内容概要：本文详细探讨了遗传算法（GA）在笔状阵列天线优化中的应用与实现。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。
适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。
其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。

最优化方法及最优化方法及其Matlab程序设计(马昌凤).pdf

《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》共九章。
第1章是化工模拟计算概述，主要叙述化工模拟的重要性、数值计算技术的发展现状、化工模拟计算文献综述等。
第2章介绍MATLAB的编程基础，帮助读者快速MATLAB入门。
第3章结合实例介绍常用的数值计算方法及相应MATLAB函数的使用方法，内容包括插值与拟合、数值积分与数值微分、线性和非线性代数方程（组）的数值解法、常微分方程初值问题和边值问题的解法等。
第4章专门介绍化工常微分方程初值问题和边值问题的应用实例，包括间歇反应器、边疆槽式搅拌反应器、管式反应器、半连续反应器、传质过程、伴有反应的扩散过程、传热过程、流体流动、生化反应和过程控制等。
第5章是化工中的偏微分方程及其求解，介绍有限差分法、正交配置法、MOL法和有限元法，其中有限元法主要介绍MATLAB的PDE求解器及其求解化学工程PDE问题的具体方法，例子包括一维动态方程组、二维稳态方程（组）、二维动态方程等问题。
第6章介绍最优化方法及其MATLAB常用算法，内容包单变量最优化问题、线性规划、无约束多变量问题最优化、二次规划、多变量有约束最优化（非线性规划）问题和最小二乘法等。
第7章结合实例详细介绍参数估计方法和模型辨识方法。
第8章介绍化工试验设计方法及化工数据处理。
第9章介绍神经网络（线性神经网络、BP神经网络和径向基神经网络）及其相应的MATLAB函数，并结合实例介绍神经网络的使用方法。
《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》可供化学工程、化工工艺、生化工程、环境工程、制药工程及相关专业的大学高年经本科生、硕士和博士研究生教材及参考书，也可供应用数学、过程控制等相关专业的科研人员参考。

【作　　者】何强何英[同作者作品]【丛书名】其他【出版社】清华大学出版社【书号】7900641807【出版日期】2002年6月【内容简介】本书以MATLAB扩展编程及其应用实例为主线，以MATLAB与C程序、VisualBasic、Excel、网络和系统硬件的接口为核心，采用图文并茂的方式、简捷明快的手法和通俗易懂的语言，配合大量的代码实例以及一个简单的语音识别系统的具体实现，系统介绍了MATLAB的新特性、常用的代码优化方法和功能扩展途径。
全书分为3部分，共13章。
第1部分(第1章—第6章)：MATLAB6的安装和运行、MatrixVB、Excellink、MATLABWebServer、MATLAB的数据结构和编程技巧、MATLAB图形用户界面编程：第2部分(第7章—第11章)：MATLAB引擎、MATLAB可执行程序、MATLABC++数学库和图形库、MATLABRuntimeServer、MATLAB访问系统硬件；
第3部分(第12章、第13章)：MATLAB的录音工具、基于MATLAB的语音识别系统。
本书面向有一定MATLAB、C／C++语言编程基础的理工科学生、科研人员和教学工作者，既是新手进阶提高的读物，又是中高级MATLAB用户的必备手册。

机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。

基于最小生成树的全局优化立体匹配方法，全局优化，效果非常好，跑赢局部优化方法，效果刚刚的。
并且已经进行了simd优化

MATLAB源程序，鸡群算法，鸡群算法（ChickenSwarmOptimization，CSO）是由MENGXianbing等于2014年提出的一种基于鸡群搜索行为的随机优化方法，它模拟了鸡群等级制度和鸡群行为。

目录第一章最优化理论基础11.1最优化问题的数学模型........................11.2向量和矩阵范数............................21.3函数的可微性与展开.........................41.4凸集与凸函数.............................71.5无约束问题的最优性条件......................101.6无约束优化问题的算法框架.....................12第二章线搜索技术162.1精确线搜索及其Matlab实现....................182.2非精确线搜索及其Matlab实现...................242.3线搜索法的收敛性..........................27第三章最速下降法和牛顿法323.1最速下降方法及其Matlab实现...................323.2牛顿法及其Matlab实现.......................363.3修正牛顿法及其Matlab实现....................41

大连理工大学优化方法上机实验

将遗传算法和混沌优化方法智能集成,利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群,在遗传操作中加入混沌细搜索,大大提高了局部搜索能力,能有效防止遗传算法陷入局部最优和发生早熟现象,仿真表明,混沌遗传算法优化结果相当理想,效果令人满意,优于常规的遗传算法

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。