%用遗传算法进行简单函数的优化clearbn=22;%个体串长度inn=50;%初始种群大小gnmax=200;%最大代数pc=0.75;%交叉概率pm=0.05;%变异概率%产生初始种群s=round(rand(inn,bn));%计算适应度,返回适应度f和累积概率p[f,p]=objf(s);gn=1;whilegn＜gnmax+1forj=1:2:inn%选择操作seln=sel(s,p);%交叉操作scro=cro(s,seln,pc);scnew(j,:)=scro(1,:);scnew(j+1,:)=scro(2,:);%变异操作smnew(j,:)=mut(scnew(j,:),pm);smnew(j+1,:)=mut(scnew(j+1,:),pm);ends=smnew;%产生了新的种群%计算新种群的适应度[f,p]=objf(s);%记录当前代最好和平均的适应度[fmax,nmax]=max(f);fmean=mean(f);ymax(gn)=fmax;ymean(gn)=fmean;%记录当前代的最佳个体x=n2to10(s(nmax,:));xx=-1.0+x*3/(power(2,bn)-1);xmax(gn)=xx;gn=gn+1endgn=gn-1;%绘制曲线subplot(2,1,1);plot(1:gn,[ymax;ymean]);title('历代适应度变化','fonts',10);legend('最大适应度','平均适应度');string1=['最终适应度',num2str(ymax(gn))];gtext(string1);subplot(2,1,2);plot(1:gn,xmax,'r-');legend('自变量');string2=['最终自变量',num2str(xmax(gn))];gtext(string2);

7种复杂网络MATLAB经典算法，包含GN;ER;BA;WS;NW等算法，可直接使用，仅限个人

资料包含：1、gn使用培训的ppt（英文版）2、gn官网文档3、gn在工程中使用的例子

GN算法的一个例子，就是先确定节点之间的邻接关系，然后，根据这个来做聚类划分，最后得到相应的社团。

好几种方法，wlls，lls，nr，gn回归，hessian，可用，但要注意方法。
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(Passivetargetingsomesimulationcode,includingwhenTOATwo-dimensionallinear,nonlinear,maximumlikelihoodalgorithmandCramer-Raolowerbound,meansquareerrorcode)

可以直接运行的代码，有详细文字说明,复杂网络中社团划分经典GN算法的实现

10余种算法集成，GN,FAST-GN,RANDOMWALK等

matlab复杂网络代码，很好用希望大家喜欢

本算法为GN算法，实现对于数据的分类。
亲测实用，若有疑难请私聊。

本资源针对针对Karate数据集，使用networkx工具包实现了GN,LPA,LFM三种社区发现算法，并提供了模块度评价方法和可视化的方法。
数据分析结果和可视化图片都已保存在文件中。
共含有26个执行文件，代码可直接运转。

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。