用于电气工程及其自动化专业的毕业设计，主要内容包括含DG的配电网潮流计算，改进二进制粒子群的算法进行配电网重构

用粒子群算法改进蝙蝠算法,引入自适应权重,具有很好的收敛速度和收敛精度

本书介绍近年来流行的智能优化算法，包括：遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法等；
还有近年来的研究热点粒子群算法；
扑食搜索算法和动态环境下的进化算法等。
研究这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论以及相关算法和变形，给出一定算例、实际应用案例以及这些算法如何解决实际中的优化问题。

蚁群、粒子群、GA、TS等算法解决Jobshop问题matlab源码（附test文件）

遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码详细的注释

13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等

针对网络安全态势预测，为了提高预测精度和预测算法的收敛速度，采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。
首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力；
其次，通过权重因子的调节自动寻优，并将搜寻到的全局最优值解码成ＲＢＦ的网络参数；
最后，通过优化的ＲＢＦ网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表，改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与ＢＰ算法和ＲＢＦ算法相比，本文算法在预测精度上有所提高，同时收敛速度加快，能达到更好的预测效果。

遗传算法和粒子群算法程序设计及实例应用

虚构力拆穿包围算法使用于传感器收集近多少年引起了越来越多的人的存眷，这起首由Zou等人将虚构力引入到传感器收集，很明晰传感器节点以及机械人存在着许多怪异之处。
所以他们在虚构力使用于机械人规模的底子上，把传感器也看做是势场中的粒子，由于地球是个庞大的磁场以及地球四处存在着电磁场，能够把节点看做是存在势场中的粒子，如许传感器节点之间就存在着相互的联系。

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

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。