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。

旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)是组合优化领域中著名的NPhard问题,具有较为广泛的工程应用和现实生活背景,如印刷电路钻孔、飞机航线的安排、公路网络的建设、网络通信节点的设置、物流货物配送、超市物品上架等,所有这些实际应用问题均可以转变为TSP问题来解决.本文先介绍一个简单的旅行商问题，并运用动态规划算法求解此问题。
最后给出求解此问题所需要的代码。

网络最大流问题是一个经典组合优化问题,是计算机科学和运筹学的重要内容。
根据蚁群算法的特点,将网络最大流问题进行相应地转化,然后利用蚁群算法进行求解。
仿真结果表明,该算法能方便快捷地解决最大流问题,是行之有效的方法。

《自适应粒子群及其优化算法》第一章在分析全局优化的特点与难点基础上，对当前典型的群智能优化算法进行介绍；
第二章首先阐述了基本粒子群优化算法的思想，然后分析了粒子群算法的优化模型和算法行为，在此基础上对自适应粒子群优化算法的思想进行了深入分析；
第三章针对PSO算法求解组合优化问题时，速度迭代公式难以定义的问题，提出等值变换、异值变换和变换序列等概念的基础上，通过重新定义粒子的速度和位置迭代公式，设计随机自适应粒子群优化模型并用以求解0-1背包问题。

为了提高单目视觉实时测量双护盾隧道掘进机前后盾相对位姿的精度,引入高精度倾角传感器与单目视觉构成一种组合测量系统。
该系统将两个倾角传感器分别与视觉传感器和特征点系统固定连接,通过倾角传感器提供的多个角度约束,结合单目视觉实现掘进机前盾体相对于后盾体位姿的更高精度测量。
仿真实验表明该系统是可行的,并且具有理想的精度。
搭建了模拟双护盾隧道掘进机位姿变化的实验平台,利用全站仪进行精度验证。
结果表明系统的测量精度优于3mm,相对于单目视觉测量方法来说,测量精度有了显著提升,可以满足隧道施工中双护盾隧道掘进机位姿的精密测量需求。

本人博客：离散性遗传算法求解组合最优化matlab实现对应的数据文件

运筹学全国精品课程课件山东大学数学与系统科学学院是山东大学历史最悠久的学院之一。
其前身是成立于1930年的“国立青岛大学理学院数学系”。
运筹学与控制论专业是1981年国家首批设立的博士学位授权点，现为国家重点学科，以培养运筹学与控制论专业博士生为目标，学术带头人为（“长江学者”）彭实戈、刘桂真教授。
业务范围包括规划论、图论与组合优化、随机控制、金融数学、最优控制理论等。
主要研究方向为图论与组合优化、运筹学在国民经济中的应用、随机控制理论、最优控制理论及应用、金融数学、最优控制理论等。
主要研究方向为图论与组合优化、运筹学在国民经济中的应用、随机控制理论、最优控制理论及应用、金融数学、金融管理与金融工程等。

Matlab协同进化遗传算法解决多阶段决策调度类组合优化问题

为了在大数据背景下从大量候选服务集中选择出合适的Ｗｅｂ服务，并组合成能够完成复杂增值业务过程需求的组合服务，提出一种改进的烟花算法，首次应用于离散服务组合优化问题。

实数编码遗传算法组合优化,用matlab编的,有示例

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。