一方面采用遗传算法进行全局搜索，一方面采用非线性规划算法进行局部搜索，得到问题的全局最优解。

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）

基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法在一组等式或者不等式的约束下求极值。
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法在一组等式或者不等式的约束下求极值。

本程序基于MATLAB语言开发和实现。
使用粒子群寻优算法，对多目标的问题进行了优化。
主要解决的是单目标寻优算法下的单目标寻优后导致的整体目标差的问题。

代码解释的很详细，可以直接用，已经测试过了，很好用。

本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于PSO工具箱的函数寻优算法仿真，实现函数寻优的模拟

有界面的互信图像息配准内有powell，蚁群最优算法可选。
亲测可用。

基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法的Matlab程序代码有3个案例的程序代码本资源仅供交流，侵删

多目标粒子群算法是一种十分有效的多目标寻优算法，关键是gbest和pbest的更新机制问题，希望能给大家带来帮助。

基于启发式算法（HeuristicAlgorithm,HA）与修复遗传算法（RepairingGeneticAlgorithm,RGA)相结合的文化基因算法（MemeticAlgorithm,MA）是一种较为迅速的最优算法(TheMemeticAlgorithm(MA)basedonHeuristicAlgorithm(HA)andrepairGeneticAlgorithm(RGA)isarelativelyfastoptimalAlgorithm.)

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。