遗传算法是一种比较成熟的智能算法，一般通过改进遗传算法的算子达到提高算法功能的目的。
提出一种改进的遗传算法，遗传算子是基于近邻选择策略设计的，另外还对评估函数、种群多样性以及保留精英算子等方面对遗传算法进行了改进，并将其应用到旅行商问题的求解上，实验结果表明提出的算法是有效的。

为了处理传统遗传算法中易早熟和陷入局部最优，造成收敛慢，效率低的问题，提出了一种改进的遗传算法GBLSA(GeneticBasedonLink-StateAlgorithm)。
对遗传算法的基本算子进行改进，其中将链路状态算法强大的寻优能力融入交叉算子中，保证个体逐代进化。
引入与遗传代数相关的自适应概率，提高了遗传算法的搜索效率和收敛速度。
仿真实验表明，与传统遗传算法和TSPLIB标准值相比，提出的方法得到的结果路径更优，效率更高。

用c++写的遗传算法处理柔性作业车间调度问题，主要参考论文张国辉,高亮,李培根,etal.改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J].机械工程学报,2009,45(7):145-151.

分析生产车间的实际生产状况，建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型。
该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间，使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产，让调度理论更具现实性。
通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构，设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。
最初对实际案例进行求解，得到调度甘特图和析取图，通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。

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。