之前找了很多利用遗传算法优化聚类数K值的程序，结果网上一堆程序不能用，只能自己写一个了。
该程序是基于matlab编写的，调用了kmeans函数和遗传算法工具箱，这个函数主要部分是在定义遗传算法的适应度函数上，最后取整数就是K值了。
程序附带了自己定义的排序函数，该函数的作用是先对一个矩阵里A列进行排序，然后在根据排序结果对B列进行排序，这样得到的最后结果是A\B列都排序的矩阵。
该程序是基于matlab编写的，调用了kmeans函数和遗传算法工具箱，这个函数主要部分是在定义遗传算法的适应度函数上，最后取整数就是K值了。
程序附带了自己定义的排序函数，该函数的作用是先对一个矩阵里A列进行排序，然后在根据排序结果对B列进行排序，这样得到的最后结果是A\B列都排序的矩阵。
2024/2/14 20:39:32
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粒子群算法的c语言环境下的实现，上传的是整个方案，可以直接使用VS2010打开，可以自己更改适应度函数值
2024/1/25 20:25:46
unknown
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PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。
粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进举动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。
粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进举动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。
2016/2/22 11:30:53
22KB
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[vrp]用matlab处理vrp问题,本程序为遗传算法处理基本VRP问题的例程。
各供货点距离矩阵及遗传算法参数在VRP.M中给出。
以路径长度作为遗传算法的适应度函数，约束函数通过在LEN中增加惩罚因子体现，本程序简便起见将不满足约束的直接加100；
[vrp-in-GA]使用matlab编写遗传算法，处理车辆路径最优化问题。
[VRPcode]VRP问题的matlab实现源代码,遗传算法，标准VRP问题[latestvrp]VRPproblemwithitsvariantssolvedusingthebasicMetaheuristics.BasicconceptsofMATLABforthebegineers.AveryhelpfulbookwiththebasiccommandsofMATLAB.
各供货点距离矩阵及遗传算法参数在VRP.M中给出。
以路径长度作为遗传算法的适应度函数，约束函数通过在LEN中增加惩罚因子体现，本程序简便起见将不满足约束的直接加100；
[vrp-in-GA]使用matlab编写遗传算法，处理车辆路径最优化问题。
[VRPcode]VRP问题的matlab实现源代码,遗传算法，标准VRP问题[latestvrp]VRPproblemwithitsvariantssolvedusingthebasicMetaheuristics.BasicconceptsofMATLABforthebegineers.AveryhelpfulbookwiththebasiccommandsofMATLAB.
2018/4/4 7:51:07
20KB
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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44
29.75MB
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文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。
可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。
通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。
因而，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。
经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。
本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。
可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。
可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。
通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。
因而，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。
经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。
本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。
可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。
2019/11/18 17:14:58
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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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