经典的PSO算法，是一种基于种群的随机优化技术，粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物。适用于入门学习。通过判断粒子停滞状态，陷入局部最优时重启粒子继续搜索。

提出三维装载与CVRP 联合多目标优化问题(3LCVRPMO) 模型, 该模型在三维装载约束下的CVRP 问题(3LCVRP) 的基础上, 考虑了配送车辆数目及路径总距离两个目标函数. 在权衡装箱和路径优化两个优化过程的基础上, 构建了多阶段/两层混合算法架构(MSOTLH) 及其算法, 并对路径优化偏好的3LCVRPMO 问题进行求解. 基于3LCVRP 问题相关算例的数据实验结果表明, 所提出的3LCVRPMO 模型及MSOTLH 算法是有效的.

塞·帕德曼纳班（Sai K.Padmanaban） 8个具有A *的解算器，使用2种不同的启发式方法。 描述 该程序解决了所有可解决的8难题配置。 假设目标是： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 其中0是空图块。 如何编译和运行程序： 使用目录中的命令“ javac Solver.java”编译程序。 编译后，键入“ java Solver”，程序应按预期运行。 或者，该程序可以在任何Java IDE上运行。 最初显示以下菜单。 初始状态配置： 1.随机配置 2.输入配置 3.从文件test.txt读取 选择1可随机检索可解决的8难题配置。 这将输出分步解决方案。 选择2手动输入配置。 输入初始配置作为不带空格的数字序列。 （例如350621748）。 这将输出分步解决方案。 选择3可从test.txt文件中读取多个示例案例，并输出平均搜索成本和平均时间。 确保

使用的数字来自 IEEE 802.11 (WiFi)。 通过使用通道模型，收发器可以在独立模式下作为仿真运行。 发射器和接收器还可以与 USRP 源节点和接收器节点配对，以进行空中实验和性能评估。 USRP 源/接收器文件不包括在内，可以从用于 USRP 的 Matlab 通信工具箱中获得。

启发算法 武汉大学 研究生 课件 内容丰富 遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法 遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法 遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法

a*启发式搜索算法的matlab仿真程序

Ant Lion Optimizer (ALO) 模仿自然界中蚁狮的狩猎机制。 狩猎猎物的五个主要步骤得以实现，例如随机行走蚂蚁，筑筑陷阱，将蚂蚁困在陷阱中，捕捉猎物和重建陷阱。 这是论文的源代码： Seyedali Mirjalili，The Ant Lion Optimizer，工程软件进展，第 83 卷，2015 年 5 月，第 80-98 页，ISSN 0965-9978， http: //dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.01.010。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965997815000113 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/ALO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的

提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题;依据零点定理, 提出初始信息素不均衡分配原则,不同的栅格位置赋予不同的初始信息素,降低蚁群搜索的盲目性,提高算法的搜索效率;设定迭代阈值,自适应调节信息素挥发系数,使得该算法具有较高的全局搜索能力,避免出现停滞现象.仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

VueWeb3 Web3 1.0的Vue.js绑定 安装 在模块环境中，例如CommonJS： npm install vue web3@beta vue-web3 var Vue = require ( 'vue' ) var Web3 = require ( 'web3' ) var VueWeb3 = require ( 'vue-web3' ) // explicit installation required in module environments Vue . use ( VueWeb3 , { web3 : new Web3 ( web3 . currentProvid

电力系统动态环境经济调度(DEED)在节能减排中具有举足轻重的地位。针对NSGA-Ⅱ的不足，提出一种具有可控精英主义的选择操作的改进NSGA-Ⅱ(MNSGA-Ⅱ)，在保证精英主义的前提下保证种群的多样性。对模型复杂约束的启发式操作中所遇到的进化受阻问题进行分析，并采用基于前向搜索算子的改进启发式操作解决该问题。利用新型成员函数表征Pareto最优解集中个体的优劣性，选出最佳折中解。经典10机系统算例仿真结果表明，与NSGA-Ⅱ相比，所提MNSGA-Ⅱ具有更佳的全局搜索能力。