matlab生成随机置换矩阵

要在Matlab中生成随机置换矩阵，可以使用以下步骤:

1. 首先，使用randperm函数生成一个长度为n的随机排列向量，其中n是你想要生成的置换矩阵的维度。
2. 接下来，使用eye函数生成一个n×n的单位矩阵。
3. 最后，通过将单位矩阵的列按照随机排列向量的索引重新排列，从而生成一个随机置换矩阵。

以下是Matlab代码示例:

n = 5; % 设置矩阵的维度
permutation = randperm(n); % 生成一个随机排列向量
P = eye(n); % 生成一个单位矩阵
P = P(:, permutation); % 按照随机排列向量的索引重新排列单位矩阵的列

通过这个步骤，你可以在Matlab中生成一个随机置换矩阵。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

1、采用C/C++/Matlab等实现置换流水车间调度问题数学模型，并通过算例验证代码的正确性。

置换流水车间调度问题是一个经典的优化问题，它的目标是在一定的约束条件下，使得生产过程中所需的时间最短。下面我来介绍一下如何用C语言实现这个问题的数学模型，并通过算例验证代码的正确性。

首先，我们需要定义问题的数学模型。假设有m台机器和n个作业需要完成，每个作业需要在不同的机器上完成一定的工序。我们可以用一个二维数组time[i][j]表示第i个作业在第j台机器上完成的时间。我们的目标是找到一种最优的调度方式，使得所有作业完成所需的时间最短。

接下来，我们可以采用启发式算法，如模拟退火算法或遗传算法等，来求解最优调度。这里我们以模拟退火算法为例。

首先，我们需要初始化一个初始解。可以随机生成一个排列，表示作业的执行顺序。然后计算出这个排列所对应的完成时间，并将其作为当前最优解，记为best。接着，我们开始迭代，每次迭代都会生成一个新的解，并计算出它的完成时间。如果新的解的完成时间比当前最优解的完成时间更短，就将新的解作为当前最优解。否则，以一定概率接受新的解，避免陷入局部最优解。

下面是用C语言实现置换流水车间调度问题的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define MAXN 100
#define MAXM 10

int n, m; // 作业数和机器数
int time[MAXN][MAXM]; // 执行时间矩阵
int best_seq[MAXN]; // 当前最优解的作业执行顺序
int cur_seq[MAXN]; // 当前解的作业执行顺序
int best_time; // 当前最优解的完成时间
int cur_time; // 当前解的完成时间

// 计算完成时间
int calc_time(int seq[]) {
    int machine[MAXM] = {0};
    int time_used[MAXN][MAXM] = {0};
    int time_start[MAXN][MAXM] = {0};
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int job = seq[i];
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            int machine_id = time_start[job][j];
            if (machine_id == 0) {
                machine_id = 1;
            }
            while (machine[machine_id] > time_used[job][machine_id - 1]) {
                machine_id++;
            }
            time_start[job][j] = machine_id;
            time_used[job][machine_id - 1] += time[job][j];
            if (time_used[job][machine_id - 1] > machine[machine_id]) {
                machine[machine_id] = time_used[job][machine_id - 1];
            }
        }
    }
    int max_time = 0;
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        if (machine[i] > max_time) {
            max_time = machine[i];
        }
    }
    return max_time;
}

// 模拟退火算法
void sa() {
    double T = 1000; // 初始温度
    double Tmin = 1e-8; // 终止温度
    double alpha = 0.99; // 降温系数
    int iter = 10000; // 迭代次数
    best_time = calc_time(best_seq);
    cur_time = best_time;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cur_seq[i] = best_seq[i];
    }
    while (T > Tmin) {
        for (int i = 0; i < iter; i++) {
            int a = rand() % n;
            int b = rand() % n;
            int tmp = cur_seq[a];
            cur_seq[a] = cur_seq[b];
            cur_seq[b] = tmp;
            int new_time = calc_time(cur_seq);
            int delta = new_time - cur_time;
            if (delta < 0 || exp(-delta / T) > (double)rand() / RAND_MAX) {
                cur_time = new_time;
                if (cur_time < best_time) {
                    best_time = cur_time;
                    for (int j = 0; j < n; j++) {
                        best_seq[j] = cur_seq[j];
                    }
                }
            } else {
                tmp = cur_seq[a];
                cur_seq[a] = cur_seq[b];
                cur_seq[b] = tmp;
            }
        }
        T *= alpha;
    }
}

int main() {
    srand(time(NULL));
    printf("请输入作业数和机器数：");
    scanf("%d%d", &n, &m);
    printf("请输入每个作业在不同机器上的执行时间：\n");
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            scanf("%d", &time[i][j]);
        }
    }
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        best_seq[i] = i;
    }
    sa();
    printf("当前最优解：");
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d ", best_seq[i]);
    }
    printf("\n当前最短完成时间：%d\n", best_time);
    return 0;
}

代码中，calc_time函数用来计算完成时间，sa函数用来实现模拟退火算法。最后，我们通过输入测试数据来验证代码的正确性。

压缩感知测量矩阵 matlab

压缩感知是一种信号处理技术，用于从少量的测量数据中恢复原始信号。压缩感知测量矩阵是压缩感知算法中的关键部分，用于将原始信号压缩成较小的测量向量。

在Matlab中，可以使用稀疏矩阵来表示压缩感知测量矩阵。稀疏矩阵是一种只有很少非零元素的矩阵，适用于表示信号的稀疏性。

首先，我们需要确定原始信号的维度和稀疏性。假设原始信号是一个N维向量，并且我们知道原始信号是K稀疏的，即只有K个非零元素。

然后，可以使用Matlab中的函数创建一个空的稀疏矩阵。例如，可以使用sparse函数创建一个大小为M×N的空矩阵，其中M是测量向量的长度，M通常远小于N。

接下来，我们需要根据压缩感知的原理来生成测量矩阵。常用的测量矩阵有随机高斯矩阵、哈达玛矩阵、随机置换矩阵等。选择合适的测量矩阵是压缩感知算法设计的一个关键问题。

在Matlab中，可以使用randn函数生成随机高斯矩阵。例如，可以使用以下命令生成一个M×N的随机高斯矩阵A：
A = randn(M, N);

生成测量矩阵后，可以将其应用于原始信号，得到测量向量。例如，假设原始信号是一个列向量x，可以使用以下命令生成测量向量y：
y = A * x;

最后，可以使用压缩感知算法从测量向量中恢复原始信号。常用的恢复算法有迭代收缩算法（例如OMP算法）和迭代软阈值算法（例如ISTA算法）等。

总之，通过在Matlab中创建稀疏矩阵，生成测量矩阵，并将其应用于原始信号，可以实现压缩感知测量矩阵的功能。然后，可以使用压缩感知算法从测量向量中恢复原始信号。