代码搜索：功耗优化
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代码结果 4,261
www.eeworm.com/read/491210/6441816
asv calobjvalue.asv
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10);%将pop每行转化成十进制数
www.eeworm.com/read/491210/6441825
m calobjvalue.m
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10);%将pop每行转化成十进制数
www.eeworm.com/read/490449/6456670
m calobjvalue.m
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10);%将pop每行转化成十进制数
www.eeworm.com/read/485836/6548055
asv calobjvalue.asv
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10);%将pop每行转化成十进制数
www.eeworm.com/read/485836/6548063
m calobjvalue.m
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10);%将pop每行转化成十进制数
www.eeworm.com/read/485836/6548068
asv calobjvalue.asv
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10);%将pop每行转化成十进制数
www.eeworm.com/read/485836/6548077
m calobjvalue.m
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10);%将pop每行转化成十进制数
www.eeworm.com/read/485082/6572184
asv gacmann.asv
%小脑神经网络权值优化
global yout rin time cm_c cm_ino cm_ono
cm_c=3;%泛化因子
cm_ino=7;%输入量量化个数
cm_ono=7;%输出量量化个数
rin=1.0;
a_1=subplot(3,1,1);
set(a_1,'XColor','white','YColor','white');
a_2=subplot(3,1,2)
www.eeworm.com/read/485082/6572203
m gacmann.m
%小脑神经网络权值优化
global yout rin time cm_c cm_ino cm_ono
cm_c=4;%泛化因子
cm_ino=20;%输入量量化个数
cm_ono=20;%输出量量化个数
rin=1.0;
a_1=subplot(3,1,1);
set(a_1,'XColor','white','YColor','white');
a_2=subplot(3,1,
www.eeworm.com/read/263879/11338099
m jm97a.m
% 97年中国大学生数学建模竞赛A题计算
%参考：《数学的实践与认识》1998，1
% 非线性约束优化求标定值
% 遍历容差等级
% 全程变量：COST(成本矩阵），VARI(容差等级向量）
% 相关M文件：jm97a, jm97afun
clear;
global COST VARI;
big=10000;
COST=[big,25,big;20 50,big;20,50,