遗传算法(geneticalgorithm,GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。
遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用选代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。
谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱是英国谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。
该工具箱是用MATLAB高级语言编写的，对问题使用M文件编写，可以看见算法的源代码，与此婚配的是先进的MATLAB数据分析、可视化工具、特殊目的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。
该工具箱为遗传算法研究者和初次实验遗传算法的用户提供了广泛多样的实用函数。
遗传算法工具箱提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖问题的具体领域，对问题的种类具有很强的鲁棒性，所以它广泛应用于各个科学领域。
遗传算法在函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面得到了广泛运用。

机器人控制仿真程序，全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自顺应控制、模糊自顺应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自顺应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。
每种方法都给出了算法推导，实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序

风电机组偏航系统具有高度的非线性与不确定性，采用传统的基于精确数学模型控制方法用于风电机组偏航系统，难以获得期望的稳定性、鲁棒性等控制功能。
针对以上问题，借鉴传统静态神经网络的逆系统控制方法，并根据非线性自回归平均模型（NARMA-L2），给出了基于合作粒子群算法（CPSO）的PID神经网络控制策略（PIDNNC），并基于该策略设计了PIDNNC积分合成控制系统，提出了基于该策略的PIDNN神经网络控制系统设计方法。
通过建立偏航系统的仿真模型进行仿真实验，并与PID控制器的控制效果进行比较，表明该控制策略

论文研究-基于随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度优化.pdf, ?项目进度计划的鲁棒性对于不确定条件下项目的顺利实施具有重要影响.作者研究具有随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度问题,目标是在可更新资源和项目工期约束下安排活动的开始时间,以实现项目进度计划鲁棒性的最大化.首先对所研究问题进行界定并用一个示例对其进行说明.随后构建问题的优化模型,设计禁忌搜索、多重迭代和随机生成三种启发式算法.最初在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,分析项目活动数、项目工期和资源强度等参数对算法绩效的影响,并用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:禁忌搜索的满意解质量明显高于其他两种算法;当资源强度或项目工期增大时,平均目标函数值上升,禁忌搜索的求解优势增强.研究结果可为不确定条件下项目进度计划的制定提供决策支持.

借助Lyapunov方法引入了参数的自适应律,并证明了该控制策略使得船舶运动非线性系统中所有信号有界,选取恰当的设计参数可以保证跟踪误差收敛到零。
以某运煤船为例,在Simulink环境下进行仿真研究,仿真结果表明:所设计的控制器无论在标称参数下还是在参数摄动及存在外界扰动的情况下,都显示出较好的控制功能和较好的鲁棒性。

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。