗传算法 粒子群算法 神经网络算法 人工智能算法 模糊数学 时间序列分析 马尔可夫链 决策树 支
目录 一、一元线性回归 1、步骤 2、matlab命令（多元线性回归） 3、举例 二、一元非线性回归 三、多项式回归 1、一元多项式回归 应用 2、多元二项式 应用 四、非线性回归 应用 五、 逐步回归 应用 r²和F越大越好 p越小越好 从残差图可以看出，除第二个
最近有很多朋友咨询我关于Matlab论文插图绘制方面的问题。 问了一下，这些朋友中，除了写博士论文的， 大部分都是要参加美赛的 。 这让我突然想起， 自己曾经为了水论文， 购买过一批Matlab数学建模的资料 。 想了想，自己应该也用不到了，索性借此机会，拿出来分享给
客观评价方法中的一种,亦称为理想解法，是一种有效的多指标评价方法。这种方法通过构造评价问题的正理想解和负理想解，即各指标的最优解和最劣解，通过计算每个方案到理想方案的相对贴近度，即靠近止理想解和远离负理想解的程度，来对方案进行排序，从而选出最优
与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所 有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数） 【插值和拟合的区别】 插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但
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可以三个条件 以此类推 （condition1）？x：（condition2）？y：z string变成int int 变成string 可以用循环 模运算展开式推导 我们要证明等式： (a * b) mod m = ((a mod m) * (b mod m)) mod m 假设 a = q1 * m + r1 ，其中 q1 是 a 除以 m 的商， r1 是 a 除以 m 的余数。类似地，假设 b = q2 * m + r2 ，其中
