通晓matlab最优化计算的随书源码，PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题LnCPSO 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题AsyLnCPSO 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题SecPSO 用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题SecVibratPSO 用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题CLSPSO 用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题SelPSO 用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问BreedPSO 用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问SimuAPSO 用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题

主要是有关优化建模方面的材料，其中包括最优化方法，优化模型，多目标优化和优化问题分析

引见粒子群算法的引见及理论，其中提到了单目标优化约束条件的问题，多目标约束条件的优化等等。

PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。
粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进举动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。

图论算法在计算机科学中扮演着很重要的角色，它提供了对很多问题都有效的一种简单而系统的建模方式。
很多问题都可以转化为图论问题，然后用图论的基本算法加以解决。
遗传算法是解优化问题的有效算法，而并行遗传算法是遗传算法研究中的一个重要方向，遭到了研究人员的高度重视

[vrp]用matlab处理vrp问题,本程序为遗传算法处理基本VRP问题的例程。
各供货点距离矩阵及遗传算法参数在VRP.M中给出。
以路径长度作为遗传算法的适应度函数，约束函数通过在LEN中增加惩罚因子体现，本程序简便起见将不满足约束的直接加100；
[vrp-in-GA]使用matlab编写遗传算法，处理车辆路径最优化问题。
[VRPcode]VRP问题的matlab实现源代码,遗传算法，标准VRP问题[latestvrp]VRPproblemwithitsvariantssolvedusingthebasicMetaheuristics.BasicconceptsofMATLABforthebegineers.AveryhelpfulbookwiththebasiccommandsofMATLAB.

本书是为应用数学系本科生、工科硕士研究生所写的有关最优化知识的一本教材，作为教材，本书的基本观点是：采用简单、基本直观的方法，向学生介绍最优化的有关理论、基本原理和相应的算法，并试图让学生了解算法的来龙去脉，以便使他们在处理实际问题的过程中，更好地运用这些方法。
本书的基础是“数学分析”和“线性代数”，对于工科学生，只需具备“高等数学”和“线性代数”知识就可读懂大部分内容。
第一章绪论1.1引言1.2最优化问题1.3数学预备知识1.4凸集和凸函数第二章线性规划2.1引言2.2线性规划的数学模型2.3线性规划的基本性质2.4单纯形方法2.5改进单纯形法第三章线性规划的对偶问题3.1对偶问题3.2线性规划的对偶理论3.3对偶单纯形法3.4第一个正则解的求法第四章无约束最优化问题的一般结构4.1无约束问题的最优性条件4.2无约束问题的一般下降算法4.3算法的收敛性第五章一维搜索5.1试探法5.2插值法5.3非精确一维搜索方法第六章使用导数的最优化方法6.1Newton法6.2共轭梯度法6.3变度量法6.4变度量法的基本性质6.5非线性最小二乘问题第七章直接方法7.1Powell方法7.2模式搜索方法7.3单纯形调优法第八章约束问题的最优性条件8.1约束问题局部解的概念8.2约束问题局部解的必要条件8.3约束问题局部解的充分条件8.4Lagrange乘子的意义第九章二次规划问题9.1二次规划的基本概念和基本性质9.2等式约束二次规划问题9.3有效集法9.4对偶问题第十章可行方向法10.1可行方向法10.2投影梯度法10.3既约梯度法第十一章乘子法11.1惩罚函数法11.2等式约束问题的乘子法11.3一般约束问题的乘子法

中文版的，内容有：最优化问题、单纯元型算法、对偶性、原始-对偶算法、最大流有效算法、最短路、最小费用流、算法与复杂性、婚配算法、赋权婚配、指派问题、拟阵、整数线性规划、NP完备问题、近似算法、分支界定、动态规划、局部寻优等

分别采用障碍法和原对偶内点法对含有等式和不等式约束的凸优化问题用matlab进行求解

含有各种需求的基本的优化求解器，下载后解压放在matlab安装目录下的toolbox里面，在求解基本优化问题时可以直接调用里面的优化求解器。

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。