文件名称：如何清空matlab的代码-SUMO_optimization:无线网络中的代理建模优化简介
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更新时间：2024-06-10 14:50:57
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如何清空matlab的代码替代模型（SUMO）优化 今天存在的许多无线网络很难用数学术语来表征，因此我们通常将它们视为黑盒系统。 通常，通过穷举搜索设计空间并选择最佳设置来找到黑匣子系统的最佳设置。 然而，在无线网络中，几乎不可能进行详尽的搜索，因为实验是一项昂贵的操作。 这主要考虑编排开销，网络延迟和控制平面无响应。 为此，人们依靠优化技术来找到无线解决方案的最佳设计设置。 从一般的角度来看，优化工具以搜索并同意的原则工作。 在搜索阶段（也称为探索阶段），他们搜索设计空间以获得黑匣子系统的整体视图。 后来，他们同意了设计空间的特定区域并利用了最佳设计参数。 现在谈到优化工具，其中存在针对特定问题类型进行了专门调整的广泛功能。 在这里，我们将看一下解决复杂的无线网络问题的工具箱。 图1. SUMO工具箱：源，需求和元模型创建 有关SUMO工具箱原理的完整教程不在本教程的讨论范围之内，因此建议读者参考。 SUMO工具箱 SUMO工具箱用于多个用例，例如“优化”，“模型创建”，“敏感性分析”，“可视化”和“可靠性分析”。 在解决任何问题之前，SUMO工具箱首先从通过实验设计（DoE）方法（
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SUMO_optimization-master
----figures()
--------SUMO_node-red.png(26KB)
--------out-of-the-box.png(146KB)
--------Metamodel-generation.png(105KB)
----matlabd(3KB)
----MOSBO.m(5KB)
----kill.mexa64(8KB)
----node-red-ewine()
--------package.json(292B)
--------MATLABd()
----SUMO_opt.flow(973B)
----kill.m(691B)
----README.md(11KB)
----SOSBO.m(4KB)