HyperledgerComposer上单个城市患者的电子医疗记录保存系统-JavaScript-下载下载

weixin_39822095 2023-01-23 13:30:12

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法（PSO）的无人机路径规划展开研究，重点探讨了如何利用改进的粒子群算法优化无人机在复杂环境下的飞行路径，并将其与传统粒子群算法和遗传算法进行对比分析。研究通过Matlab代码实现仿真，验证了改进PSO在收敛速度、路径最优性和避障能力方面的优势，旨在提升无人机路径规划的效率与安全性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法背景的科研人员、自动化与人工智能方向的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人机自主导航、智能巡检、应急救援等实际场景中的路径规划问题；②为优化算法研究者提供改进PSO算法的设计思路与Matlab实现参考，促进智能优化技术在无人系统中的应用发展；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验，深入理解算法改进机制，并尝试在不同环境地图中测试算法性能，进一步开展算法对比与参数敏感性分析。

【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现优化调度方案，提升公交系统运营效率。文中详细介绍了改进遗传算法的设计与实现过程，包括编码方式、适应度函数构建、选择、交叉、变异等操作的优化策略，并将其应用于实际公交调度场景中，解决发车频率、车辆分配、司机排班等关键问题。通过仿真实验验证了该方法在降低运营成本、提高服务质量方面的有效性，同时与其他传统算法进行了对比分析，展现了改进遗传算法在复杂调度问题中的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划、城市公交系统管理等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①解决城市公共交通系统的发车调度与司乘人员排班优化问题；②研究遗传算法在复杂组合优化问题中的改进策略与工程实现；③为智慧交通系统提供可复用的调度优化模型与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践，重点关注算法参数设置与实际调度约束条件的建模方法，同时可扩展应用于其他类型的车辆调度问题，如地铁、班车或物流配送等场景。

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