旅行售货员问题或货郎担问题. 一个旅行售货员想去访问若干城镇，然后回 到出发地.给定各城镇之间的距离后，应怎样计划 他的旅行路线，使他能对每个城镇恰好经过一次 而总距离最小？ 它可归结为这样的图论问题：在一个赋权完 全图中,找出一个最小权的H圈,称这种圈为最优圈. 但这个问题是NP-hard问题，即不存在多项式 时间算法.也就是说,对于大型网络(赋权图),目前还 没有一个求解旅行售货员问题的有效算法，因此 只能找一种求出相当好（不一定最优）的解.

该文件里的文档是针对于通信写的一个仿真代码，包含MATLAB和Proteus的案例

流函数的示例程度，包含多种编程实现：python、matlab、ncl、Fortran

无线电探空仪 描述 全球无线电探空站为大气研究提供了非常独特和重要的数据集。 根据综合全球无线电探空仪档案 ( )，全球有 2,700 多个地面无线电探空站已经或已经在运行，覆盖所有大城市和感兴趣的地理位置。 这些精确的原位数据可用于计算大气分子的光学特性 [ ]，如反向散射和消光系数。 这些参数对于激光雷达校准、质量控制和激光雷达检索算法非常重要。 因此，如何获取这些数据集是激光雷达数据处理的重要组成部分。 无线电探空站的全球分布 在过去的 4 年里，我用不同的计算机语言做了几个查询函数来检索无线电探空仪数据。 我希望这个存储库对目前从事激光雷达数据处理的人有用并节省时间。 方法 所有脚本都基于对来自怀俄明州无线电探空仪浏览网页（|）的 html 的解析。 返回参数的描述可以在找到。 基本上，我们将构造到服务器的查询 url 并从返回的 html 文本中解析结果。 这是非常简单

里面有matlab调用c++的程序，其中包括个人心得和在matlab中具体实现的过程，加详细注释！该程序实现两个矩阵的相加运算，通过这个程序你基本可以掌握如何调用，希望搞matlab的朋友相互切磋。

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采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划，并引入资格迹，修改神经网络RBF的权值，使算法更有效地利用未知环境信息特征，以提高迭代过程中的收敛速度。

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