介绍 JSpice是受SPICE启发的Java模拟电路模拟器，其重点是模拟忆阻器和包含忆阻器的模拟电路。 简而言之，与主流SPICE版本相比，JSpice的功能非常有限，并且只能执行以下操作： 直流工作点分析 直流扫描分析 瞬态分析（对任意输入波形的时间响应） JSpice最初是在任何主流SPICE应用程序支持忆阻器仿真之前编写的，那时，我们认为用Java编写SPICE的自定义版本比尝试弄清楚如何将忆阻器设备本地集成到其中要容易得多。现有的SPICE版本。 最近，其他功能更强大的仿真器（如Xyce）也出现了，并且我们现在正在利用这些工具进行CMOS +忆阻器电路仿真。 但是，JSpice仍可用于快速原型制作，并用作的仿真引擎。 如果您有兴趣学习修改节点分析的机制，并且您最喜欢的编程语言是Java，那么JSpice可能会让您感兴趣。 JSpice的流程图 以下是JSpice主程序流程

完整代码，可直接运行

EM 是一种灵活有效的基于种群的元启发式算法，用于搜索全局优化问题的最优解，由 Birbil 和 Fang 在 2003 年提出。它基于电磁理论的吸引力-排斥原理，其中种群被认为是带电粒子分布在解空间内。

工程优化中的元启发式和进化算法，元启发式算法是独立于问题的算法，一般起源于自然观测，常见有遗传算法，粒子群优化等，本书对于目前性能最好的一系列算法基本进行介绍。

这是元启发式算法Novel Bat Algorithm (NBA) 的演示。 与基本的蝙蝠算法（BA）不同，NBA中不同的个体有不同的搜索策略，并且在NBA中也嵌入了自适应的局部搜索策略。 从这个意义上说，NBA 是一种多群自适应算法。 模拟和比较显示了NBA在许多元启发式算法上的优越性。

基于启发式搜索的五子棋人机对弈程序设计。是毕业设计的题目。与大家分享

MPTFC 旨在将 DTC 现象应用到 MPCC 结构中。 它分别包括转矩和磁通预测方程，并提供一种优化的开关状态。 但是很难为转矩和磁通选择协调的权重因子。 哪些方面需要改进。 逆变器采用三级NPC结构。

启发性测试框架.xmind

遗传算法是应用于搜寻各类问题最优解的一种方法，因此，基于遗传算法来寻找最大简约树是适合的。但该算法有两个严重的缺点，容易导致过早收敛、以及在进化后期搜索效率低。基于最优原则的最大简约法的启发式搜索，将模拟退火算法引入遗传算法群体更新的阶段，既保证群体多样性，又在后期逐步加快收敛速度，克服遗传算法早熟现象，最终目标是尽量使得最大简约树的树长最小、搜索时间最短。 1 最大简约法算法描述 　　最大简约法通过简约标准可以从现存后代的序列中客观地推测出祖先状态，不仅可以填补分子进化研究中的空白，更是对进化理论研究的重大贡献。利用最大简约方法构建系统发生树，实际上是一个对给定分类单元所有可能的树进行比较的

利用顺序启发原理实现管材一维下料，文件包含三个测试文件，分别为管材长度，需求长度和需求量。