混合萤火虫和粒子群优化，是一种元启发式搜索优化算法，可以对非线性问题搜索最优解，收敛速度快，不会陷入局部最优

matlab用于求解规划问题的工具包推荐把这个工具整合到matlab中去，这个工具是私人的，不过大家都可以免费下载使用。
下载后，只要在matlab中添加路径就可以使用这工具箱。
正在吸引我的是，这个工具箱建立了一种新的数据类型，使所有规划问题都整合在一起。
举例如下：已知非线性整数规划为：Maxz=x1^2+x2^2+3*x3^2+4*x4^2+2*x5^2-8*x1-2*x2-3*x3-x4-2*x5s.t.0＜=xi＜=99(i=1,2,...,5)x1+x2+x3+x4+x5＜=400x1+2*x2+2*x3+x4+6*x5＜=8002*x1+x2+6*x3＜=800x3+x4+5*x5＜=200在matlab中输入x=intvar（1，5）；
f=[11342]*(x'.^2)-[82312]*x';F=set(0＜=x＜=99);F=F+set([11111]*x'＜=400)+set([12216]*x'＜=800)+set(2*x(1)+x(2)+6*x(3)＜=800);F=F+set(x(3)+x(4)+5*x(5)＜=200);solvesdp(F,-f)double(f)80199double(x)539999990intvar（m，n）:生成整数型变量；
sdpvar（m，n）：生产变量；
solvesdp（F，f）：求解最优解（最小值），其中F为约束条件（用set连接），f为目标函数double：显示求解的答案intvar，sdpvar，生成的变量可以像矩阵一样使用，如例题显示。

实现一个能够演示解决货郎担问题的小软件。
要求用3种不同方法解决同一个问题，软件能够产生或者载入不同的路径矩阵，路径矩阵数据保存在硬盘文件中。
城市节点数目从5、10、20、40做不同变化，观察不同节点数目下，算法运行效率和运行结果的变化趋势。
软件应该给出每一个搜索步骤，最后标示出完整的解路径，并指明是否为最优解。

改进的人工鱼群算法求解TSP问题，对于14和29城市可以找到最优解，48个城市的找不到最优解，希望对你有用。

若能在系数矩阵(bij)中找出n个独立的0元素；
则令解矩阵(xij)中对应这n个独立的0元素取值为1，其它元素取值为0。
将其代入目标函数中得到zk=0，它一定是最小。
这就是以(bij)为系数矩阵的指派问题的最优解。
也就得到了问题的最优解。

最速下降迭代法又叫梯度下降迭代法，是从一已知点出发，依照某种规则，求出相继点，取代原先的点，然后重复以上过程，得到点序列，以使其趋于最优解的迭代方法

遗传算法（GeneticAlgorithm）即是通过模拟自然进化过程，搜索出最优解的方法，如可用来解决组合优化问题。
TSP问题即旅行商问题，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。
路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
程序用MicrosoftVisualC++2010编写运行成功，更改各个城市坐标数据文件，即可输出最优路径。

在windows文件夹中，其中SVMMcgForClass文件中的svmtrain函数用的是libsvmtrain函数，若用的是svmtrain函数的，可以下载另一个libsvm工具包

抽象信道估计对于具有混合预编码的毫米波（mmWave）大规模MIMO是具有挑战性的，因为射频（RF）链的数量远小于天线的数量。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。

云模型算法的实现,一维，二位，三十维，在目标范围内搜寻最优解，这是其matlab代码

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。