本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的VRPD问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。
对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立VRP问题，首先通过floyd算法验证各地点间的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳H圈问题；
之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为582（公里），一次整体配送的最短时间为11.64（小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于10次。
对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对14个地点进行聚类，发现它们属于同一个类；
其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分为5个飞行区；
之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路线；
最初，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为6.32（小时），相较问题一时间缩短了近50%。
对于问题三，在问题二的基础上

本资源采用了改进的遗传算法，进行，具体改进如下：与传统的交叉和变异的遗传方式不同，这里提出一种改进遗传操作。
具体步骤是设定一个变异概率p，如图1所示，先在染色体中随机选择一个点G1，如G1=34。
产生一个随机小数，若小于p，则第二个点G2来自同一个个体的另外一个任意点，如G2=52，然后点G1和G2之间的部分被倒置；
若随机小数大于p，则从种群中任意再选择一个个体，找出G1=34在该个体中，上一个位置的点，如下一个点G3=3，则回到原来的个体，点34到3之间被倒置。
这种遗传的思路在于，它能尽量利用种群中获得的信息，来指引个体的变异或者导致操作，最初使得遗传算子比较高效。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运转结果

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目前，随着当今社会老龄化进程的逐步加剧，我们在新闻中经常能看到老人跌倒了，无人扶，进而导致老人的死亡。
对于这种悲剧，我们也很无奈，因为怕扶了老人，可能会被讹，老年人跌倒造成的致病、住院率和死亡率急速提高，带来了严重的社会经济负担。
因而，在不影响老年人正常活动的前提下，通过科学的手段监测老年人的活动，在检测到跌倒后迅速报警求助，可以有效地减少老年人跌倒带来的健康伤害和医疗开支。
在分析比较国内外跌倒检测相关技术研究后，本文提出了一种基于ADXL345倾角传感器的跌倒检测与报警系统。
ADXL345倾角传感器实时采集老人在日常活动中产生的倾角数据，然后将数据送到单片机STC89C52进行处理，并判断老年人的运动状态。
当系统检测到跌倒发生时，发出报警声音提醒老人和周围的人。

本文件所有代码已经调试好，默认使用者的Ubuntu已经装好了PX4-Autopilot，使用方法：1.首先source一下本工作空间：source~/multi_uav_test202206/devel/setup.bash2.打开QGC，没安装就本人下载；
2.打开终端输入：roslaunchpx4multi_uav_mavros_sitl.launch3.再打开一个终端输入rosrunoffboardoffboard_node4.成功后会看到三架无人机画圆。

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有朋友反映说诺顿等杀毒软件可能会误报，这是由于在绿化汉化过程中，使用了微压缩加壳，以及一些加快软件响应的相关机制。

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。