kalman和BP神经网络算法，利用kalman原理，充分考虑系数的影响，完成BP神经网络的优化模型。

多目标优化详细代码，文件里面有代码说明。
以及代码正文

本书在深入浅出地介绍LINGO基本用法和LINGO与各种文件和数据库之间的数据传递和处理方法的基础上，分两个层次介绍了LINGO软件及其应用:层次以数学规划、图论与网络优化、多目标规划等LINGO软件常用领域为背景，介绍LINGO软件求解优化模型的常规手段和技巧；
第二个层次以博弈论、存贮论、排队论、决策分析、评价方法、二乘法等领域为背景，介绍LINGO软件在非优化领域的应用，充分展示LINGO软件的优势和应用扩展。
在各个领域本书都配有丰富的案例和求解程序，协助读者深入理解LINGO软件。
同时，本书专门配有一章介绍数学建模中的应用实例，以十个各种类型的数学建模经典案例为基础，其中九个案例的全部模型都用LINGO编程实现，并在LINGO12版本调试通过。
这些案例凝聚了作者多年来积累的编程经验和巧妙构思。

并网运行模式是发挥微网系统与大电网互补灵活性的重要方式。
建立了含有储能单元和多微源包括光伏电池、风力发电机、燃料电池、柴油发电机的复杂微网系统模型。
在分时电价机制下,基于调度时段内追踪净负荷及SOC的状态变化制定了的优化调度策略。
以含多约束条件的经济及环境成本最优化为目标函数建立了优化模型，通过改进的粒子群算法求解模型得出各微源及蓄电池整个调度周期内运行状态。
最后，结合具体算例验证了该调度策略和改进算法的可行性。

2018年高教杯全国数学建模大赛B题代码智能RGV的动态调度计谋优化模型国奖获得代码可能要解压，用MATLAB打开才能查看

HOMEREnergy公司的HOMERPro微电网软件是优化微电网设计的全球标准，适用于从乡村电力和岛屿公用事业到联网校园和军事基地的所有领域。
HOMER(多能源混合优化模型)最初由国家可再生能源实验室开发的，并由HOMEREnergy公司扩展功能和分销，它将三种强大的工具嵌套在一个软件产品中，使得工程和经济可以并行工作。
HOMER的核心是一个仿真模型。
它试图模仿一个可行的系统，为您希望考虑的所有可能提供设备组合。
根据您设置问题的方式，HOMER可以模仿数百甚至数千个系统。
HOMER模仿了混合微电网一整年的运行，时间步长从一分钟到一小时不等。
HOMER在一次运行中检查所有可能的系统类型组合，然后根据所选择的优化变量对系统进行排序。
HOMERPro采用了新优化算法，大大简化了为微电网或其他分布式发电系统确定最低成本选项的设计过程。
HOMEROptimizer是一种专有的“无衍生”优化算法，专门为在HOMER中工作而设计。
HOMER支持用户可以随意提出很多问题，因为您无法控制系统的所有方面，而且如果不运行数百或数千次模仿并比较结果，您就无法知道特定变量或选项的重要性。

要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。
给定图片数据的格式：解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras.具体思路：读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载标签采用one-hot方式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练优化模型，调整超参数，提高准确率在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率如何加载实际数据，如何保存成npy文件，如何打乱数据，如何划分数据，如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用，回调函数涉及：学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率，精确率，召回率，F1_

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.

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。