clc clear close all V=0.3;v=0.7;s=0.5; h=0.3;c0=0.2;t=0.1;c=0.4;s=0.8 theta=[0.6:0.01:1] D1=(c0 - V - h + 3*t + h*theta)/(6*t) D2=(V - c0 + h + 3*t - h*theta)/(6*t) lamta=D1/(D1+D2) CS1=(theta./5 - h + h.*theta + 3./10).^2/(2.*theta) CS2=(lamta.*(theta./5 - (2.*h)/3 - c0./3 + (2.*h.*theta)./3 + 2./5).*(c0./3 - (4.*h)/3 + theta./5 + (4.*h.*theta)./3 + 1./5))./(2.*theta) - ((lamta - 1).*(15.*theta - 10.*h - 20.*c0 + 10.*h.*theta + 6).*(20.*c0 + 10.*h + 15.*theta - 10.*h.*theta + 12))./(1800.*theta) Delta=CS2-CS1 % line([0.7,1],[CS1,CS1],'linestyle','--','color','r') plot(theta,CS1,'r') hold on plot(theta,CS2,'b') hold on plot(theta,Delta,'g') legend('CS1:模式1中的消费者剩余','CS2:模式2中的消费者剩余','\Delta:两模式消费者剩余之差') xlabel('\theta') ylabel('CS') grid on box on

时间: 2023-05-27 22:08:09 浏览: 129
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基于遗传算DG法定容选址

As an AI language model, I do not have emotions or personal opinions, so "null" does not have any meaning to me in this context. However, "null" is a term commonly used in computer programming and databases to represent a value that is undefined or absent.
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close all clc a1=0.2; a2=0.7; u=0.001; N=1000; G=100; e=zeros(1,N); w1=zeros(1,N+1); w2=zeros(1,N+1); y=zeros(1,N); ee=zeros(1,N); ep=zeros(1,N); eq=zeros(1,N); w11=zeros(1,N+1); w22=zeros(1,N+1); ...
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麻雀搜索算法、麻雀搜索算法SSA

clear all; close all; clc; % 参数设置 N = 30; % 麻雀个数 dim = 2; % 评估函数维度 N_discoverer = 0.7*N; % 发现者个数 N_Followers = 0.1*N; % 追随者个数 N_Vigilant = 0.2*N; % 警戒者个数 Max_iter = 100; ...

clc;clear all;close all;% 输入评估指标1和评估指标2的数据x1 = [2.1 2.3 2.4 2.7 2.8 3.0 3.2 3.3 3.5 3.6];x2 = [0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 1.0 1.1 1.3 1.5 1.7];% 计算灰色关联度m = length(x1);n = length(x2);r = 0.5; % 设置分辨系数for i = 1:m for j = 1:n if x1(i) > x2(j) g(i,j) = (x1(i) - x2(j))/(max(x1) - min(x2)); elseif x1(i) == x2(j) g(i,j) = 0; else g(i,j) = (x2(j) - x1(i))/(max(x2) - min(x1)); end endendG = sum(g,2)/n; % 求每个评估指标的关联度disp(['评估指标1和评估指标2之间的关联度为：', num2str(G(1))]);程序啥意思

接下来，使用双重循环计算灰色关联度 g，其中如果 x1(i) 大于 x2(j)，则使用第一种计算方式，否则如果相等则关联度为 0，否则使用第二种计算方式。最后，求出每个评估指标的关联度 G，输出评估指标 1 和评估指标 2 ...

clc clear close all m=6; u=idinput(2^m-1,'prbs')'; v=normrnd(0,sqrt(0.1),1,2^m); z=zeros(1,2^m); P=100*eye(4);%Pm=inv(Hm'*Hm) theta(:,1)=zeros(4,1); theta(:,2)=zeros(4,1); for k=3:2^m z(k)= -1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2)+v(k); h=[-z(k-1) -z(k-2) u(k-1) u(k-2)]; K=P*h'*inv(1+h*P*h'); theta(:,k)=theta(:,k-1)+K*(z(k)-h*theta(:,k-1)); e1(:,k-1)=(theta(:,k)-theta(:,k-1))./theta(:,k-1); e(:,k-1)=abs(e1(:,k-1)); if max(e(:,k-1))<0.000001 break end P=P-P*h'*inv(1+h*P*h')*h*P; end %% figure(1); plot(theta(1,:),'r','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(2,:),'k','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(3,:),'g','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(4,:),'b','LineWidth',1.2); hold on; grid on; legend('a1','a2','b1','b2'); title('递推最小二乘参数辨识'); figure(2); plot(e1(1,:),'r','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(2,:),'k','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(3,:),'g','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(4,:),'b','LineWidth',1.2); hold on; grid on; title('辨识精度'); legend('a1','a2','b1','b2');请分析这段代码

4. 从第三个采样点开始，根据递推式 $z(k)= -1.5z(k-1)-0.7z(k-2)+u(k-1)+0.5u(k-2)+v(k)$ 计算系统的响应输出 $z(k)$。 5. 构造当前时刻的输入-输出向量 $h$，并计算卡尔曼增益 $K=P\cdot h'/(1+h\cdot P\cdot h')...

clc;close all;clear; f=zeros(1000,1000); f(350:649,475:524)=1; subplot(221);imshow(f,'imresize');xlabel('f原始图像')优化代码

f_enhanced = imadjust(f_resized, [0.3, 0.7], [0, 1]); % 增强对比度 subplot(2,2,3); imshow(f_enhanced); xlabel('f增强对比度'); f_filtered = medfilt2(f_enhanced, [5, 5]); % 中值滤波 subplot(2,2,4); ...

位置 3 处的索引超出数组边界(不能超出 1)。 出错 btfwendufenbu2 (第 67 行) k * ((T(i,j,H+1) - T(i,j,H))/dz - (T(i,j,H) - T(i,j,H-1))/dz) * dx * dy;

close all; clc; % 定义常数 sigma = 5.67e-8; % 斯特藩-玻尔兹曼常数，单位为W/(m^2*K^4) % 输入参数 T_in = 25; % 温室内初始温度 T_out = 20; % 温室外初始温度 H_in = 50; % 温室内初始湿度 H_out = 60; % ...

函数或变量 'dy' 无法识别。 出错 btfwendufenbu2 (第 61 行) Q_con = Q_con + k * ((T(i+1,j) - T(i,j))/dx - (T(i,j) - T(i-1,j))/dx) * dy * dz + ... >>

k * ((T(i,j,H+1) - T(i,j,H))/dz - (T(i,j,H) - T(i,j,H-1))/dz) * dx * dy; end end % 计算温室内部对流能量收支 Q_conv = rho * Cp * (T_in - T_out) * L * W * H; % 温室内部对流能量，单位为W % 计算...

用matlab编写pso算法，适应度函数为f= @(a,b,c) 1./(10*a.*c.^2 - 100*a.*c.^3 + (100*b)./(1/(10*b) + 50).^2);

下面是用matlab编写的pso算法，适应度函数为f= @(a,b,c) 1./(10*a.*c.^2 - 100*a.*c.^3 + (100*b)./(1/(10*b) + 50).^2)。 matlab clc; clear all; close all; %% 参数设置 c1 = 1.5; % 加速度常数1 c2 = 1.5; ...

错误使用 sigma (第 82 行) 输入参数的数目不足。 出错 btfwendufenbu2 (第 51 行) Q_out = Q_out + sigma * (T(i,j)^4 - T_out^4) * dx^2; % 辐射能量输出，单位为W

close all; clc; % 定义常数 sigma = 5.67e-8; % 斯特藩-玻尔兹曼常数，单位为W/(m^2*K^4) % 输入参数 T_in = 25; % 温室内初始温度 T_out = 20; % 温室外初始温度 H_in = 50; % 温室内初始湿度 H_out = 60; % ...

用matlab编写多目标粒子群算法程序，适应度函数为function y=fun(x) y(1)=1/(500^2*x(3)^2*x(1)*x(2)+10/(500^2*40^2*(50*500^2*40^2+1)^2)-(x(3)^2*x(1)*x(2)/500^2*50)); y(2)=(pi*4*pi*18750/(2*x(3)*(x(1)*x(2))^1/2))^1/3; end

close all; %% 参数设置 nPop = 50; % 种群大小 nVar = 3; % 变量个数 maxIt = 100; % 迭代次数 c1 = 1.5; % 学习因子1 c2 = 1.5; % 学习因子2 w = 0.7; % 惯性因子 wdamp = 0.99; % 惯性因子衰减系数 alpha = 0.1...

用matlab绘制函数F =lcos（2*x+y），sin（2*x-y）/ 的散度和旋度，并给出其结果的图片

clear all; close all; clc; 2. 定义函数F和创建网格： matlab x = linspace(-5, 5, 100); y = linspace(-5, 5, 100); [X, Y] = meshgrid(x, y); L = 1; % 常数l F = [L.*cos(2*X + Y); sin(2*X - Y)]; ...

使用Matlab实现一个GA算法求解极值的函数：f = -200*exp(-0.05*x)*sin(x)；求解区间[-2, 2]并将源代码和实验结果粘贴在下方

close all; % GA参数设置 popSize = 50; % 种群大小 chromLength = 20; % 染色体长度 pc = 0.7; % 交叉概率 pm = 0.01; % 变异概率 maxGen = 500; % 最大迭代次数 % 初始化种群 pop = round(rand(popSize, ...

实验2 1-利用MATLAB,使用KNN算法,对数据文件EX2_data. mat 进行分类, 并将分类结果作图显示。(要求提交一个. m代码文件,以及该文件生成的K=3,5,10时的分类结果图,参考下一页tips) EX2_data.mat (注:EX2_data. mat

clear all; close all; clc; % 加载数据 load('EX2_data.mat'); % 将数据随机分成训练集和测试集 P = 0.7; % 训练集占比 [trainIndex,testIndex] = crossvalind('HoldOut',size(X,1),P); trainData = X(trainIndex...
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