-----------------【请用Qt4.6+编译，Qt5目前有Bug】----------原博客地址：http://blog.csdn.net/jiangcaiyang123/article/details/8762365--------------------------------------------------------------- 人工智能是一个非常具有潜力的分支，顾名思义，它可以通过计算机指令模拟人的行为，在游戏中的人工智能就非常地多样了。
对于FPS、TAB、RPG、STG、ADV等游戏，有着不同的人工智能，但都基于几种理论：有限状态机、遗传算法、神经网络等。
下面我就采用游戏中最基础也是最常用的人工智能算法来进行演示。
我的开发环境是：Windows:WindowsXP(SP3)+MinGW4.4/MinGW4.7+Qt4.8.3/Qt5.0.1+QtCreator2.6/QtCreator2.7Linux:Ubuntu12.10+gcc4.7+Qt4.8.1/Qt4.8.4/Qt5.0.1+QtCreator2.6/QtCreator2.7
对于FPS、TAB、RPG、STG、ADV等游戏，有着不同的人工智能，但都基于几种理论：有限状态机、遗传算法、神经网络等。
下面我就采用游戏中最基础也是最常用的人工智能算法来进行演示。
我的开发环境是：Windows:WindowsXP(SP3)+MinGW4.4/MinGW4.7+Qt4.8.3/Qt5.0.1+QtCreator2.6/QtCreator2.7Linux:Ubuntu12.10+gcc4.7+Qt4.8.1/Qt4.8.4/Qt5.0.1+QtCreator2.6/QtCreator2.7
2025/11/21 20:09:42
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摘要：时间最优控制是工程实践中经常遇到的一类最优控制问题。
对于较简单的时间最优控制问题可以应用古典变分法和庞特里雅金最大值原理进行分析求解。
但在实际问题中，能求得解析解的仅是少数。
因此，有必要寻求一种能够有效求解时间最优控制问题的数值方法。
在分析时间最优控制问题已有求解方法优缺点的基础上，提出基于Bang-Bang原理和参数最优化方法（遗传算法-单纯形法）相结合求解一类仿射系统的时间最优控制问题的方法。
对线性阻尼振子问题进行了数值仿真，结果表明该方法效果良好。
对于较简单的时间最优控制问题可以应用古典变分法和庞特里雅金最大值原理进行分析求解。
但在实际问题中，能求得解析解的仅是少数。
因此，有必要寻求一种能够有效求解时间最优控制问题的数值方法。
在分析时间最优控制问题已有求解方法优缺点的基础上，提出基于Bang-Bang原理和参数最优化方法（遗传算法-单纯形法）相结合求解一类仿射系统的时间最优控制问题的方法。
对线性阻尼振子问题进行了数值仿真，结果表明该方法效果良好。
2025/11/17 1:32:44
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介绍了应用最小二乘法对T-S结论参数进行粗略辨识，确定参数的大致范围，再应用遗传算法对前提参数和结论参数同时优化的参数辨识方法。
对非线性函数进行逼近实验，给出了用MATLAB编程进行仿真的具体实现方法，结果证明该方法的可行性和有效性。
对非线性函数进行逼近实验，给出了用MATLAB编程进行仿真的具体实现方法，结果证明该方法的可行性和有效性。
2025/11/5 6:07:50
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给定中国34个省会城市的二维坐标，实现：选择始发城市和剩余33个城市中的全部城市或部分城市作为需要遍历的城市，通过编写相应的遗传算法代码，求解TSP问题中回到始发城市的路径，并且找到路径总长度最短的解。
能够在可视化程序的地图中正确显示34个城市的位置及城市之间的位置关系；
：用户可以通过一定的交互界面选择所有34个城市作为搜索集合，也可以自行选择其中的部分城市作为搜索集合，程序需要给出对应搜索集合下TSP问题的求解方案，用户可以自行设定起始城市（起始城市需在搜索集合中）；
能够在可视化程序的地图中正确显示34个城市的位置及城市之间的位置关系；
：用户可以通过一定的交互界面选择所有34个城市作为搜索集合，也可以自行选择其中的部分城市作为搜索集合，程序需要给出对应搜索集合下TSP问题的求解方案，用户可以自行设定起始城市（起始城市需在搜索集合中）；
2025/11/2 1:12:23
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多车场多车型车辆路径问题的改进遗传算法,车辆路径问题(Vehicleroutingproblem,VRP)由Dantzing和Ramser于1959年首次提出,它是指对一系列发货点(或收货点),组织适当的行车路线,满足客户的需求,并在一定的约束条件下,达到一定的目标(诸如路程最短、成本最小、耗费时间尽量少等),属于NP难度问题。
2025/10/21 16:49:47
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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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