用于实现java八数码问题，包括全局择优算法，A*算法，宽度优先算法，及四种启发式函数的实现

一种高效的大规模图数据频繁子图挖掘算法，靳思萌，李仲伟，随着计算机技术的发展和互联网应用的普及，各个领域可获取的数据呈爆炸式增长的趋势。图作为一种常用的数据表示模型，能够表达更

HDP单网络启发式动态规划，自适应动态规划中较为简单的网络，很好的入门例子，可运行。

【传统实际问题的特点】 连续性问题——主要以微积分为基础，且问题规模较小 传统的优化方法 追求准确——精确解 理论的完美——结果漂亮 主要方法：线性与非线性规划、动态规划、多目标规划、整数规划等；排队论、库存论、对策论、决策论等。 传统的评价方法 算法收敛性（从极限角度考虑） 收敛速度（线性、超线性、二次收敛等） 【现代问题的特点】 离散性问题——主要以组合优化（针对离散问题，定义见后）理论为基础 不确定性问题——随机性数学模型 半结构或非结构化的问题——计算机模拟、决策支持系统 大规模问题——并行计算、大型分解理论、近似理论 现代优化方法 追求满意——近似解 实用性强——解决实际问题 现代优化算法的评价方法 算法复杂性 【现代优化(启发式)方法种类】 禁忌搜索（tabu search） 模拟退火（simulated annealing） 遗传算法（genetic algorithms） 神经网络（neural networks） 蚁群算法（群体（群集）智能，Swarm Intelligence） 拉格朗日松弛算法（lagrangean relaxation）

现实世界数值优化问题的难度和复杂性已经成倍增加，这就需要有效的优化方法。 迄今为止，已经引入了各种元启发式方法，但只有少数在研究界得到认可。 在本文中，引入了一种称为阿基米德优化算法（AOA）的新元启发式算法来解决优化问题。 AOA 的设计灵感来自一个有趣的物理定律阿基米德原理。 它模拟了向上施加在物体上的浮力原理，部分或完全浸入流体中，与被排出流体的重量成正比。 为了评估性能，在CEC'17测试套件和四个工程设计问题上对提出的AOA算法进行了测试。 使用 AOA 获得的解决方案优于众所周知的最新技术和最近引入的元启发式算法，例如遗传算法 (GA)、粒子群优化 (PSO)、差分进化变体 L-SHADE 和 LSHADE-EpSin、鲸鱼优化算法(WOA)、正余弦算法 (SCA)、Harris 鹰优化 (HHO) 和均衡优化器 (EO)。 实验结果表明，AOA在收敛速度和探索开发平衡方面是一

灵感 作为我的神经网络课程的一个项目开始生活。 当时的想法是看人们如何能使用神经网络（la Andrej Karpathy和他的神经网络产生的产生悦耳的音乐。 它能做什么 以ABC表示形式馈送网络音乐数据，它会生成一个字符一个序列的序列，其输出是ABC表示形式的音乐作品。 该输出可以馈入ABC-to-MIDI转换器以产生可听音乐文件。 我是如何建造的 使用LSTM层的PyTorch中的神经网络。 我为之骄傲的成就 仅通过从递归神经网络连续生成字符来以ABC表示法生成音乐。 网络由LSTM层组成，用于学习有关歌曲结构，乐器和所需标题的信息。 我学到的是 世事皆可能。 机器组成的音乐的下一步 将注意力集中到模型中，希望网络可以学习诸如重复和旋律之类的东西。

金鹰优化器 (GEO) 和多目标金鹰优化器 (MOGEO) 元启发式算法的源代码和用户界面 原论文： https : //doi.org/10.1016/j.cie.2020.107050 预印本： https : //www.researchgate.net/publication/347685369_Golden_Eagle_Optimizer_A_nature-inspired_metaheuristic_algorithm 电子邮件：geo.algorithm@gmail.com

本文档包括最新改进版matlab智能算法30例程序，修订了部分以前的错误

学校实训项目-英语教育培训网站，启发潜能教育学习机构网站。.zip

因果启发的推荐系统