在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

本书关注的是计算机思维和搜索算法。
这些故事介绍并阐述了较高层次的计算机思想，探索了它们背后的动机及其在非计算机领域中的应用。

禁忌搜索算法代码，方便学习，实用、灵活对学习有帮助

矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最小,使得原材料的利用率最高.在矩形件排放算法——“基于最低水平线的搜索算法”的基础上,提出了一种改进的矩形优化排样算法,改进算法能够将小的空闲区域合并,然后加以利用,因此能够在一定程度上提高卷材的利用率.通过比较要排放矩形件的长宽与空闲区域的尺寸大小,最终确定矩形件的较优排放次序及矩形件在卷材上的确切排放位置.试验结果表明,改进算法在提高材料利用率方面具有可行性和有效性特征

数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何有效地组织和管理大量数据，以便于高效地进行存储、检索、更新和删除等操作。
C语言是一种强大的系统编程语言，它提供了底层控制，非常适合实现数据结构的算法。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能是为了帮助学习者通过实际操作来理解各种数据结构的工作原理。
1. **数组**：数组是最基本的数据结构，它是一组相同类型元素的集合，可以通过索引来访问每个元素。
在C语言中，数组的声明和使用是非常直接的。
2. **链表**：链表是由一系列节点组成，每个节点包含数据以及指向下一个节点的指针。
链表分为单链表、双链表和循环链表等类型，C语言中通常通过结构体来实现链表。
3. **栈**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。
C语言中可以使用数组或动态内存分配来实现栈。
4. **队列**：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度、缓冲区管理等。
C语言中可以使用数组或链表来实现队列。
5. **树**：树是一种非线性的数据结构，每个节点可以有零个或多个子节点。
二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）和搜索树（如B树、B+树）是常见的树形结构。
C语言中，树通常通过指针和结构体来实现。
6. **图**：图是由顶点和边组成的非线性数据结构，用于表示对象之间的关系。
图可以是无向的或有向的，加权的或无权重的。
邻接矩阵和邻接表是常见的图的表示方法。
7. **哈希表**：哈希表提供快速的查找、插入和删除操作，通过哈希函数将键映射到特定位置。
C语言中，哈希表通常通过数组和链表结合的方式来实现。
8. **排序和搜索算法**：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序以及二分查找、哈希查找等，这些算法在数据结构中起着关键作用。
9. **递归和分治策略**：递归是一种函数直接或间接调用自身的方法，而分治策略是将大问题分解为小问题解决的策略，如归并排序和快速排序算法就应用了这种思想。
10. **动态规划**：动态规划用于求解最优化问题，通过构建状态转移矩阵或数组来找到最优解。
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通过实际操作，学习者可以更好地掌握数据结构的精髓，提高编程能力和问题解决能力。
在学习过程中，理解每个数据结构的特性、适用场景以及优缺点至关重要，同时掌握相应的操作算法也是必不可少的。
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【算法设计与分析】是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地解决问题并设计高效计算过程。
这门课程由中国大学MOOC提供，由北京航空航天大学（北航）的专家讲授，旨在帮助学生理解和掌握基础算法及其分析方法。
通过学习这门课程，学生将能够运用所学知识解决实际问题，提升编程能力，以及对复杂度理论有深入的理解。
课程内容可能涵盖以下几个方面：1.**排序算法**：包括经典的冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等，以及更高效的算法如计数排序、桶排序和基数排序。
这些算法的比较和分析有助于理解不同情况下的最佳选择。
2.**搜索算法**：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于解决图论问题和最短路径寻找。
3.**动态规划**：这是解决多阶段决策问题的有效方法，例如斐波那契序列、背包问题、最长公共子序列和最短编辑距离等。
4.**贪心算法**：在每一步都选择局部最优解，以期达到全局最优。
典型应用如霍夫曼编码和Prim或Kruskal的最小生成树算法。
5.**分治策略**：将大问题分解为小问题，然后递归地解决。
典型的例子有归并排序、快速排序和大整数乘法。
6.**回溯法与分支限界**：用于在大规模搜索空间中找到解决方案，如八皇后问题和N皇后问题。
7.**图论与网络流**：包括最大流问题、最小割问题，以及Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp算法。
8.**数据结构**：如链表、队列、栈、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、哈希表等，它们是算法的基础。
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本书系统介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、人工神经网络算法和拉格朗日松弛算法等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
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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。