几个变形的Alpha-Beta搜索算法（很经典） 几个变形的Alpha-Beta搜索算法（很经典）

为了克服狼群搜索算法（WSA）存在的不足，提出一种新的混合优化算法，称之为引入Nelder-Mead算子的改进狼群搜索算法。该算法使得每只狼在个体搜索中能够利用群体信息和个体记忆来指导其搜索猎物，以提高算法的全局搜索能力；让每只狼在个体搜索中可使用Nelder-Mead方法，以弥补WSA在局部搜索能力上的不足。选取六个基准函数，用来测试算法的优化性能。实验结果表明：该算法能够寻得更优的最优解，且鲁棒性更强，可应用于求解高维复杂优化问题。

提出了涡旋搜索 (VS) 算法来执行数值函数优化。 所提出的 VS 算法的灵感来自于由搅拌流体的涡流产生的涡流模式。 为了在搜索的探索性和开发性行为之间提供良好的平衡，所提出的方法通过使用自适应步长调整方案将其搜索行为建模为涡流模式。 所提出的 VS 算法经过 50 多个基准数学函数的测试，并将结果与​​基于单解（模拟退火、SA 和模式搜索、PS）和基于种群（粒子群优化、PSO2011 和人工蜂群、ABC）进行比较) 算法。 执行 Wilcoxon-Signed Rank Test 以测量算法的成对统计性能，结果表明所提出的 VS 算法在与 PSO2011 算法竞争的同时优于 SA、PS 和 ABC 算法。 有关详细信息： Doğan, B., & Ölmez, T. (2015)。 数值函数优化的新元启发式算法：涡旋搜索算法。 信息科学，293, 125-145。

符号推理，实例检索专家系统，基于优化的专家系统，本文研究了专家系统开发过程中的关键技术。介绍了专家系统工具CLIPS语言。CLIPS是一种专家系统开发语言。本文讨论了CLIPS和VC++的交互方法,分析了文本文件作为CLIPS和VC++交互中介的局限性，并提出了改进的交互方法。1）传统的符号推理设计专家系统 2）基于实例的设计专家系统 3）非主流的计算专家系统 4）模糊设计专家系统

matlab广度优先算法代码人工智能搜索算法 搜索是AI中解决问题的通用技术。 这个项目将使您开始使用这些不同的算法： 蛮力搜索策略 广度优先搜索：它从根节点开始，先探索相邻节点，然后再向下一级邻居移动。 每次生成一棵树，直到找到解决方案。 可以使用FIFO队列数据结构来实现。 此方法提供了最短的解决方案路径。 缺点：由于保存了每个级别的节点用于创建下一个节点，因此它会占用大量内存空间。 存储节点的空间要求是指数级的。 （请参见代码：） 深度优先搜索：它是通过LIFO堆栈数据结构递归实现的。 它仅按不同顺序创建与“广度优先”方法相同的节点集。 缺点：该算法可能不会终止并在一条路径上无限进行。 解决此问题的方法是选择截止深度。 如果理想截止值是d，并且选择的截止值小于d，则该算法可能会失败。 如果选择的截止值大于d，则执行时间会增加。 （请参见代码：） 知情（启发式）搜索策略 星级搜索：这是“最佳优先”搜索的最著名形式。 它避免了扩展已经很昂贵的路径，而是首先扩展了最有希望的路径。f（n）= g（n）+ h（n），其中： g（n）到达节点的成本（到目前为止） h（n）从节点到目标的估计成

五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性和消遣性。这里设计和实现了一个人机对下的五子棋程序，采用了博弈树的方法，应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。

混合策略改进的乌鸦搜索算法

附件中已包含算法实现的主要部分，可根据实际需要予以改进！

完整代码，可直接运行

矩形优化排样问题是一个在制造业领域生产实践中普遍遇到的问题 ,采用了一种改进的最低水平线搜索算法求解此类问题 .首先分析了原始的最低水平线搜索算法在排样中存在的缺陷 ,并针对该缺陷为其设计了一个评价函数 ,排样时对所有未排零件进行评价 ,选择评价值最高的零件排入当前位置 ,从而克服了算法在搜索过程中的随机性 ,优化了算法的搜索方向 .实验仿真的结果表明 ,提出的算法可以得到较好的排样效果 ,并且其解决问题的规模越大 ,优化性能越好 ,适合于求解大规模排样问题 .