将变量为离散型的蚁群算法扩展到连续型变量，根据Socha,Krzysztof和Dorigo,Marco在2008年发表的文章Antcolonyoptimizationforcontinuousdomains制造，内附原文及代码。
2019/2/9 14:15:35
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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
2022/9/8 15:19:14
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在MATLAB中利用蚁群算法进行优化PID参数，function[Pid_kp_Opertimizer,Pid_ti_Opertimizer,Pid_td_Opertimizer,Overshoot,Tr,Ts]=OptimizerPID1(m,NC_max,Alpha,Beta,Rho,Q)%%次要符号说明%%NC_max最大迭代次数%%m蚂蚁个数%%Alpha表征信息素重要程度的参数%%Beta表征启发式因子重要程度的参数%%Rho信息素蒸发系数%%Q信息素增加强度系数%%输出分别表示：PID三个最优参数、超调量、上升时间、下降时间在运次程序之前，要先加载OptimizerPID.slx文件，然后再运行OptimizerPID.m文件，这个函数需要相应的参数才能运行，参数的含义在代码已经写出来了。
2022/9/4 8:32:42
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matlab开辟-小波空间插值的AntcolonyOptimization。
基于蚁群算法的小波图像插值
基于蚁群算法的小波图像插值
2021/6/5 12:13:18
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智能算法-遗传算法、蚁群算法、粒子群算法实现。
实现版本Java,Python,MatLab多版本实现。
具体详细阐明上傳附件檔案內資料夾有每个算法有着详细的阐明README蚁群算法：Ant_Colony_Optimization遗传算法：Genetic_Algorithm免疫算法：Immunity_Algorithm粒子群：ParticleSwarmOptimization
实现版本Java,Python,MatLab多版本实现。
具体详细阐明上傳附件檔案內資料夾有每个算法有着详细的阐明README蚁群算法：Ant_Colony_Optimization遗传算法：Genetic_Algorithm免疫算法：Immunity_Algorithm粒子群：ParticleSwarmOptimization
2017/9/2 22:36:16
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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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