现在有很多粒子群算法不规范，国外有些工具包过于复杂，功能太大而无从下手，国内的一些文档上的方法多数都是一个粒子式地简单循环，不能够全面地发挥Matlab基于矩阵计算的能力，本程序中的主程序及目标函数均基于向量形式，另外，很多具体程序中缺乏对约束问题进行考虑，本程序可以针对约束问题给出结果以查看约束处理情况，另外还可以选择是否显示离线和在线性能等，再者，本工具包里包含有全局算法及局部算法，试验后发现，局部算法的性能要好得多（可能针对不同问题吧），最后，本算法模块化层次条理清晰，说明具体，可以简单改造成各种改进型算法。

多目标遗传算法只需输入目标函数和限制条件就可用,很简单的。
nsga2有详细实例只需输入目标函数和限制条件就可用，非常好用

本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题，程序中考虑了两种车型，建立的目标函数是车辆总运营成本最小，考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束，采用的优化算法是遗传算法，程序内部有详细的注释，方便修改。

高温作业专用服装在高温环境下工作时会发挥很大的作用，为了降低成本，缩短研发周期，本文针对高温作业专用服装各层厚度最优问题，做了深入研究。
利用热传导方程，通过迭代的方法建立温度分布模型。
基于此模型，考虑环境温度、热传导速率限制等约束条件，建立目标优化模型。
可以得到最优厚度，从而降低高温作业服饰设计成本。
针对问题一中温度分布问题，本文根据能量守恒定律和傅里叶定律推导出热传递方程，建立热传递模型。
分析了实际情况下四层组织材料之间的热交换边界条件及初值，建立了不同材料的温度分布模型，该模型可以求解不同时间下不同位置的温度。
利用温度分布模型，计算温度分布，生成Excel文件。
针对问题二中Ⅱ层最优厚度问题，基于问题一中的Ⅱ层的温度分布模型，推导出目标函数，考虑环境温度、Ⅱ层与Ⅲ层接触面温度范围等约束条件，建立非线性目标优化模型。
利用MATLAB编程求得Ⅱ层的最优厚度为15.6mm。
针对问题三中Ⅱ层、Ⅳ层最优厚度问题，本问题是一种具有双层递阶结构的系统优化问题，该类问题解本题的思路为先求解上层最优解，后求得下层最优解，该问题中Ⅱ层为上层、Ⅳ层为下层。
根据不同层次建立目标函数，通过迭代温度分布方程，得到皮肤层温度分布模型，利用该模型计算出皮肤温度范围，作为约束条件，建立双层模型，追求设计高温作业专用服装最低成本。
本文采用全局最优解算法，利用MATLAB编程，求得II层和IV层的最优厚度分别为10.5mm和6.4mm。

用自适应遗传算法计算目标函数的最值，，，

人工变量是为了凑成单纯形表中的基变量而人工加入的单位向量，在目标函数中系数为-M，最后化简结果中基变量要为0，否则无可行解。
化简单纯形表就可以解决，若用对偶单纯形表的话就直接能解单纯形表，不用添加人工变量。

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。

实例分析，运用MATLAB中自带的多目标遗传算法对多目标函数进行计算，找到帕累托最优解。

低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的突出问题，提高系统阻尼是防止区间低频振荡最有效的措施。
本文提出了一种基于遗传算法的优化机组有功出力的方法，通过在线模态分析，优化调整后的机组有功出力提高了最弱阻尼区间振荡模式下的阻尼比，从而预防低频振荡事故。
建立区间最弱振荡模式阻尼比最大为目标函数，采用遗传算法，对机组有功出力进行优化，并将该方法对4机2区域系统及新英格兰10机39节点系统进行了仿真分析。
结果表明，该方法可以有效提高最弱模式阻尼比，对预防低频振荡起到很好的效果。

Hopfield神经网络解决TSP问题利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。
所谓组合优化问题,就是在给定约束条件下,使目标函数极小(或极大)的变量组合问题。
将Hopfield网络应用于求解组合优化问题,把目标函数转化为网络的能量函数,把问题的变量对应到网络的状态。
这样,当网络的能量函数收敛于极小值时,问题的最优解也随之求出。
由于神经网络是并行计算的,其计算量不随维数的增加而发生指数性“爆炸”,因而对于优化问题的高速计算特别有效。

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。