Matlab编写的人工蜂群算法代码，含详细注释和测试函数，简短易懂，执行顺畅。
可用于解决无约束优化问题。

压缩包含有matlab文档，c语言源程序，并注明有详细的注释。

matlab写的人工蜂群算法，其中有两个文件，是两个蜂群算法的例子。

本程序主要是对人工蜂群算法进行了优化实现，参考文献为D.KarabogaandB.Gorkemli,"Aquickartificialbeecolony-qABC-algorithmforoptimizationproblems,"2012InternationalSymposiumonInnovationsinIntelligentSystemsandApplications,Trabzon,2012,pp.1-5.

第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。
第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边功能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。

MOABC,人工蜂群算法多目标优化matlab代码，正文多，容易读。

MOABC,人工蜂群算法多目标优化matlab代码，正文多，容易读。

基于人工蜂群的BP神经网络人工蜂群算法的反向传播神经网络。
基于人工蜂群算法的反向传播神经网络，经过大量尝试提出对神经网络误差调整参数进行优化的方法BP神经网络基于人工蜂群的BP神经网络

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。