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

人工智能基于启发式搜索的八皇后问题，根据定义的启发式函数来快速的搜索八皇后问题，与一般的盲目搜索不同 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题，根据定义的启发式函数来快速的搜索八皇后问题，与一般的盲目搜索不同

八数码三种算法实现 三种方法：启发式、广度优先、深度优先 内含代码 执行文件

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ParKD (Parallel k-D Tree Construction,并行 K-D 树)。k-D树是用于射线的充分研究的加速度数据结构跟踪。它用于组织场景中的图元以允许高效执行光线和图元之间的交叉操作。使用贪心算法可以获得最高质量的k-D树基于表面积启发式（SAH）的成本优化。而高质量使得光线跟踪时间非常快，这是一个关键的缺点是k-D树建设时间仍然昂贵。这个成本对于渲染动态场景是不合理的未来的视觉计算应用在新兴的多核系统上。因此，许多工作集中于更快的并行k-D树建造性能以牺牲近似或忽略SAH计算，其产生降级的k-D树渲染时间。在本文中，我们提出新的，更快的多核算法用于建立精确的SAH优化的kd树。我们最好的算法使得在较差的缓存性能和之间进行权衡更高的并行性，在16个内核上提供高达7X的加速，使用两种不同类型的并行模型，不降级树质量和渲染时间。 标签：ParKD

PYthon中最先进的MEta启发式算法的集合（渐进式） “知识就是力量，分享是生活进步的前提。对某人来说，这似乎是一种负担，但这是实现永生的唯一途径。” --- 快速通知 嘿，在收到有关如何使用此库解决多个（许多）目标优化问题的许多问题之后？ 不好意思告诉您，该库仅用于解决单（单）目标优化问题。 由于处理多个目标函数与单个目标函数完全不同（更难）。 （查找Pareto前沿（参考前沿-真正的Pareto前沿）是NP难题。 因此，我目前正在制作一个新的库“ momapy”-（PYthon中最新的多目标/多目标元启发式算法的集合），用于解决多目标/多目标优化。 “ MOMAPY”将在这里托管： 介绍 MEALPY是适用于大多数最先进的种群元启发式算法的python模块，并已获得MIT许可。 该框架的目标是： 与所有人免费共享元启发式领域的知识 帮助所有领域的其他研究人员尽快访问优化

不用神经网络强化学习，只用alpha-beta剪枝和搜索实现的下象棋！我们的中国象棋使用python实现，总共2000+行代码，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力。详细信息（有惊喜）可以查看博客https://blog.csdn.net/weixin_43398590/article/details/106321557