matlab代码粒子群算法合作PSO-LA 基于学习自动机（CPSOLA）算法和Matlab的协同粒子群优化算法的Matlab代码。 抽象的 本文提出了一种基于群体协同行为和自动机学习能力的粒子群优化（PSO）技术。 这种方法称为基于学习自动机的合作粒子群优化（CPSOLA）。 CPSOLA算法使用三层协作：群内，群内和群间。 CPSOLA中有两个活跃的种群。 在主要种群中，粒子被放置在所有群体中，每个群体都包含搜索空间的多个维度。 此外，CPSOLA中还有一个二级人口，使用的是常规PSO的更新格式。 在合作的上层，嵌入式学习自动机（LA）负责决定是否在人群之间进行合作。 在五个基准功能上组织了实验，结果显示了CPSOLA的显着性能和鲁棒性，群体的协作行为以及成功的种群自适应控制。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad Reza Meybodi和Mohammad Mehdi Ebadzadeh，“”，在2012年第20届伊朗电气工程大会（ICEE）上，2012年，第656至661页。 [2] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad R

启发式策略 一字棋 解：使用启发方法搜索 空间仅大约4.5×9，近40种状态 一字棋9！＝3.6×105种状态 国际象棋有10120种状态 西洋跳棋游戏1040种状态 围棋10761种状态 。。。。。。 这样的状态空间难以或者说不可能遍历搜索，则必须采用启发式策略，以减少搜索的复杂程度

人工智能启发式搜索算法，访问各个城市，内含实验报告以及实验代码（java）

路径GAN 基于采样路径规划启发式生成对抗网络的Pytorch实现 表中的内容 结构 PathGAN的总体结构由两部分组成： RRT *搜索算法和 产生性的对抗性网络，用于产生有希望的区域 搜索算法 RRT*算法： 比较RRT*和Heuristic RRT* ： GAN架构 GAN整体架构： GAN架构的详细信息： 数据集 数据集 训练 结果 执照 该项目在麻省理工学院获得许可。 链接 基于生成式对抗网络的启发式算法，用于基于采样的路径规划（arXiv文章） GAN路径查找器（arXiv文章）

使用java语言写的八数码问题，仅供参考。其中用到了启发式搜索算法

MatPlanWDM 是一种用于波长路由 WDM 网络的网络规划工具。 规划问题的输入参数是网络物理拓扑、流量矩阵和技术约束，如发射器、接收器、光转换器和可用波长的数量。 它包括一组用于解决虚拟拓扑设计的启发式算法，以及基于它的交通流的路由和疏导。 启发式算法集可以扩展。 这可以通过工具中包含的一组经典网络优化算法库来简化。 此外，还包括实现线性混合整数规划 (MILP) 问题以获得最优解。 假设分析 GUI 允许设计详尽的测试。 多小时分析 GUI 支持对动态规划算法的评估，这些算法对每天每小时变化的交通矩阵做出React。 这对于跨多个时区的洲际拓扑的规划很有用，其中节点活动受其本地时间的影响。 动态规划 GUI 允许测试对流量到达和离开做出React的通用动态算法。 作者：Pablo Pavón Mariño（主管）、Ramón Aparicio Pardo、Belén Garc

这段代码展示了一种新算法，它对解决基于分形中出现的扩散特性的优化问题提供了新的见解。 该算法能够在最少的迭代次数内实现与全局最优解相比具有最小（或最多小）误差的解，从而在准确性、收敛时间和操作简单性方面提供改进。 ------------------------------------------ 文章链接： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705114002822

Aquila Optimizer (AO) 是一种新颖的基于种群的优化方法，其灵感来自于 Aquila 在捕捉猎物过程中的自然界行为。 主要参考文献： Abualigah, L., Yousri, D., Elaziz, MA, Ewees, AA, A. Al-qaness, MA, Gandomi, 啊，Aquila 优化器：一种新颖的元启发式优化算法，计算机与工业工程(2021), doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107250 Researchgate 提供的代码： https : //www.researchgate.net/publication/350411564_Matlab_Code_of_Aquila_Optimizer_A_novel_meta-heuristic_optimization_algorithm

ECM3412自然启发式计算-进化算法 这是使用二进制锦标赛，最弱替换，M基因突变和单点交叉来解决装箱问题的稳态进化算法的实现。 入门 首先，建议您创建一个虚拟Python环境。 输入命令python -m venv .venv完成此操作。 然后，我们想通过命令.venv\scripts\activate.bat 。 最后，我们要获取该项目的需求。 pip install -r requirements.txt 。 main.py文件将执行许多试验，并打印一批结果。 使用jupyter notebook notebook.ipynb打开的jupyter notebook notebook.ipynb将把结果输出为LaTeX表。 通过使用from evolution import evolve_bin_packing_solution可以使用evolution模块。

matlab写脑式算法代码作为迷宫求解器实现的 A* 搜索算法 该代码使用 A* 算法来解决输入迷宫，搜索其解决方案路径并直观地表示它。 该搜索算法对目标执行完整的、可接受的和最佳搜索。 这段代码中的 A* 是用 MATLAB 编写的，是作为函数实现的。 注意：使用的启发式函数只是到目标的欧几里德距离，知道它的位置。 函数输入：Square Matrix，代表迷宫，'1' 墙，'0' 空闲位置，'3' 起点，'9' 目标点。 示例：迷宫 = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1; 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1; 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1; 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1; 3 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1; 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1; 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1; 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1; 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0