本代码是以IEEE典型的4梯级水电站和3火电站为算法案例的优化程序，程序实现内容是水火电系统日前调度的多目标优化问题，也是用粒子群算法解决非线性规划问题的案例
2024/5/26 7:08:43
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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
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
2024/5/18 10:16:27
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Lindo和Lingo是美国Lindo系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包。
Lindo用于求解线性规划和二次规划问题,Lingo除了具有Lindo的全部功能外,还可以用于求解非线性规划问题,也可以用于一些线性和非线性方程(组)的求解,等等。
Lindo和Lingo软件的最大特色在于可以允许优化模型中的决策变量是整数（即整数规划）,而且执行速度很快。
Lingo实际上还是最优化问题的一种建模语言,包括许多常用的函数可供使用者建立优化模型时调用,并提供与其他数据文件（如文本文件、Excel电子表格文件、数据库文件等）的接口,易于方便地输入、求解和分析大规模最优化问题。
由于这些特点,Lindo系统公司的线性、非线性和整数规划求解程序已经被全世界数千万的公司用来做最大化利润和最小化成本的分析。
应用的范围包含生产线规划、运输、财务金融、投资分配、资本预算、混合排程、库存管理、资源配置等等...Lindo/Lingo软件作为著名的专业优化软件，其功能比较强、计算效果比较好，与那些包含部分优化功能的非专业软件相比，通常具有明显的优势。
此外，Lindo/Lingo软件使用起来非常简便，很容易学会，在优化软件（尤其是运行于个人电脑上的优化软件）市场占有很大份额，在国外运筹学类的教科书中也被广泛用做教学软件。
Lindo用于求解线性规划和二次规划问题,Lingo除了具有Lindo的全部功能外,还可以用于求解非线性规划问题,也可以用于一些线性和非线性方程(组)的求解,等等。
Lindo和Lingo软件的最大特色在于可以允许优化模型中的决策变量是整数（即整数规划）,而且执行速度很快。
Lingo实际上还是最优化问题的一种建模语言,包括许多常用的函数可供使用者建立优化模型时调用,并提供与其他数据文件（如文本文件、Excel电子表格文件、数据库文件等）的接口,易于方便地输入、求解和分析大规模最优化问题。
由于这些特点,Lindo系统公司的线性、非线性和整数规划求解程序已经被全世界数千万的公司用来做最大化利润和最小化成本的分析。
应用的范围包含生产线规划、运输、财务金融、投资分配、资本预算、混合排程、库存管理、资源配置等等...Lindo/Lingo软件作为著名的专业优化软件，其功能比较强、计算效果比较好，与那些包含部分优化功能的非专业软件相比，通常具有明显的优势。
此外，Lindo/Lingo软件使用起来非常简便，很容易学会，在优化软件（尤其是运行于个人电脑上的优化软件）市场占有很大份额，在国外运筹学类的教科书中也被广泛用做教学软件。
2024/4/22 2:50:33
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任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。
以压制敌方防空火力任务为背景，考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素，建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型，并提出并行遗传粒子群优化算法（GAPSO）求解任务规划问题。
通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性，并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法，证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且避免陷入局部最优。
以压制敌方防空火力任务为背景，考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素，建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型，并提出并行遗传粒子群优化算法（GAPSO）求解任务规划问题。
通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性，并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法，证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且避免陷入局部最优。
2024/4/21 21:19:52
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设有最大化的整数规划问题A,与它对应的线性规划为问题B,从解问题B开始,若其最优解不符合A的整数条件,那么B的最优目标函数必是A的最优目标函数的上界,记作Z1;而A的任意可行解的目标函数值将是一个下界Z2。
分支定界法就是将B的可行域分成子区域(称为分支),逐步减小Z1和增大Z2,最终求到.
分支定界法就是将B的可行域分成子区域(称为分支),逐步减小Z1和增大Z2,最终求到.
2024/4/18 9:09:41
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路径问题研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。
采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。
试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。
采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。
试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。
2024/4/2 22:41:58
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《最优化方法及其Matlab程序设计》较系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法，以及主要算法的Matlab程序设计，主要内容包括（精确或非精确）线搜索技术、最速下降法与（修正）牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题的解法、约束优化问题的最优性条件、罚函数法、可行方向法、二次规划问题的解法、序列二次规划法等。
设计的Matlab程序有精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、再开始共轭梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信赖域方法、求解非线性最小二乘问题的L.M算法、解约束优化问题的乘子法、求解二次规划的有效集法、SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等，此外，《最优化方法及其Matlab程序设计》配有丰富的例题和习题，并在附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法。
设计的Matlab程序有精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、再开始共轭梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信赖域方法、求解非线性最小二乘问题的L.M算法、解约束优化问题的乘子法、求解二次规划的有效集法、SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等，此外，《最优化方法及其Matlab程序设计》配有丰富的例题和习题，并在附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法。
2024/3/7 22:38:04
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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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