云计算环境中基于混合蛙跳算法的资源调度

混合蛙跳算法，用matlab仿真实现，运行有效

基本蛙跳程序matlab/C混合蛙跳算法(SFLA)是一种基于群智能的亚启发式进化算法，并应用于离散组合优化问题的求解。
该算法是又一种受自然界生物现象启示而产生的基于群体的协同搜索方法。

蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算功能和优良的全局搜索能力。
对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。
通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的功能。
数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。

混合蛙跳算法是一种新兴的优化算法，通过对TSP成绩的求解，比较混合蛙跳算法与现存其他优化算法的优劣

《群体智能与仿生计算》是2012年电子工业出版社出版的图书，作者是杨淑莹、张桦。
本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供相关工程技术人员参考。
全书共分为12章，内容包括进化计算、人工免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、混合蛙跳算法、猫群算法、细菌寻食算法、人工鱼群算法、蚁群算法、蜂群算法、量子遗传算法等。
其中，进化计算内容包括进化计算、遗传算法、进化规划算法、进化策略算法、差分进化算法；
人工免疫算法内容包括人工免疫算法概述、免疫遗传算法、免疫规划算法、免疫策略算法、基于动态疫苗提取的免疫遗传算法、免疫克隆选择算法；
量子计算内容包括量子计算、量子进化算法和量子遗传算法。

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。