备注无比详细，格式美观，绝对看得懂！！基于启发式遗传算法的带容量限制的P-median设施选址问题（在N个需求点中找出P个点建设设施满足全部需求，各点设施建设有容量限制，目标为最小化距离与对应需求量的乘积），通过轮盘法进行染色体种群进化，数据部分可导入文件计算，可动态设置种群规模和繁衍次数。

influxdb是目前比较流行的时间序列数据库。
何谓时间序列数据库？什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。
但是，有什么数据不包含Timestamp呢？几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。
时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它，包括数据的过滤，计算等等。
Influxdb是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用go语言编写，无需外部依赖。
它有三大特性：时序性（TimeSeries）：与时间相关的函数的灵活使用（诸如最大、最小、求和等）；
度量（Metrics）：对实时大量数据进行计算；
事件（Event）：支持任意的事件数据，换句话说，任意事件的数据我们都可以做操作。
同时，它有以下几大特点：schemaless(无结构)，可以是任意数量的列；
min,max,sum,count,mean,median一系列函数，方便统计；
NativeHTTPAPI,内置http支持，使用http读写；
PowerfulQueryLanguage类似sql；
Built-inExplorer自带管理工具。

主要是通过R语言，对日期数据进行处理，并补全缺失数据rawdata＜-read.csv("C:/Users/li/Desktop/ss.csv",fill=F)#提取数据ss1,并组合数据-------------------------------ts1＜-rawdata$ts1ts11＜-as.Date(ts1,'%Y/%m/%d')false＜-is.na(ts11)ts21＜-ts11[!false]ss1＜-rawdata$SS1ss1＜-ss1[!false]library(zoo)data1＜-zoo(ss1,ts21)#补全不规则数据(时间的缺失和缺失值)date1＜-zoo(,seq(start(data1),end(data1),'day'))datanew1＜-merge(data1,date1)datanew1[is.na(datanew1)]＜-median(datanew1,na.rm=T)#提取数据ss2

介绍FacilityLocation相关算法的综述性的经典文献，推荐研究P-Median和P-Center的同僚们阅读。

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。