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

针对震后初期灾区应急物资严重短缺的现实情况,考虑到受灾群众的非理性攀比心理,基于公平与效率兼顾的视角,构建应急物资分配-运输的双层协同优化模型.顶层模型以所有需求点的损失攀比效应总和最小为目标,保障应急物资分配的公平性;底层模型以应急物资运达需求点的时间攀比效应总和最小、总运输时间最短为目标,保障应急物资配送的公平性与效率性.并根据模型特点设计一种混合遗传算法求解.最后,通过案例验证所提出方法的合理性和有效性.

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。

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本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的 VRPD 问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。 对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立 VRP 问题，首先通过 floyd 算法验证各地点间 的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳 H 圈问题；之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求 解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为 582（公里），一次整体配送的最短时间为 11.64 （小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于 10 次。 对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对 14 个地点进行聚类，发现它 们属于同一个类；其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分 为 5 个飞行区；之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路 线；最后，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为 6.32（小时），相 较问题一时间缩短了近 50%。 对于问题三，在问题二的基础上

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。