蚁群算法作为一种新的启发式优化算法，虽然刚刚问世十几年，却引起相关领域研究者的关注。
蚁群算法具有较强的鲁棒性、通用性、快速性、全局优化性、并行搜索等优点。
蚁群算法作为群智能的典型实现案例，通过模拟生物寻优能力解决问题，收到学术界的广泛关注。

MATLAB的超级算法，其中包含现代优化算法；
约束优化；
以及各种优化算法。

明智智能充电器,串口曲线软件.2010-5-19Sunopux1.5.9(Build73)+Sunopux支持库升级到2.0+重新设计的数据接收机制,向下兼容+提供数据同步信号*修复帧数统计错误+导出数据提供同步信号+支持最小化到系统托盘+显示更多充电器状态-取消通道温度曲线输出*调整菜单布局*修复时间坐标计算的错误*修复帧数统计复位的错误*修复其他一些错误

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

智能优化算法及其应用.pdf书籍

考察产生式系统我知道在搜索引擎的茫茫大海中，你能看见我的这篇文章不是缘分，而是你要交作业了拿代码去“学习”之前，至少点个赞吧代码没写GUI，因为不喜欢这玩意，直接在终端中进行人机交互。
使用代码之前，请根据自身情况对字符编码、文件路径进行修改代码写的很烂，以后有能力了再把算法加进去优化代码吧第一问先根据题图，创建规则库（使用了一个文本文件）if有毛发then哺乳动物if有乳then哺乳动物if吃肉then食肉动物if有犬齿and有爪and眼向前方then食肉动物if哺乳动物and有蹄then有蹄类if哺乳动物and反刍动

中兴ZXR10系列路由器：流量工程配置，组播路由配置，ACL,NAT,URPF,DHCP,VRRP,QOS,GRE,IPSEC,SUPERVLAN等配置详细说明

报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法，利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计（CAD）模型的比对。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。

Java使用图灵机器人实现在线人工智能客服聊天系统，源码Demo

：模块化设计并制作一种通过传感器探测栅格化地图的智能扫地机器人，采用混合路径规划算法确立机器人的运动轨迹。
在机械上设计了分离式吸尘结构，通过不同结构的吸尘口来清理不同体积大小的垃圾，提高清扫效果。
在传感器上采用了精度较高的激光测距和精度较低超声波测距传感相互配合，完成对清扫环境的感知和运动路径的规划，提高清洁效率。
硬件采用ＳＴＭ３２微处理器，根据既定算法驱动机器人按照规划路径移动。
软件上以传感器、电机的底层驱动为基础，运算和数据处理为核心，根据混合路径规划方法完成智能扫地机器人智能清扫和拖地的功能，达到实时避障、覆盖率高、重复率低、耗时少又节能的指标。
扫地模块和拖地模块独立设计，方便更换，解决了市面上前扫后拖扫地机器人清洁效果不佳的问题。

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。