时间管理之释放大脑

 当你忘记该做的事情,被老板一顿修理;当每个细胞都精疲力尽,却还有如山的事物需要处理;当夜幕降临一天殆尽,你的今天离结束却还遥遥无期。生命被事物和工作捆绑,生活被完全占据,甚至觉的自己不属于你自己。而你只能在时间的碎片里徒叹活着不易,把一切都归为命运,当牛做马的把生活继续。问,到今天你是否曾想过要救自己,是否曾寻求把被你苦扛于肩的事物踩在脚底?如果答案为肯定,那么这一切就不是命运,而是你的大脑在超负荷运行。你为生活当牛做马,你的大脑为你付出代价!所以摆脱这一切,你需要的就是时间管理,只是时间管理。那么本篇博客先讲第一步释放大脑!

           不知道你有没有遇到这种情况:就是突然想起来你有一件事本该处理的事没有处理,于是急忙去处理结果却发现你已经把事情处理完了?如果有则表明你的大脑正在超负荷运转。人的大脑的处理能力是有限的,就像电脑的CPU物理极限是不能超越的。负荷越重,处理能力自然要下降。而人又不能像电脑可以换CPU,所以你只能尽你所能来发挥大脑的性能。那是什么让大脑超负荷了呢?就是一切存在于你脑中的悬而未决的事物。一般我们对于生活或者工作中遇到需要处理的事物都将它保存在大脑里,我想这占用了大脑极大的“内存”空间,以至于运转速度下降。所以我们需要把这些事物从大脑里清理出来,释放大脑。

           为此,你需要一些工具比如谷歌日历、便签、笔记本等来把本来记在大脑里的事物全都记录下来。。(这里暂且不谈这些工具具体使用,只说怎么释放大脑)即把未尽事物都储存于大脑之外,大脑只负责处理。只要记住一个动作就是去清单上取得事物,然后处理那。有的人要说了:“我有啊,我就是这么做的,每天都把清单列很清楚,但是却没有效果。”这又是为什么呢?因为他没有真正释放大脑。他只是机械的来列清单,处理清单,所以这件事对它来说只是给本来就超负荷的大再在加一件事物。根本不是把事物移出大脑而是移入。

          真正的释放大脑,是完全清空大脑中存储的事物。做到如此需要你的大脑相信你自己!大脑是很尽责的,对于每一件未尽事物都很关注,只要是它不能放心就不会停止关注。所以你需要让你的大脑放心你对事物的安排,即让大脑相信你。因此这就需要你对一切未经事物做好安排(如何安排下回分解),好让大脑放心。这才是真正的释放了大脑,做到这个你就为赢回自己开了好头!

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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