张学良、刘丽琴编著的《智能优化算法及其在机械工程中的应用》，结合了作者多年来在相关方面的科研和教学工作的积累，以较为通俗简练的语言详细地引见了智能优化算法中的遗传算法、粒子群优化算法、差异演化算法、模拟植物生长算法和果蝇优化算法及其在机械工程中的应用，以期使读者能够尽快了解和掌握这些算法的基本理论和应用技术。
2023/2/4 21:15:26
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针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题，提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群，保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化（PSO）算法进行前期计算时，采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度；
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题，在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差，引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合，定义了经典集合下的收敛指标，当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段，处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中，验证了其有效性和可行性。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群，保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化（PSO）算法进行前期计算时，采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度；
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题，在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差，引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合，定义了经典集合下的收敛指标，当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段，处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中，验证了其有效性和可行性。
2023/1/11 2:14:42
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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。
2023/1/10 23:04:07
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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。
2017/7/22 16:15:33
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FasterR-CNN+粒子群优化+图像配准首先利用深度学习FasterR-CNN，在训练好训练集的情况下检测和提取当前帧中的目标，利用5.1节的动目标提取算法校验目标；
然后以此作为接下来配准的模板，利用多自由度的图像配准来求解图像变换参数，并结合粒子群优化PSO的快速求解功能[20]，高速的配准定位、跟踪与提取目标，将算法处理速度提升到了每秒60帧以上（配准时的速度）。
在配准过程中，如果出现配准相似度低于设定阈值，则认为目标跟踪失败，此时将重新利用FasterR-CNN检测与提取新目标，并重复过程。
然后以此作为接下来配准的模板，利用多自由度的图像配准来求解图像变换参数，并结合粒子群优化PSO的快速求解功能[20]，高速的配准定位、跟踪与提取目标，将算法处理速度提升到了每秒60帧以上（配准时的速度）。
在配准过程中，如果出现配准相似度低于设定阈值，则认为目标跟踪失败，此时将重新利用FasterR-CNN检测与提取新目标，并重复过程。
2016/7/19 20:38:15
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一噶简单的粒子群优化算法c语言程序代码，附加正文，易懂易理解..一噶简单的粒子群优化算法c语言程序代码，附加正文，易懂易理解..
2018/6/16 10:52:11
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通晓matlab最优化计算的随书源码，PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题LnCPSO 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题AsyLnCPSO 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题SecPSO 用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题SecVibratPSO 用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题CLSPSO 用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题SelPSO 用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问BreedPSO 用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问SimuAPSO 用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题
2015/4/21 19:57:10
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提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法.首先采用新的策略生成粒子,以保证所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域进行优化搜索;然后引入优化窗口的概念和启发式的规则以缩短计算时间和提高优化精度.仿真结果表明所提出的算法具有解的质量高、收敛速度快的特点,充分证明了它能很好地处理机组组合问题。
2015/10/1 14:50:49
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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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