222100106-方锦琦-软件工程实践寒假作业

222100106方锦琦 2024-01-31 12:48:37

https://gitcode.net/m0_68317668/git-learning-course/-/blob/master/222100106-%E6%96%B9%E9%94%A6%E7%90%A6-%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%AF%92%E5%81%87%E4%BD%9C%E4%B8%9A.md

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只贴pycharm代码，和jupyter代码有部分出入，讲解部分上b站看跟李沐学AI，线性回归部分 import matplotlib.pyplot as plt import os import random import torch from d2l import torch as d2l def synthetic_data(w,b,num_examples): X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w))) y=torch.matmul(X,w)

draw.io-arm64-29.2.9.deb 是安装包deb格式，已测试功能正常。命令：sudo dpkg -i draw.io-arm64-29.2.9.deb 等待安装完成，无报错，是为安装成功。

车-电-路网时空分布负荷预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“车-电-路网时空分布负荷预测研究”展开，基于Matlab代码实现，旨在通过建模仿真手段对电动汽车、电力网络与交通路网之间的耦合关系进行综合分析，预测负荷在时间和空间上的分布特征。研究结合智能优化算法、机器学习模型（如神经网络）及时空数据分析方法，构建多维度、多系统联动的负荷预测框架，涵盖交通流量、充电行为、电网响应等关键因素，实现对复杂城市场景下能源与交通系统协同运行的量化评估。该研究对于推动智能电网、智慧交通与新能源汽车融合发展具有重要意义。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、交通工程、能源管理或智慧城市相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于城市级电动汽车充电负荷的时空分布建模与仿真；②支撑电网规划、削峰填谷、有序充电策略制定等实际应用场景；③作为科研项目复现、论文写作或课题研究的技术参考。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注模型输入参数设置、算法实现流程与仿真结果分析，同时可扩展引入实际交通与电网数据以提升预测精度和实用性。

【9种优化算法比较】CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO智能优化算法比较（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了9种智能优化算法（CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO）的比较研究，并提供了相应的Matlab代码实现。文档不仅涵盖算法在路径规划、调度优化、电力系统管理等领域的应用，还展示了其在多目标优化、机器学习模型优化及工程仿真中的实际案例。通过对比不同算法的性能，帮助科研人员选择最适合特定问题的优化方法。此外，文档附带丰富的仿真资源和代码下载链接，便于读者复现和进一步研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研或工程优化相关工作的研究生、科研人员及工程师；尤其适用于在智能算法、电力系统、路径规划、调度优化等领域开展研究的专业人士。; 使用场景及目标：① 对比分析多种智能优化算法在不同优化问题中的收敛速度、精度与稳定性；② 应用于生产调度、电力系统优化、无人机路径规划、神经网络参数优化等实际科研与工程项目中；③ 辅助论文复现、算法改进与创新性研究。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，优先理解各算法的核心机制与参数设置，通过典型测试函数和应用场景验证算法性能，同时参考文中提及的科研方向拓展自身研究思路。

基于改进粒子群算法的多无人机协同航迹规划（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于改进粒子群算法的多无人机协同航迹规划方法，并提供了Matlab代码实现。该研究聚焦于利用智能优化算法解决多无人机在复杂环境下的协同路径规划问题，通过改进粒子群算法提升搜索效率与路径优化能力，确保无人机编队能够有效规避障碍物、满足飞行约束并实现任务协同。文中涵盖了算法设计、模型构建、仿真验证等关键环节，展示了航迹规划的全过程及优化效果。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于多无人机系统在城市、灾害救援等复杂场景中的协同任务执行；②为智能优化算法在路径规划领域的实际应用提供参考案例；③帮助研究人员复现和改进现有算法以提升航迹规划性能。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验，深入理解算法实现细节，并尝试调整参数或引入其他优化策略以进一步提升性能。同时可参考文档中提到的相关算法比较与应用场景扩展思路。

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