启发式算法

2004-基于多目标粒子群（MOPSO）算法的多阈值图像分割（Otsu 法 + 最大熵）（中文核心、SCI 四区可选）《Handling Multiple Objectives With Particle Swarm Optimization》是由 Carlos A. Coello Coello、Gregorio Toscano Pulido 和 Maximino Salazar Lechuga 于 2004 年 6 月发表在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》上的一篇论文。该论文针对传统的粒子群优化算法无法直接处理多目标优化问题》，提出了一种多目标粒子群优化方法

启发式算法：快速求解复杂问题的利器启发式算法（Heuristic Algorithm）是一类用于解决复杂问题（尤其是NP难问题或搜索空间巨大的问题）的方法。它们不像精确算法那样能在理论上保证找到最优解，但在实际应用中往往能以较快的速度找到一个“足够好”的可行解。因此，启发式算法广泛应用于运筹优化、人工智能、路径规划、调度、机器学习等领域。

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考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳优化调度的MATLAB 2023a程序实现考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳优化调度MATLAB 平台:MATLAB 2023a 简介:参照考虑源荷两侧不确定性的含风电的低碳调度，引入模糊机会约束，程序包括储能、风光、火电机组及水电机组，解决了目标函数含有分类特征的约束问题、非线性约束/目标的线性转化问题，且考虑了机组的启停时间约束，目标函数考虑运行成本、弃风弃光和碳成本。注意: 1.有详细的资料 2.模块化编程 3.注释清楚、方便学习

2019-基于遗传算法的二维最大熵多阈值图像分割在图像分割领域，基于遗传算法的二维最大熵阈值分割论文已发表几十篇，知网最近可追溯到的是余荣泉和段先华在《计算机与数字工程》期刊上发表的《基于最大熵和遗传算法的图像分割方法研究》。该论文针对图像分割中传统最大熵阈值法存在的算法复杂度高、计算多阈值时运算时间长、对目标细节分割模糊以及分割结果不精确等问题，提出了将最大熵阈值分割法与遗传算法相结合的核心方法。该方法利用遗传算法的并行性、鲁棒性和自适应性，通过选择、交叉和变异操作快速搜索图像分割的最佳阈值，分别讨论了一维和二维最大熵阈值分割的情况，并以二维熵函数作

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ABB机器人二次开发：用C#实现数据的读取与写入ABB机器人二次开发 C#读取和写入数据，可以获取点位信息及写入点位信息。自己写的ABB机器人类，机器人常规操作功能都有，非常适合进行二次开发。

开开心心就好

图片批量压缩工具：支持有损无损两种模式软件介绍今天要推荐这款名为pinga的图片处理工具，它专门用来批量压缩图片大小。虽然市面上类似工具不少，但很多都集成在大型软件里，用起来反而不如这个轻巧方便。

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水塔水位监控系统：西门子S7-1200PLC与MCGS7.7联机程序及V16博途带IO表与注释...水塔水位西门子S7-1200PLC和MCGS7.7联机程序博途V16，带io表和注释，V20变频器接线说明

【算法通关指南：数据结构与算法篇（五）】树的 “自我介绍”：从递归定义到存储绝技（vector vs 链式前向星）🔥小龙报：个人主页 🎬作者简介：C++研发，嵌入式，机器人方向学习者 ❄️个人专栏：《算法通关指南》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生

不去幼儿园

【启发式算法】灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）详细介绍（Python）📢本篇文章是博主启发式算法领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉启发式算法专栏：

迈向智能时代：物联网技术与智能家居的未来趋势随着科技的快速进步，物联网（IoT）技术正在深刻改变我们生活和工作的方式，尤其在智能家居领域的应用，给我们的生活带来了前所未有的便利与智能化。智能家居不仅仅是单一设备的智能化，更是一种通过网络互联的智能生态系统，它能够在不同的设备之间实现信息共享、数据交换与协同工作。本文将探讨物联网技术如何推动智能家居的发展，并展望其未来的趋势与挑战。

智能城市：科技如何塑造未来生活随着城市化进程的不断加速，全球人口越来越集中在大城市中，这给城市的基础设施、公共服务、环境保护等各个方面带来了巨大的压力。为了应对这些挑战，**智能城市（Smart City）**概念应运而生，旨在通过创新技术和数字化手段来提高城市管理的效率、优化资源利用、改善居民生活质量。

浅析现代前端框架：React、Vue 和 Angular 的优劣对比随着前端技术的飞速发展，现代前端框架已成为构建高效、响应迅速的 Web 应用的核心工具。尤其是在构建单页面应用（SPA）时，React、Vue 和 Angular 三大框架常常被提及，它们各自具有独特的优势和适用场景，成为前端开发者常用的选择。

运筹说145期：从快递到自动驾驶：启发式算法的智慧幕后你有没有想过——每天上千万个包裹是如何精准送到客户手中？机场数百架航班，如何在有限的跑道上有条不紊起降？数据中心面对成千上万条任务，又是如何分秒间分配资源，让系统不崩溃？这些看似混乱、复杂到不可思议的安排，并不是人工盯着屏幕一一算出来的。在背后，有一种“聪明”的方法在默默工作，它不死磕绝对最优解，却能在极短时间内给出足够好的方案，让世界运转得更高效——它就是启发式算法。接下来，我们就一起走进它的典型应用场景，看看它是如何在物流、调度、资源分配、路径规划等领域大显身手，让复杂问题变得有序而高效。

异构算力老群群

2025 爆火！海市蜃楼优化算法 MSO（Mirage Search Optimization）：物理灵感 + 数学建模 + 实战代码，一文吃透前沿群智能算法家人们谁懂啊！2025 年刚出炉的 MSO（Mirage Search Optimization）海市蜃楼优化算法，直接凭 “物理现象复刻 + 双策略优化” 横扫群智能领域！发表在 JCR 一区 SCI 期刊的它，用海市蜃楼的光折射原理，完美解决了传统算法 “探索不彻底、开发不精准” 的痛点。本文不仅扒透算法核心逻辑、公式细节，还附实战案例和代码思路，小白也能快速上手，赶紧码住这篇前沿干货！

受限长度路径搜索算法本文研究图论中的受限长度路径枚举问题（Length-Constrained Path Enumeration Problem, LCPE），提出一种基于深度优先搜索（DFS）的高效算法。该算法与哈密顿路径问题（Hamiltonian Path Problem）密切相关，通过引入长度约束实现了对哈密顿路径问题的泛化。算法能够在给定的无向图中，找出所有长度不超过指定阈值的简单路径，包括对哈密顿路径的近似搜索。通过路径去重机制和约束剪枝策略，算法在保证结果完整性的同时显著提升了计算效率。

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2023年第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛-C题电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题基于线性规划和改进的粒子群算法的物流调运的研究摘要随着电商的发展，物流场地和线路规划影响着包裹是否能如期送达。为了研究节假日、促销活动以及因突发事件等因素关停物流场地对包裹运输的影响，同时预测不同的物流场地的货物量，采取一定的措施应对突发情况。本文对下列问题进行了进一步研究和探讨。

力扣第 474 场周赛Q1. 找出缺失的元素给你一个整数数组 nums ，数组由若干互不相同的整数组成。数组 nums 原本包含了某个范围内的所有整数。但现在，其中可能缺失部分整数。

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2023年第二十届五一数学建模竞赛-A题无人机定点投放问题-基于抛体运动的无人机定点投放问题研究关键词：牛顿第二定律、链式法则、气动力学、二分法摘要：根据对抛体运动的研究，通过牛顿第二定律、链式法则、气动力学公式、二分法等方法，算出了无人机在不同方向的风向的投放距离，以及得出无人机稳定而采取的飞行姿态最优调整策略、无人机发射爆炸物时击中目标的发射策略。除此之外，还通过建立数学模型，得出无人机投放距离与无人机飞行高度、飞行速度、空气阻力等之间的关系、无人机的发射距离与无人机的飞行高度、飞行速度、俯冲角度及发射速度等因素之间的关系以及量化无人机飞行的稳定性，给出稳定性与命中精度之间的关系。

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2022年第十二届MathorCup高校数学建模挑战赛-D题移动通信网络站址规划和区域聚类问题随着通信网络的复杂化程度不断增加，基站的选址问题在实际作业中显得愈发重要。本文通过对新建基站如何选址和对弱覆盖点区域聚类进行研究，综合考虑基站建设的成本、覆盖率等限制条件，构建免疫-遗传算法优化模型，为弱覆盖点的聚类问题提供可行性的基础。