注意：Healer仍处于早期阶段，并且正在经历积极的重构。 这是治疗者的原型，请向分支查询当前进展 治愈者 Healer是受启发的内核。 作为系统调用模糊器，其基本工作流程是生成系统调用序列，执行调用，收集和分析反馈以及监视崩溃。 修复器与传统的模糊器之间的区别在于，修复器了解类型，参数的语义约束以及不同系统调用之间的关系，从而使修复器能够生成高质量的测试用例并更有效地进行模糊测试。 修复器的核心组件是： FOTS，一种面向模糊测试的界面描述语言。 核心算法，包括关系分析，调用序列生成，翻译... 执行器，支持jit执行， direct执行功能正在运行 相关工具，例如记者，翻译，执行... Fuzzer，建立在顶级核心和FOT之上。 安装 目前，愈疗者只打算模糊Linux。 因此，以下指南仅适用于linux。 安装Rust 除某些ffi库外，Healer是用纯Rust编写的。

优化算法的经典教材,对启发式算法作了比较全面的介绍，涉及遗传算法、人工神经网络等经典内容。有数学基础的同学读起来还算比较容易。

ColorfulKCenter 这个纯Python存储库的想法是比较彩色k中心的不同算法。 它正在进行中。 指示： 确保您的python3的库满足requirements.txt中的要求克隆存储库并运行main.py

由量子神经网络启发的改进Shor算法，吴宇森，秦素娟，Shor算法是著名的量子大数因子分解算法，对经典密码带来了严峻挑战。分析表明在量子计算机上执行Shor算法需要应用到多项式级别的基�

自私畜群优化器 (SHO) 是一种元启发式算法，它基于对受到某种形式的捕食风险的动物群中的个体所表现出的广泛观察到的自私畜群行为的模拟。 在 SHO 中，个体通过两种类型的搜索代理模拟猎物和捕食者之间的掠夺性互动：自私群体（猎物）的成员和一群饥饿的捕食者。 根据它们被分类为猎物还是捕食者的不同，每个人都是由受这种猎物—捕食者关系启发的一组独特的进化算子来进行的。 这些独特的特性使 SHO 能够在不改变种群规模的情况下改善探索和开发之间的平衡。 更多详情可见： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030326471730103X MATLAB 软件该软件包含一个主函数 SHO_Example.m，它实现了 Ackley 函数的优化。

以九宫问题/八数码问题为例，以某种搜索策略编程演示其搜索过程，最好能采用全局择优搜索，其中的启发式函数自己设计

为了寻求生物反恐体系中高效的应急物资配送方式, 首先对比分析了传统的点对点配送模式和枢纽辐射模 式, 指出它们各自具有的优势; 然后构建一种混合协同配送模式以兼顾这两种模式的长处, 进而建立了混合协同配送 模式函数模型并给出了具体求解的启发式搜索算法. 通过仿真表明, 采用该模式能形成更加高效的应急救援网络, 对 实际应急救援工作具有一定的指导意义.

实验中采用全局择优的广度优先搜索方式，并以启发函数作为指引，进行启发式搜索，搜索的效率很高！还附有实验报告一份，希望对大家有用。

任意维度欧几里得斯坦纳最小树的启发式 欧几里得斯坦纳最小树 (ESTP) 问题寻求一个总边长最小的网络，该网络跨越一组 n 个端点，同时允许插入额外的点（斯坦纳点）以减少网络的总长度。 该软件使用启发式方法为任何维度和几乎任何规模的问题实例找到 ESTP 的解决方案（轻松解决 n>10000）。 有关此方法的详细说明，或者如果用于已发表的研究，请参阅 。 AE Olsen、SS Lorenzen、R. Fonseca 和 P. Winter。 编译 $ cd src $ make 可执行文件取决于系统 PATH 中来自的 qdelaunay 可执行文件。 一个易于遵循的解释。 用法 esmt-heuristic esmt [options] esmt-heuristic test esmt [options] esmt-heuristic te

Java语言程序设计在线启发式教学探索.pdf