1.ƽ?平均平均?·??matlabԴ??
2.matlab读取excel数据并处理
3.急求蚁群算法解决 VRPTW问题的matlab代码，最好是源码ACS或者MMAS的！
4.如何用Matlab计算txt文件中的平均平均每竖的每12个数据的平均值？求大神指教

ƽ??·??matlabԴ??

       你试一试我写的这段代码，我测试过，源码扫描答题源码希望有帮助。平均平均代码如下

       %先把路径设置为数据文件夹

       clear all

       %查找*7.mat的源码文件

       files=dir('*.tif');

       filesnum=length(files);%符合搜索条件的文件个数

       %打开格式为tif的图像数据

       for i=1:filesnum

        im=imread(files(i).name);

        im=double(im);

        %imgray=rgb2gray(im);

        if i==1

        im_mean=zeros(size(im));

        end

        im_mean=im_mean+im/filesnum;

       end

       im_mean=uint8(im_mean);

       imwrite(im_mean,'平均.jpg');

matlab读取excel数据并处理

       在进行科学研究和工程应用时，Matlab凭借其强大的平均平均数据处理能力，成为处理Excel数据的源码得力工具。首先，平均平均利用内置的源码`xlsread`函数，通过指定文件路径（如C:\data\example.xlsx）、平均平均ps源码分析表格索引（如1）以及需要读取的源码单元格范围（如A1:C6），可以轻松获取Excel中的平均平均数据。

       获取数据后，源码Matlab提供了丰富的平均平均函数库，用于数据分析。知了导航源码比如，计算平均值、方差和标准差只需要一行代码：`mean_value = mean(data);` `var_value = var(data);` `std_value = std(data);`这使得处理过程更加高效。

       不仅如此，Matlab还支持数据可视化。网络架构源码通过`plot`函数，我们可以将数据转化为直观的折线图，便于理解和解读。例如，`plot(data(:,指标bisa源码 1), data(:, 2));`即可生成图表。

       处理完毕后，我们还可以将结果保存回Excel。使用`xlswrite`函数，如将处理后的数据`result_data`保存到C:\data\result.xlsx的Sheet1中的A1单元格，只需一行代码：`xlswrite(output_file, result_data, Sheet1, A1);`

       总的来说，Matlab的易用性和功能全面性使其成为高效处理Excel数据的强大助手，为科研和工程实践提供了极大的便利。通过简单的操作，数据的获取、分析和展示都变得轻而易举。

急求蚁群算法解决 VRPTW问题的matlab代码，最好是ACS或者MMAS的！

       function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

       %%=========================================================================

       %% ACATSP.m

       %% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem

       %% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China

       %% Email:aihuacheng@gmail.com

       %% All rights reserved

       %%-------------------------------------------------------------------------

       %% 主要符号说明

       %% C n个城市的坐标，n×2的矩阵

       %% NC_max 最大迭代次数

       %% m 蚂蚁个数

       %% Alpha 表征信息素重要程度的参数

       %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数

       %% Rho 信息素蒸发系数

       %% Q 信息素增加强度系数

       %% R_best 各代最佳路线

       %% L_best 各代最佳路线的长度

       %% 运行可能要很久，需要耐心等待

       %%=========================================================================

       n=length(C); %n 为市个数

       for i=1:n %坐标矩阵转换为距离矩阵

        for j=1:n

        D(i,j)=sqrt((x(i,1)-x(j,1))^2+(x(i,2)-x(j,2))^2);

        end

       end

       for i=1:n %Eta为启发因子，这里设为距离的倒数

        for j=1:n %原文作者少考虑的当D=0是MATLAB提示出错

        if i~=j

        Eta(i,j)=1./D(i,j);

        end

        end

       end

       for i=1:n

        Eta(i,i)=0;

       end

       Tau=ones(n,n); %Tau为信息素矩阵

       Tabu=zeros(m,n); %存储并记录路径的生成

       NC=1; %迭代计数器

       R_best=zeros(NC_max,n); %各代最佳路线

       L_best=inf.*ones(NC_max,1); %各代最佳路线的长度

       L_ave=zeros(NC_max,1); %各代路线的平均长度

       while NC<=NC_max %停止条件之一：达到最大迭代次数

       %%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上

        Randpos=[];

        for i=1:(ceil(m/n))

        Randpos=[Randpos,randperm(n)];

        end

        Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';

       %%第三步：m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，完成各自的周游

        for j=2:n

        for i=1:m

        visited=Tabu(i,1:(j-1)); %已访问的城市

        J=zeros(1,(n-j+1)); %待访问的城市

        P=J; %待访问城市的选择概率分布

        Jc=1;

        for k=1:n

        if length(find(visited==k))==0

        J(Jc)=k;

        Jc=Jc+1;

        end

        end

       %下面计算待选城市的概率分布

        for k=1:length(J)

        P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);

        end

        P=P/(sum(P));

       %按概率原则选取下一个城市

        Pcum=cumsum(P);

        Select=find(Pcum>=rand);

        to_visit=J(Select(1));

        Tabu(i,j)=to_visit;

        end

        end

        if NC>=2

        Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);

        end

       %%第四步：记录本次迭代最佳路线

        L=zeros(m,1);

        for i=1:m

        R=Tabu(i,:);

        for j=1:(n-1)

        L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));

        end

        L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));

        end

        L_best(NC)=min(L);

        pos=find(L==L_best(NC));

        R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);

        L_ave(NC)=mean(L);

        NC=NC+1;

       %%第五步：更新信息素

        Delta_Tau=zeros(n,n);

        for i=1:m

        for j=1:(n-1)

        Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);

        end

        Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);

        end

        Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;

       %%第六步：禁忌表清零

        Tabu=zeros(m,n);

       end

       %%第七步：输出结果

       Pos=find(L_best==min(L_best));

       Shortest_Route=R_best(Pos(1),:);

       Shortest_Length=L_best(Pos(1));

       DrawRoute(C,Shortest_Route) %调用函数绘图

如何用Matlab计算txt文件中的每竖的每个数据的平均值？求大神指教

       假设有如下格式的txt文件

       1.   2.   3.

       ....

       每行的格式均为%6.2f %8.3f %.4f格式

       文件存储路径为：D:\data.txt

       算法如下：

%打开源数据文件

       fnr = fopen('D:\data.txt','r');

       %打开输出数据文件

       fnw = fopen('D:\data_.txt','w');

       while feof(fnr) == 0

           %按数据文件格式读取*3矩阵

           V = fscanf(fnr,'%6.2f %8.3f %.4f',[,3]);

           %计算每列平均值并存储至输出数据文件中

           fprintf(fnw,'%6.2f %8.3f %.4f',mean(A( :,1)),mean(A( :,2)),mean(A( :,3)));

           

       end 

       fclose(fnr)

       fclose(fnw) 

       生成的data_.txt可以直接用excel文件导入，另存一下，就是excel文件了

       以上是基本思路，因为好久没用matlab了，电脑上也没有装，未经调试