mppt智能算法，粒子群算法，细菌觅食，验证粒子群算法

狼，被誉为“草原上的精灵”，历经千百年的进化和繁衍，表现出令人叹为观止的生物集群智能，学者们也从狼群群体生存智慧中获得启示并应用于各种复杂问题的求解［１－３］。
狼群算法（ｗｏｌｆ　ｐａｃｋ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＷＰＡ）就是一种模拟狼群分工协作式捕猎行为及其猎物分配方式的群体智能算法，具有较好的计算鲁棒性和全局搜索能力，已成功应用于多个复杂函数寻优问题，尤其对于高维、多峰的复杂函数寻优效果较好［４］。
而实际中，依据解空间的不同，优化问题大体可分为连续空间优化问题和离散空间优化问题，复杂函数寻优问题属于前者。

关于Eyeriss项目的介绍性文档，内容包括介绍卷积神经网络，介绍Eyeriss项目的基本架构、算法单元结构、数据流压缩方式、计算流程方式等。
Eysriss属于MIT的一个项目，目前该项目已经流片。
它的运行效率是普通手机GPU的10倍，因此可以直接在移动设备上执行强大的人工智能算法，而不需要将数据上传到互联网进行处理。

1. 熟悉和掌握产生式系统的运行机制；
2. 掌握基于产生式系统的正向推理的基本方法；
3. 系统可以识别老虎，金钱豹，斑马，长颈鹿，企鹅，信天翁这6种动物，其规则库包含15条规则；

-----------------【请用Qt4.6+编译，Qt5目前有Bug】----------原博客地址：http://blog.csdn.net/jiangcaiyang123/article/details/8762365--------------------------------------------------------------- 人工智能是一个非常具有潜力的分支，顾名思义，它可以通过计算机指令模拟人的行为，在游戏中的人工智能就非常地多样了。
对于FPS、TAB、RPG、STG、ADV等游戏，有着不同的人工智能，但都基于几种理论：有限状态机、遗传算法、神经网络等。
下面我就采用游戏中最基础也是最常用的人工智能算法来进行演示。
我的开发环境是：Windows:WindowsXP(SP3)+MinGW4.4/MinGW4.7+Qt4.8.3/Qt5.0.1+QtCreator2.6/QtCreator2.7Linux:Ubuntu12.10+gcc4.7+Qt4.8.1/Qt4.8.4/Qt5.0.1+QtCreator2.6/QtCreator2.7

资源包括了史峰等人编著的【MATLAB智能算法30个案例分析】课本以及对应的源代码，对学习和运用智能算法的人有很大参考价值。

Ackley，Alpine，Bohachevsky，Bohachevsky2，Goldstein_price，Griewank，Hyper_ellipsoid，Quadric_Noise，Rastrigrin，基于MATLAB实现，群智能算法实现

MATLAB的超级算法，其中包含现代优化算法；
约束优化；
以及各种优化算法。

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

《MATLAB智能算法超级学习手册》书本的程序代码。

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。