关于#matlab#的问题：有没有基于多目标优化理论的传感网分簇路由算法

有没有基于多目标优化理论的传感网分簇路由算法，想学习一下，matlab仿真实现。

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/209814
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：matlab报错问题——当搜索路径存在问题时，将无法成功使用 MATLAB®，还是工具箱的问题然后怎么改。。。？？？
• 除此之外, 这篇博客: 教你MATLAB实现语音盲分割项目（含完整代码）中的 （1）方法：利用矩阵将原始语音信号进行混合，得到混合语音信号，对数据进行归一化和白化处理。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• clc;  
  close all;
  % 读入混合前的原始语音信号
  S1=audioread('D:\...\music.wav');    
  S2=audioread('D:\...\radio.wav');
  S3=audioread('D:\...\noise.wav'); 
  s1=S1';s2=S2';s3=S3';
  %S=[S1;S2;S3];                
  % 3x176401矩阵
  Sweight=[1,4,5;3,7,2;6,2,3];               % 设置一个3*3矩阵，作为信号混合的权矩阵
  MixedS=Sweight*[s1;s2;s3];                       % 得到三个信号的混合信号3x176401矩阵
  figure(1)                                 
  subplot(4,3,1),plot(S1),title('原始语音信号gequ1')
  subplot(4,3,2),plot(S2),title('原始语音信号gequ2')
  subplot(4,3,3),plot(S3),title('原始语音信号gequ3')
   % 将混合矩阵重新排列并输出
  subplot(4,3,4),plot(MixedS(1,:)),title('混合语音信号1'),
  subplot(4,3,5),plot(MixedS(2,:)),title('混合语音信号2'),
  subplot(4,3,6),plot(MixedS(3,:)),title('混合语音信号3'), 
  MixedS_bak=MixedS;                   % 将混合后的数据备份，以便在恢复时直接调用
  MixedS_mean=zeros(3,1);                      %3*1矩阵
  for i=1:3
      MixedS_mean(i)=mean(MixedS(i,:));     
  end                                         % 计算MixedS的均值
  for i=1:3
      for j=1:size(MixedS,2)                     %返回矩阵的列数
          MixedS(i,j)=MixedS(i,j)-MixedS_mean(i);
      end
  end
  MixedS_cov=cov(MixedS');                    % cov为求协方差的函数
  [E,D]=eig(MixedS_cov);                       % 对矩阵的协方差函数进行特征值分解
  Q=sqrt(D)/(E)';                          % Q为白化矩阵
  MixedS_white=Q*MixedS;                     % MixedS_white为白化后的矩阵
  IsI=cov(MixedS_white');                       % IsI应为单位阵