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！

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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 .

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包含人工智能各种算法，模拟这算法的运行，方便进一步理解退火算法、遗传算法、八数码问题、A*算法等等……

详细阐述变邻域搜索算法的文章，很有用处，很详细

麻雀搜索算法：一种受麻雀群体行为启发提出的智能优化算法

proteus仿真，51挂三个ds18b20，数码管循环显示温度，包括rom搜索算法，内含Proteus仿真图形。c语言源代码，kill原工程文件，仿真通过，可以搜索ROM,读温度，单线控制。

一种用于全局数值优化的具有适应度-距离平衡的新型随机分形搜索算法 请单击以下文章： https : //www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210650220304740 FDB方法文章请点击： https : //www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705119305167 FDB-SOS算法请点击： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72311-fdb-sos

针对这种增强，提出了一种鲁棒且新颖的基于自适应布谷鸟搜索的增强算法。 该算法包括混沌初始化阶段、自适应 Lévy 飞行策略和突变随机化阶段。