为了让广大学者更直观的了解例子群算法，作者编制了粒子群算法演示程序，可以直观的观察例子群算法的寻优过程，并提供了源程序，供广大学者学习交流。

针对认知无线电系统中认知用户分配可用频谱问题，提出基于差分进化算法的认知无线电频谱分配算法。
利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点，得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。
仿真结果表明，提出的算法不只提高了用户平均系统效益，而且缩短了运行时间，提高了频谱分配效率。

针对认知无线电系统中认知用户分配可用频谱问题，提出基于差分进化算法的认知无线电频谱分配算法。
利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点，得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。
仿真结果表明，提出的算法不只提高了用户平均系统效益，而且缩短了运行时间，提高了频谱分配效率。

绝对可以运行的，亲身尝试，函数寻优，还能改进。
非常的好

支撑向量机SVM和支撑向量回归SVR的参数寻优工具箱MATLAB版，对于不想太深入了解c++版的工具箱有很大协助，另外不用调试参数，而是寻优取得

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

在对网络中的各联络开关按其单独闭合后构成的环路之间的联系进行分类,并辨明了网损目标函数的极小点与系统基本邻域结构的对应关系之后,提出了一种新的大规模三相不平衡配电系统网络重构算法。
该算法隐含并行地在各个邻域结构内进行寻优搜索,其重构结果不依赖于系统的初始拓扑,也不依赖于开关的操作次序。
其寻优能力不劣于模拟退火法,而计算时间却比模拟退火法大大节省。
一般经2次到3次网络寻优遍历,即可获得系统的全局或近似全局最优解

为了满足供应链物流的不同需求，考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件，以最小油耗、最短配送距离为目标，建立多车型供应链物流运输调度模型（Multi-TypeVehicleRoutingProbleminSupplyChain，MTVRPSC），并提出一种混沌烟花算法求解该模型。
该算法以烟花算法为核心，提出一种编解码策略实现连续空间到MTVRPSC离散空间的映射，重新定义算法的顺应度函数、顺应度值和顺应度的比较方法，并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法收敛效果。
实验结果表明，所提出的算法在求解MTVRPSC时具有较强的寻优能力和稳定性

BP算法是基于梯度下降方法，可能会导致网络陷入局部极值点。
遗传算法是一种概率性的自适应迭代寻优过程，遵循“优胜劣汰”的原则，具有良好的全局搜索功能，较好的克服了BP算法局部最优的缺陷，同时可优化BP神经网络初始权重和阈值，进一步提高BP神经网络的计算精度。

PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。
粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进举动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。

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。