二、粒子群算法的具体表述上面罗嗦了半天，那些都是科研工作者写论文的语气，不过，PSO的历史就像上面说的那样。
下面通俗的解释PSO算法。
PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。
大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。
这个过程我们转化为一个数学问题。
寻找函数y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。
-----------------------------------------------------------------标准粒子群算法的实现思想基本按照粒子群算法(2)----标准的粒子群算法的讲述实现。
主要分为3个函数。
第一个函数为粒子群初始化函数InitSwarm(SwarmSize......AdaptFunc)其主要作用是初始化粒子群的粒子，并设定粒子的速度、位置在一定的范围内。
本函数所采用的数据结构如下所示：表ParSwarm记录的是粒子的位置、速度与当前的适应度值，我们用W来表示位置，用V来代表速度，用F来代表当前的适应度值。
在这里我们假设粒子个数为N，每个粒子的维数为D。
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分配完成budget.py的Category类。
它应该能够根据不同的预算类别（例如食物，衣服和娱乐）实例化对象。
创建对象时，它们将以类别的名称传递。
该类应具有一个称为ledger的实例变量，该实例变量是一个列表。
该类还应该包含以下方法：接受金额和说明的deposit方法。
如果未给出描述，则默认为空字符串。
该方法应将对象以{"amount":amount,"description":description}的方式附加到分类帐列表。
与deposit方法类似的withdraw方法，但传入的金额应作为负数存储在分类帐中。
如果没有足够的资金，则不应在分类帐中添加任何内容。
如果撤回发生，则此方法应返回True，否则返回False。
一种get_balance方法，该方法根据已发生的存款和取款返回预算类别的当前余额。
一种接受金额和另一个预算类别作为参数的tran

迭代器钻头：过滤器学习目标定义filter()方法的工作方式展示filter()使用filter()返回匹配结果介绍我们可能都有过在线过滤选择项的经验。
购物服装时，我们可能选择了一个尺寸，以便仅考虑所需的搜索结果。
或者，当您在线订购食物时，我们可以自定义结果，仅显示当前营业的餐馆或在我们附近提供送货服务的餐馆。
由于这是用户的通用需求，因而它也是Web程序员运行的通用功能。
在编程中有很多过滤方法，但是最简单的方法是使用filter()。
定义filter()方法的工作方式如果您有一个数组，但只想要其中的一些元素，那就是filter()进入的地方！您可以将filter()视为for循环，专门for保留或过滤掉数组中的某些值。
考虑以下代码：letarr=[1,2,3,4,5,6];leteven=[];for(v

汇编语言编写的贪吃蛇，可以设定速度和食物数量，还有妨碍等

一个用C/C++语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。
使用了最短路径、最长路径、人工智能算法.AI的目的是让蛇尽可能的吃更多的食物，直到吃满整个地图。
使用方法编译与运转：$make$makerun为了解详细使用方法,请查看主函数main()

传统粒子群算法的matlab实现代码，PSO是粒子群优化算法（——ParticleSwarmOptimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它本身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。

一个由eclipse下写的贪吃蛇程序.界面还算可以,大小是1000*1000px,蛇的头部和身体可以设置颜色,可以设置背景颜色,可以设置网格线和网格线颜色,可以设置周围石块颜色,可以设置食物颜色,可以设置贪吃蛇速度,计分板功能没有写,压缩包内有预览的jar程序,里面有部分相应的正文.

蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）由Colorni，Dorigo和Maniezzo在1991年提出，它是通过模仿自然界蚂蚁社会的寻找食物的方式而得出的一种仿生优化算法。
自然界种蚁群寻找食物时会派出一些蚂蚁分头在四周游荡，如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢中通知同伴并沿途留下“信息素”

蚁群算法最早是由MarcoDorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流寻食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。
目前，也已渐渐应用到其他领域中去，在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。

pygame游戏课的结课大作业，一个分为4关的小游戏，游戏背景是给一个外星生物Dudu喂食，用键盘的上下左右操作屏幕四边的喷气筒吹动食物到Dudu嘴边，Dudu就会自动吃食物。
但是Dudu只吃跟本人颜色一样的食物。
具体操作见游戏内置的help。

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。