基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法，强化学习，生物启发算法

基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法matlab和python实现

这个优化器的主要灵感是自然界中飞蛾的导航方法，称为横向定向。 飞蛾在夜间飞行，相对于月亮保持固定角度，这是一种非常有效的长距离直线飞行机制。 然而，这些花哨的昆虫被困在人造光周围的无用/致命的螺旋路径中。 MFO 算法对该行为进行数学建模以执行优化。 这是论文的源代码： S. Mirjalili，Moth-Flame 优化算法：一种新颖的自然启发式启发式范式，基于知识的系统，DOI： http : //dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705115002580 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/MFO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣：

柔性作业车间调度标准算例

部分受自然启发的算法介绍，譬如，粒子群算法、标准遗传算法、差分进化算法、人工蜂群算法、帝王蝶优化算法、跳蛙算法等。

USE FOR CABLE JOINT TEMPERATURE INVERSION BSED ON IMPROVED SPARROW SEARCH ALGORITHM AND BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK. DATA PREPROCESSING BY DATA DIMENSION REDUCTION ALGORITHM

综述了VANETs的特点，并总结了最近提出的基于生物启发式算法的VANET路由协议。重点分析了这些协议的关键特性、优点和缺点。然后还总结了生物启发式算法在VANETs中面临的挑战和未来的发展趋势。

列车运行调整就是在列车出现晚点时，改变列车在车站的到发时间及区间运行时分，提高正点率。结合我国铁路现 状及发展前景，提出列车运行调整的图论模型，建立相应整数规划模型，用C语言编制启发式算法求解算例，并对算例进行了 分析和比较。

求解单机调度问题的启发式算法研究.pdf

NLNS+VND 元启发式算法： 可以解决以下几类问题： （基于站的和自由浮动的）自行车共享系统中的静态完全再平衡问题。 （对称）旅行商问题（STSP） 多旅行商问题 (mTSP) 1 商品提货配送旅行商问题（1-PDTSP） 带时间窗的旅行推销员问题 (TSPTW) 容量车辆路径问题 (CVRP) 带时间窗的容量车辆路径问题 (CVRPTW)