蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。 近年来，许多专家学者致力于蚁群算法的研究，并将其应用于交通、通信、化工、电力等领域，成功解决了许多组合优化问题，如调度问题(job-shop scheduling problem)、指派问题(quadratic assignment problem)、旅行商问题(traveling salesman problem)等。

针对一种并联式混合动力轿车，以混合驱动系统需求转矩和电池组荷电状态(SOC)为输入，以发动机转矩为输出，构建了能量管理模糊控制器，并以总的等效燃油消耗为优化目标，利用粒子群算法对模糊隶属度函数参数和模糊控制规则进行优化．基于ADVISOR的仿真研究表明，与未优化的模糊能量管理策略相比，经过优化的模糊能量管理策略能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗，更好地控制电池组SOC的变化．

使用方法： 1，使用PE系统进入你的NAS小主机 2，运行软件：IMG写盘工具 3，选择压缩包里的DS918+_7.2img镜像，写入到你的启动盘或者U盘里（该盘请用DiskGenius清空），镜像包含了群晖7.2系统和引导二合一，所以不再需要U盘引导 4，写入完成后重启小主机，进入BIOS里设置刚才写完镜像的硬盘为第一启动盘，这样下次会自动进入这个刚写好的盘 5，等待3-5分钟后（跟你的硬件配置有关），打开群晖助手查找，会搜到你的群晖NAS，点击后会在浏览器打开群晖主界面,或者路由器查下给主机分配的IP，然后在浏览器打开。 6，账户默认为admin 密码是12345678，进去后可以添加自己的账户，然后就可以开始使用了 注意事项： 还原镜像的盘最好用单独的SSD或者小硬盘，镜像里有引导，如果将该盘设置为存储池，将会丢失引导文件，导致不能启动，切记！ 最好用一块32G或者60G固态或者硬盘作为系统盘，系统加引导所以称为二合一镜像。 制作不易，好用的话记得给个评价，给其他人作为参考，谢谢了！

主要是基于蚁群聚类算法的一些实现，比较详细的描述的蚁群算法的基本原理

适合新手学习，注释全面。定点选址问题是寻找最佳位置来满足一定条件或最小化某种成本的问题，常见的应用包括设施选址、网络规划等。 下面是使用粒子群算法解决定点选址问题的一种基本方法： 1. 定义目标函数 2. 初始化粒子群 3. 计算适应度值 4. 更新个体最优解和群体最优解 5. 更新速度和位置 6. 判断停止条件 7. 重复步骤3-6，直到满足停止条件。 通过迭代更新粒子的位置和速度，粒子群算法可以逐步逼近最佳解决方案。最终得到的群体最优解即为选址问题的最佳解决方案。 需要注意的是，粒子群算法的效果受到许多因素的影响，例如粒子数目、速度更新公式、停止条件的设置等。为了获得更好的结果，可能需要适当调整算法的参数和初始值，并进行多次实验以找到最优的设置。 此外，对于特定的定点选址问题，也可以根据问题特点进行问题的建模和算法的改进，以提高算法的性能和效果。

可以通过域名绑定，一个空间可以放置很多个网站，就是站群。这个是由php开发的。做站群非常容易。只要安装好，进行简单的数据库配置。就可以开发自己的站群了

鸿鹄智能云CMS站群系统是一个在centos7.x 系统中，以python+Mysql进行开发的cms站群系统。 一.环境要求 鸿鹄智能云站系统版本是基于centos7开发的，务必使用centos7.x 系统 (裸系统即可/一般情

研制了分层的乌江梯级水电站群优化调度控制系统,由3个子系统组成:水情测报系统、水库调度系统和梯级远程集中监控系统。将调度控制的优化分解为3个子系统的优化控制。运用了梯级最大发电量、梯级最大蓄能量和梯级各电站最小库水位越限程度3个优化准则,并针对各个优化准则建立了相应的数学模型。在对适用于梯级水电站群优化调度计算的各类优化算法进行分析并结合实际运用情况的基础上,提出应优先考虑采用改进动态规划算法求解梯级水电站群优化调度问题。实际运行情况表明,优化调度控制大幅提高了乌江梯级水电站群的经济效益和运行管理水平。

自动控制原理原理课件 石群 考研课件PPt 可参考学习使用