Gubot 咕！ bot，一个开源免费的用于提供剑网三相关功能的一个QQ群机器人。 注意，机器人通过响应来自的请求来实现自动回复消息等 由于忙于学(mo)业(yu)，缺乏时间写机器人，然后由于大部分够用了就有些懒得写了Orz 有兴趣的小伙伴可以自己写着玩噢。欢迎贡献源代码（ TODOLIST 开服播报/奇遇播报 全群广播 斗图功能 语音生成 更聪明的对话 websocket自动重连 各种命令回显的美化 抄其他机器人的功能 快速开始 Quick Start 首先，你需要安装依赖，本项目使用纯node实现，同时使用了mysql、redis等服务，只需要保证运行的机器有node环境与mysql即可。 redis并不是必备的服务 cd /path/to/gubot npm install 然后，你需要创建env.json作为机器人的配置文件，项目为您提供了配置模板将env.exam

基于障碍物检测势场蚁群算法的平滑路径规划，陈铁中，石万凯，针对室内移动机器人提出一种基于障碍物检测蚁群算法的平滑路径规划方法。首先，针对传统蚁群算法初期信息素浓度差异小、收敛速度

MATLAB实现PSO-GRU粒子群优化门控循环单元多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。

基于优化蚁群算法的机器人路径规划_郭琴

程序中含有pso和aco两种算法，可以实现粒子群优化算法和蚁群优化算法优越性的比较。

以前的标题是“另一个粒子群工具箱” 介绍粒子群优化 (PSO) 是一种无导数的全局最优解算器。 它的灵感来自大群简单动物令人惊讶的有组织的行为，例如成群的鸟、鱼群或成群的蝗虫。 该算法中的个体生物或“粒子”是原始的，只知道四件简单的事情：1 & 2）它们自己在搜索空间中的当前位置和适应度值，3）它们以前的个人最佳位置，以及 4）整体“群”中所有粒子找到的最佳位置。 无需计算梯度或 Hessians。 每个粒子根据这些信息不断调整其在搜索空间中的速度和轨迹，在每次迭代中更接近全局最优。 正如在自然界中看到的那样，尽管其单个粒子很简单，但这个计算群显示出非凡的连贯性和协调性。 使用方便如果您已经在使用 MATLAB 全局优化工具箱中包含的遗传算法 (GA)，那么这个 PSO 工具箱将为您节省大量时间。 可以使用与 GA 相同的语法从 MATLAB 命令行调用它，并带有一些特定于 PSO

综述了群签名的定义与安全模型的演化、当前主流的基于ROM模型与标准模型的群签名方案及其构建技巧与方法, 并进行了比较; 讨论了当前实现群签名成员撤销这一重要操作的主要方法, 探讨了与群签名相关并有时容易混淆的一些密码系统概念。最后提出了群签名进一步的研究方向。

回顾了群签名理论研究的发展过程，列举了群签名发展史上一些最主流的算法，并对它们的性质、优缺点作了较为深刻的比较研究。最后提出：设计好的方案固然重要，但当设计十全十美的方案比较困难时，不能因此而放弃其实际的应用，可针对具体的应用环境对某些指标的特定要求采取适合该环境的方案。

【Matlab源码】基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型

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