人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificialbeecolonyalgorithm）。
本资源为人工蜂群算法matlab代码
为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificialbeecolonyalgorithm）。
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2023/12/21 17:47:48
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第1章绪论1.1什么叫数理统计学1.2数理统计的若干基本概念1.3统计量习题一第2章抽样分布及若干预备知识2.1引言2.2正态总体样本均值和样本方差的分布*2.3次序统计量的分布2.4X2分布，t分布和F分布2.5统计量的极限分布*2.6指数族2.7充分统计量*2.8完全统计量习题二第3章点估计3.1引言3.2矩估计3.3极大似然估计*3.4一致最小方差无偏估计3.5Cramer-Rao不等式习题三第4章区间估计4.1区间估计的基本概念4.2枢轴变量法——正态总体参数的置信区间4.3枢轴变量法——非正态总体参数的置信区间4.4Fisher的信仰推断法4.5容忍区间与容忍限习题四第5章参数假设检验5.1假设检验的若干基本概念5.2正态总体参数的假设检验5.3假设检验与区间估计*5.4一致最优检验与无偏检验5.5似然比检验
2023/12/20 13:29:46
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基于遗传算法的曲线拟合实验报告和matlab仿真源码。
遗传算法求实验所建模型所需参数的最优值，实现现有数据曲线图的曲线拟合。
遗传算法求实验所建模型所需参数的最优值，实现现有数据曲线图的曲线拟合。
2023/12/16 9:19:13
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作业车间调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题，使最大完工时间达到最小。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。
2023/12/16 5:05:08
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法。
PSO算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单。
压缩文件内附有英文说明书
PSO算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单。
压缩文件内附有英文说明书
2023/12/13 10:34:27
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市车载网环境下车辆的高速移动以及街道障碍物阻挡等原因，导致VANETs分割现象严重，以至于车载网不能正常通信，因此许多研究提出通过引入无线接入点（AP）来增强车载网通信的可能性。
本文就是针对城市环境的VANETs的AP布局问题的研究，在基于车流量和粒子群算法的基础上提出的解决方案，并给出了相应的仿真，仿真结果表明该算法能在保证覆盖率的情况下实现AP的优化布局，同时在寻优过程中具有较快的收敛速度和较好的收敛性。
本文就是针对城市环境的VANETs的AP布局问题的研究，在基于车流量和粒子群算法的基础上提出的解决方案，并给出了相应的仿真，仿真结果表明该算法能在保证覆盖率的情况下实现AP的优化布局，同时在寻优过程中具有较快的收敛速度和较好的收敛性。
2023/12/12 18:28:32
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利用Python实现GUI编程，通过构造不用类，实现定向抓取淘宝商品、每日优鲜商品、比价网商品、天猫超市商品来获取目标商品最新价格、优惠、销量信息。
程序内附一定反爬技术。
以上全部基于移动端抓取实现。
打包利用--pyinstaller
程序内附一定反爬技术。
以上全部基于移动端抓取实现。
打包利用--pyinstaller
2023/12/11 9:48:14
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挖掘类标签即算法类标签，需要用算法挖掘用户相关特征。
挖掘类标签开发环节包括：①用户行为特征工程开发、②算法调优、③上线工程化调度等环节，开发周期较长。
挖掘类标签开发环节包括：①用户行为特征工程开发、②算法调优、③上线工程化调度等环节，开发周期较长。
2023/12/7 1:16:38
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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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