NSGAc++代码，效率比较高，求解结果比较精确

路径问题研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。
采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。
试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。

用算法程序集（C语言描述）（第三版）+源代码第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预报校正法10.11全区间积分的

利用matlab编制遗传算法求解方程

z1.综合应用“深度优先搜索”、“宽度优先搜索”、“启发式搜索”这三种人工智能搜索技术的基本知识以及程序设计的相关知识。
z2.通过设计一个八数码问题求解程序，学习、了解状态空间搜索的思想，进一步加深对人工智能课程相关启发式搜索的理解。
z实验内容1.针对八数码问题，在Windows环境下用C/C++语言(Java语言)实现几种搜索算法(最好是图形界面)：y深度优先搜索P23y宽度优先搜索P24y启发式搜索算法（h1(n)=W(n)“不在位”的将牌数）P28y启发式搜索算法（h2(n)=P(n)将牌“不在位”的距离和）P40y启发式搜索算法（h3(n)=h(n)＝P(n)+3S(n)）P462.随机产生或手动输入初始状态，对于同一个初始状态，分别用上面的5种方法进行求解，并对比结果

1stOpt一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂模型参数估算求解，线性/非线性规划等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
---------------------------------------------以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件包诸如Matlab,OriginPro,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（＞90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

本资源统计了15个城市的空载率、出租车万人拥有量、主城区人口、城市拥堵率、经济发展水平GDP、出租车月营业额，里程利用率等数据。
并介绍了求解当中所需的熵权法。
还添加了北京、西安、南京、成都四个城市的时间2016年8月6日-12日每日0点-12点内的五种统计信息。
信息解释为demand（打车需求量）distribute（出租车分布）money（车费）response（被抢单时间）satisfy（打车难易度）五种信息。

粒子群算法求函数最小值，matlab代码。
链接是讲解粒子群算法https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043。
我用ubuntu下matlab编写的代码，你在windows下可能有中文乱码，不过都是注释，你可以去博客链接中查看主要代码部分，不影响的

论文将飞行管理问题线性化，模型简洁，适用于使用LINGO程序求解，大大降低了编程难度

二维不规则零件排样问题的遗传算法求解及模拟退火模型，经典论文，很有帮助哦~~

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。