利用新的多维选择策略加速人工蜂群算法

本文档为2016年本人参加全国大学生数学建模参赛最后提交文档（文档中最后附录包含matlab代码）摘要小区开放是当今热议的缓解小区周边道路交通堵塞的方法之一，本文在一定假设的前提下，通过建合适的评价体系和数学模型，进行计算机仿真，得到定量的数据结论，对比分析不同小区在进行小区开放后，对周边道路的通行影响。
针对问题一，通过文献查找，获取相关的道路通行评价指标，结合小区周边实际情况，运用BP神经网络，得到一套合适的评价体系（道路交通运行指数，道路交通拥堵率，平均行程速度，平均延误时间）。
针对问题二，使用元胞自动机和网格化图，建立与现实情况相符合的静态建筑物道路参数和动态车辆通行模型，并考虑司机是否具有获得前方道路信息的能力，分别建立基于排队论思想和基于道路阻抗系数的路径选择策略模型。
针对问题三，将不同的小区类型进行合理抽象，得到基本典型结构。
结合由问题二得到的模型进行建模仿真，将得到的结果按照问题一得到的评价体系进行评价，并进行可视化和数据分析得到小区开放在一定程度上可以缓解小区周边道路交通压力。
针对问题四，根据问题三得到的结论，通过控制变量法对比各个条件下车流通行的情况，得出有利条件与不利条件。
提出合理的建议，并以简单书信形式表述。
关键词：小区开放、BP神经网络、元胞自动机、动态建模

随机给定一个3×3的矩阵，其元素为8个不同的数码，起始状态为S0，目标状态为Sg，要求用两种或以上的方法设计优先队列式分支限界法，寻找从初始状态变换到目标状态的最优解，说明不同的优先选择策略变换到最终状态用了多少步，并对获得的结果做出比较分析。
最终状态均如Sg表示。

作业车间调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题，使最大完工时间达到最小。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。

本文以遗传算法中常使用的锦标赛和轮赌盘算法进行比较，验证他们的通用性。

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。

遗传算法是一种比较成熟的智能算法，一般通过改进遗传算法的算子达到提高算法功能的目的。
提出一种改进的遗传算法，遗传算子是基于近邻选择策略设计的，另外还对评估函数、种群多样性以及保留精英算子等方面对遗传算法进行了改进，并将其应用到旅行商问题的求解上，实验结果表明提出的算法是有效的。

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。