人工蜂群算法MATLAB代码，利用人工蜂群算法求解函数优化问题；
包括雇佣蜂操作、观察蜂操作、侦查蜂操作，智能优化算法

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题.

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificialbeecolonyalgorithm）。
本资源是人工蜂群算法的matlab代码，方便大家下载使用

外点罚函数优化实例，详细的代码，截图，还有分析

掌握最小二乘法求解（无惩罚项lamda的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)

MATLAB源码集锦-多种群遗传算法的函数优化算法代码

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

将布谷鸟搜索算法编写为函数的形式，方便重复多次调用。

各种智能算法程序以求函数最值为例-蚁群算法.rar首先声明，程序部分为原创，部分网络下载，部分为根据他人成果做细微改动。
这是本人智能控制的小作业，主要是用多种智能算法进行函数优化，包括遗传算法，蚁群算法和鱼群算法。
另外，有的算法用几个版本的程序，分别为原创和修改，仅供大家参考。
另外由于时间有限，程序写的不是很有调理，读起来可能会稍微费劲。
另外由于本人学习智能算法时间比较短，同时用多种算法纯属学习，因此不排除程序和报告中有不足和错误，希望大家指正和讨论。
附件中包括程序和截图，同时还有自己最后的报告，由于是小作业，因此时间较短，相对粗糙，勿怪。

遗传算法的基本步骤如下：1）在一定编码方案下，随机产生一个初始种群；
2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问题空间的决策变量，并求得个体的适应值；
3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值较大的一些个体构成交配池；
4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的个体进行操作，并形成新一代的种群；
5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。
用MATLAB编写了遗传算法程序，并给出完整代码，程序在matlabR2009中调试通过。
最后，通过一个实例说明其在函数优化中的应用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。