内含附有详细代码注释的进化算法（遗传算法、差分进化算法、免疫算法）、群智能算法（蚁群算法、粒子群算法）、禁忌搜索算法、模拟退火算法、神经网络算法的MATLAB实现。
以及用以上算法进行TSP问题、背包问题、函数极值问题的求解。
以及用以上算法进行TSP问题、背包问题、函数极值问题的求解。
2023/9/5 22:08:19
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针对于多目的差分进化算法求解多目的优化下场时收敛慢战争均性欠佳等不够，提出了一种基于多策略排序变异的多目的差分进化算法。
该算法行使基于排序变异算子来快捷濒临真正的Pareto最优解，同时引入多策略差分进化算子以相持种群的多样性；
经由自顺挑策略动态调解抑制参数以普及算法的鲁棒性，并且从实际证实的角度阐发了所提算法的收敛性。
仿其实验下场评释，该算法绝对于近期相关文献中的改善算法具备更好的收敛性与多样性，从而批注晰所提算法的实用性。
该算法行使基于排序变异算子来快捷濒临真正的Pareto最优解，同时引入多策略差分进化算子以相持种群的多样性；
经由自顺挑策略动态调解抑制参数以普及算法的鲁棒性，并且从实际证实的角度阐发了所提算法的收敛性。
仿其实验下场评释，该算法绝对于近期相关文献中的改善算法具备更好的收敛性与多样性，从而批注晰所提算法的实用性。
2023/4/25 20:58:50
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《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》][包子阳,余继周,杨杉]书籍配套程序源代码。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。
对于要用这些算法工具来处理具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。
对于要用这些算法工具来处理具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
2023/3/19 10:38:16
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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。
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。
2023/2/13 17:50:16
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提出了一种用于全局优化的基于动态聚类的差分进化算法（CDE），以提高差分进化（DE）算法的功能。
随着人口的发展，CDE算法逐渐从早期探索有希望的领域转变为在后期探索具有高精度的解决方案。
对28个基准问题（包括13个高维函数）进行的实验表明，该新方法能够有效地找到接近最优的解。
与其他现有算法相比，CDE以更少的计算量提高了解决方案的准确性。
随着人口的发展，CDE算法逐渐从早期探索有希望的领域转变为在后期探索具有高精度的解决方案。
对28个基准问题（包括13个高维函数）进行的实验表明，该新方法能够有效地找到接近最优的解。
与其他现有算法相比，CDE以更少的计算量提高了解决方案的准确性。
2023/2/10 20:30:12
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针对认知无线电系统中认知用户分配可用频谱问题，提出基于差分进化算法的认知无线电频谱分配算法。
利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点，得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。
仿真结果表明，提出的算法不只提高了用户平均系统效益，而且缩短了运行时间，提高了频谱分配效率。
利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点，得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。
仿真结果表明，提出的算法不只提高了用户平均系统效益，而且缩短了运行时间，提高了频谱分配效率。
2020/7/3 10:15:56
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针对认知无线电系统中认知用户分配可用频谱问题，提出基于差分进化算法的认知无线电频谱分配算法。
利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点，得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。
仿真结果表明，提出的算法不只提高了用户平均系统效益，而且缩短了运行时间，提高了频谱分配效率。
利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点，得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。
仿真结果表明，提出的算法不只提高了用户平均系统效益，而且缩短了运行时间，提高了频谱分配效率。
2020/7/3 10:15:56
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C#语言实现差分进化算法，其中包括DE\rand\1,DE\best\1,DE\rand\2,DE\best\2四种基本差分方式，感兴趣的可以下载交流，附带中文注释，代码不够规范请见谅。
2015/9/18 18:21:36
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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。
2024-04-09 15:03
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