抽象的在本文中，我们提出了一种基于 L´evy 飞行的新元启发式算法，称为 L´evy 飞行分布 (LFD)，用于解决实际优化问题。 LFD 算法的灵感来自 L´evy 飞行随机游走，用于探索未知的大型搜索空间（例如，无线传感器网络 (WSN)）。 为了评估LFD算法的性能，考虑了各种优化测试平台问题，即演化计算大会（CEC）2017套件和三个工程优化问题：拉伸/压缩弹簧，焊接梁和压力容器。 统计仿真结果表明，与模拟退火 (SA)、差分进化 (DE)、粒子群优化 (PSO)、大象群优化等几种著名的元启发式算法相比，LFD 算法在大多数测试中提供了更好的结果和优越的性能（EHO）、遗传算法（GA）、蛾焰优化算法（MFO）、鲸鱼优化算法（WOA）、蚱蜢优化算法（GOA）和哈里斯霍克斯优化（HHO）算法。 此外，LFD 算法的性能在未知大搜索空间的其他不同优化问题上进行了测试，例如 WSN 中的

采用启发式搜索解决 TSP问题，通过构造最小生成树来 构造闭合回路 寻求最小路径的回路

本项目是一个可以与玩家对战的跳棋AI，具有GUI图形界面。使用了Minimax算法和启发式搜索来计算AI每次行动的收益。使用了Alpha Beta剪枝来简化搜索过程。通过调节算法搜索层数来调节AI的难度。

搜索策略实验报告表.docx

以纯 html 和 css 编写的受学校笔记本启发的记事本应用程序。 轻量级笔记本布局，可轻松嵌入 html css 环境。 :high_voltage: 现场演示： 特征 笔记本喜欢的外观和感觉。 可选的顶部标题功能。 在网页中轻松安装。 页码和日期是自动维护的。 安装 在目标项目文件中添加vibhu_notepad文件夹。 使用预处理语言在代码之间添加记事本布局 - <?php include 'vibhu_notepad/notepad.html' ; ?> -或者- 直接将 html 源代码复制到您想要的位置。 浏览器兼容性 最新的 :check_mark: 最新的 :check_mark: 最新的 :check_mark: 9.1+ :check_mark: 最新的 :check_mark: 执照 vibhuNotepad 在MIT LICENSE查看许可下获得许可。 版权所有 (c) 2019-21 Vivek Verma

综合能源系统是未来能源利用的发展趋势，其中电力系统和天然气系统的联系最为紧密，但随机因素的增加也给综合能源系统的安全稳定运行带来了挑战。针对电-气互联综合能源系统的最优潮流问题，考虑风电场出力的随机性以及电力负荷、天然气负荷的随机性，建立其机会约束规划模型，并采用基于半不变量法和内点法的启发式算法进行求解。采用修改的IEEE 30节点电力网络与比利时20节点天然气网络构建电-气互联综合能源系统，分析比较了不同置信度水平和不同波动性情形下系统运行状态以及运行成本的变化，并与确定性情形对比，结果表明机会约束规划模型有助于提高电-气互联综合能源系统运行的安全性。

Fallout_Term_Hack 受到有史以来最好的游戏《辐射 3》的启发。

MATLAB源码集锦-基于启发式算法的函数优化分析

风力驱动优化（WDO）算法是一种新型的基于大气运动的自然启发式全局优化方法。 风驱动优化 (WDO) 技术是一种基于群体的迭代启发式全局优化算法，用于多维和多模态问题，能够在搜索域上实现约束。 在其核心，一群无限小的气团按照牛顿第二运动定律在 N 维搜索空间中导航，牛顿第二运动定律也用于描述气团在地球大气中的运动。 与类似的基于粒子的算法相比，WDO 在速度更新方程中使用了附加项（例如重力和科里奥利力），提供稳健性和额外的自由度来微调优化。 除了 WDO 的理论和术语外， www.thewdo.com还提供了用于调整 WDO 参数的数值研究。 WDO 进一步应用于www.thewdo.com上列出的电磁优化问题。 这些示例表明，在某些情况下，WDO 可以胜过其他众所周知的技术，例如粒子群优化 (PSO)，并且 WDO 非常适合具有离散和连续值参数的问题。 有关风驱动优化算法的详细说明，

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