一篇论文。
摘要：针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法。
该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来：首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和。
其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整。
最后,对构造出的解做插入型局部搜索。
用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性。

前言第1章　绪论第2章　算法复杂度与问题的下界2.1　算法的时间复杂度2.2　最好、平均和最坏情况的算法分析2.3　问题的下界2.4　排序的最坏情况下界2.5　堆排序：在最坏情况下最优的排序算法2.6　排序的平均情况下界2.7　通过神谕改进下界2.8　通过问题转换求下界2.9　注释与参考2.10　进一步的阅读资料习题第3章　贪心法3.1　生成最小生成树的Kruka1算法3.2　生成最小生成树的Prim算法3.3　单源最短路径问题3.4　二路归并问题3.5　用贪心法解决最小圈基问题3.6　用贪心法解决2终端一对多问题3.7　用贪心法解决1螺旋多边形最小合作警卫问题3.8　实验结果3.9　注释与参考3.10　进一步的阅读资料习题第4章　分治策略4.1　求2维极大点问题4.2　最近点对问题4.3　凸包问题4.4　用分冶策略构造Voronoi图4.5　voronoi图的应用4.6　快速傅里叶变换4.7　实验结果4.8　注释与参考4.9　进一步的阅读资料习题第5章　树搜索策略5.1　广度优先搜索5.2　深度优先搜索5.3　爬山法5.4　最佳优先搜素策略5.5　分支限界策略5.6　用分支限界策略解决人员分配问题5.7　用分支限界策略解决旅行商优化问题5.8　用分支限界策略解决O，1背包问题5.9　用分支限界方法解决作业调度问题5.10　A*算法5.11　用特殊的A*算法解决通道路线问题5.12　用A*算法解决线性分块编码译码问题5.13　实验结果5.14　注释与参考5.15　进一步的阅读资料习题第6章　剪枝搜索方法6.1　方法概述6.2　选择问题6.3　两变量线性规划6.4　圆心问题6.5　实验结果6.6　注释与参考6.7　进一步的闷读瓷料习题弟7章　动态规划方法7.1　资源配置问题7.2　最长公共f序列问题7.3　2序列比对问题7.4　RNA最大碱基对匹配问题7.5　0，1背包问题7.6　最优二卫树问题7.7　树的带权完垒支配问题7.8　树的带权单步图边的搜索问题7.9　用动态规划方法解决1螺旋多边形m守卫路由问题7.10　实验结果7.11　注释与参考7.12　进一步的阅读资料习题第8章　NP完全性理论8.1　关十NP完垒性理论的非形式化讨论8.2　判定问题8.3　可满足性问题8.4　NP问题8.5　库克定理8.6　NP完全问题8.7　证明NP完全性的例子8.8　2可满足性问题8.9　注释与参考8.10　进一步的阅读资料习题第9章　近似算法9.1　顶点覆盖问题的近似算珐9.2　欧几里得旅行商问题的近似算法9.3　特殊瓶颈旅行商问题的近似算珐9.4　特殊瓶颈加权K供应商问题的近似算法9.5　装箱问题的近似算法9.6　直线m中心问题的最优近似算法9.7　多序列比对问题的近似算珐9.8　对换排序问题的2近似算法9.9　多项式时间近似方案9.10　最小路径代价生成树问题的2近似算法9.11　最小路径代价生成树问题的Pns9.12　NP0完全性9.13　注释与参考9.14　进一步的阅读资料习题第10章　分摊分析10.1　使用势能函数的例子10.2　斜堆的分摊分析10.3　Av1树的分摊分析10.4　自组织顺序检索启发式方法的分摊分析10.5　配对堆及其分摊分析10.6　不相交集合并算法的分摊分析10.7　一些磁盘调度算法的分摊分析10.8　实验结果10.9　注释与参考10.10　进步的阅读资料习题第11章　随机算法11.1　解决最近点对问题的随机算珐11.2　随机最近点对问题的平均性能11.3　素数测试的随机算法11.4　模式匹配的随机算法11.5　交互证明的随机算法11.6　最小生成树的随机线性时间算法11.7　注释与参考11.8　进一步的阅读资料习题第12章　在线算法12.1　用贪心法解决在线欧几里得生成树问题12.2　在线K服务员问题及解决定义在平面树上该问题的贪心算法12.3　基于平衡策略的在线穿越障碍算法12.4　用补偿策略求解在线二分匹配问题12.5　用适中策略解决在线m台机器调度问题12.6　基于排除策略的三个计算几何问题的在线算法12.7　基于随机策略的在线生成树算法12.8　注释与参考12.

蝙蝠算法(BA)是Yang教授于2010年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。
该资源是Yang教师的蝙蝠算法matlab实现

一、用高级程序设计语言创建数据库。
具体包括：（1）实现SQL的建库语句，建立相应的数据库表，并填写数据字典。
（2）实现表模式的修改功能。
①能够为已建立的表添加属性。
②能够从已建立的表中删除属性。
（3）实现删除表功能。
（4）实现创建索引的功能。
（5）实现删除索引的功能。
二、使用java高级程序设计语言，实现SQL语句中的数据维护操作和查询操作。
（1）往已经创建的表中插入元组。
（2）从已经创建的表中删除元组。
（3）修改表中的数据。
（4）实现SELECT语句:①实现单表上的选择和投影操作。
②实现多表的连接操作。
③实现多表的选择、投影和连接的混合操作。
④实现索引关系的上述操作。
（5）用java语言实现启发式关系代数优化算法三、根据数据字典（DD）实现对数据库的完整性约束的机制

粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。

本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。
在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。
在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。
对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。
1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。
使用GDI绘图。
2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。
3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。
4、TreeCtrl控件、ListCtrl控件的基本操作。
5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。

针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。

看大小就知道很全啦查看地址https://blog.csdn.net/qq_43333395/article/details/98508424目录：数据结构：1.RMQ(区间最值,区间出现最大次数,求区间gcd)2.二维RMQ求区间最大值(二维区间极值)3.线段树模板(模板为区间加法)(线段树染色)(区间最小值)4.线性基(求异或第k大)5.主席树(静态求区间第k小)(区间中小于k的数量和小于k的总和)(区间中第一个大于或等于k的值)6.权值线段树(求逆序对)7.动态主席树(主席树+树状数组)(区间第k大带修改)8.树上启发式合并(查询子树的优化)9,树状数组模板(求区间异或和，求逆序对)扩展10.区间不重复数字的和(树状数组)11.求k维空间中离所给点最近的m个点,并按顺序输出(KD树)12.LCA(两个节点的公共父节点)动态规划：1.LIS(最长上升子序列)2.有依赖的背包(附属关系)3.最长公共子序列(LCS)4.树形DP5.状压DP-斯坦纳树6.背包7.dp[i]=min(dp[i+1]…dp[i+k]),multset博弈：1.NIM博弈(n堆每次最少取一个)2.威佐夫博弈(两堆每次取至少一个或一起取一样的)3.约瑟夫环4.斐波那契博弈(取的数依赖于对手刚才取的数)5.sg函数数论：1.数论素数检验：普通素数判别线性筛二次筛法求素数米勒拉宾素数检验2.拉格朗日乘子法（求有等式约束条件的极值）3.裂项（多项式分子分母拆分）4.扩展欧几里得(ax+by=c)5.勾股数(直角三角形三边长)6.斯特林公式(n越大越准确,求n!)7.牛顿迭代法(求一元多次方程一个解)8.同余定理(a≡b(modm))9.线性求所有逆元的方法求(1~pmodp的逆元)10.中国剩余定理(n个同余方程x≡a1(modp1))11.二次剩余((ax+k)2≡n(modp)(ax+k)^2≡n(modp)(ax+k)2≡n(modp))12.十进制矩阵快速幂(n很大很大的时候)13.欧拉函数14.费马小定理15.二阶常系数递推关系求解方法(a_n=p*a_{n-1}+q*a_{n-2})16.高斯消元17.矩阵快速幂18.分解质因数19.线性递推式BM(杜教)20.线性一次方程组解的情况21.求解行列式的逆矩阵，伴随矩阵，矩阵不全随机数不全组合数学：1.循环排列(与环有关的排列组合)计算几何：1.三角形(求面积))2.多边形3.三点求圆心和半径4.扫描线(矩形覆盖求面积)(矩形覆盖求周长)5.凸包(平面上最远点对)6.求凸多边形的直径7.求凸多边形的宽度8.求凸多边形的最小面积外接矩形9.半平面交图论：基础:前向星1.最短路(优先队列dijkstra)2.判断环(tarjan算法)3.最小生成树(Kruskal模板)4.最小生成树(Prim)5.Dicnic最大流(最小割)6.无向图最小环(floyd)7.floyd算法的动态规划(通过部分指定边的最短路)8.图中找出两点间的最长距离9.最短路(spfa)10.第k短路(spfa+A*)11.回文树模板12.拓扑排序(模板)13.次小生成树14.最小树形图(有向最小生成树)15.并查集(普通并查集,带权并查集,)16.求两个节点的最近公共祖先(LCA)17.限制顶点度数的MST(k度限制生成树)18.多源最短路(spfa,floyd)19.最短路(输出字典序最小)20.最长路图论题目简述字符串：1.字典树(多个字符串的前缀)2.KMP(关键字搜索)3.EXKMP(找到S中所有P的匹配)4.马拉车(最长回文串)5.寻找两个字符串的最长前后缀(KMP)6.hash(进制hash,无错hash,多重hash,双hash)7.后缀数组(按字典序排字符串后缀)8.前缀循环节(KMP的fail函数)9.AC自动机(n个kmp)10.后缀自动机小技巧：1.关于int,double强转为string2.输入输出挂3.低精度加减乘除4.一些组合数学公式5.二维坐标的离散化6.消除向下取整的方法7.一些常用的数据结构(STL)8.Devc++的使用技巧9.封装好的一维离散化10.Ubuntu对拍程序11.常数12.Codeblocks使用技巧13.java大数叮嘱共173页

这道题经过分析后，其实转化为求解路径规划问题——广义旅行商问题针对广义旅行商问题这种NP难题，没有很好的可以求解出精确解的方法，比较常用的就是改良圈算法、动态规划和启发式求解算法。
其中启发式求解算法主要有遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这里给出MATLAB自己编写的算法

Matlab代码，用于作业车间调度问题求解，包含作业车间调度问题的编码（基于工序）、解码、绘制甘特图，可结合自己所需要的启发式算法进行求解。

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。