MATLAB经典算法实现与可视化工具箱

资 源 简 介

本项目集成马尔可夫链、蒙特卡罗模拟、蚁群算法等经典算法，提供模块化调用接口与动态可视化分析功能。用户可自定义参数与数据，快速获得算法结果与过程展示，适用于科研与教学场景。

详 情 说 明

MATLAB经典算法实现与可视化工具箱

项目介绍

本项目集成多种经典算法（包括马尔可夫链、蒙特卡罗模拟、蚁群算法等），提供统一的调用接口和可视化分析功能。用户可通过模块化设计快速选择算法，输入自定义参数和数据，获得算法结果及动态过程的可视化展示，适用于教学演示、科研分析及工程优化场景。

功能特性

• 算法集成：涵盖概率建模与状态转移（马尔可夫链）、随机抽样与统计模拟（蒙特卡罗方法）、群体智能与路径优化（蚁群算法）三大技术领域
• 统一接口：提供标准化的参数输入格式，简化算法调用流程
• 可视化分析：支持动态过程图、收敛曲线、二维/三维交互式图形等多种可视化输出
• 模块化设计：各算法独立封装，便于扩展和维护

使用方法

输入参数说明

1. 算法选择参数：字符串类型（如"MarkovChain"、"MonteCarlo"、"AntColony"）
2. 配置参数：结构体或矩阵，包含算法特定参数（如转移概率矩阵、迭代次数、信息素权重等）
3. 输入数据集：数值矩阵或表格数据（如网络坐标、初始概率分布、边界条件等）

输出结果

1. 数值结果：稳态分布、最优路径坐标、模拟统计值等关键数据
2. 收敛曲线/动态过程图：迭代过程的可视化图表
3. 三维/二维可视化：交互式图形展示（状态转移图、散点分布、路径规划效果图）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，处理大规模数据时建议8GB以上

文件说明

主程序文件实现了项目的核心调度功能，包括算法选择识别、输入参数验证、对应算法模块调用以及结果可视化展示。它负责协调整个系统的运行流程，确保用户能够通过统一的接口访问不同的算法功能，并自动生成相应的数值输出和图形化结果。