采用物种存在分布点的模型所模拟的物种分布倾向于反映物种的潜在分布，

本程序采用R语言编写，可以对WorldClimate网站下载的现在气候数据(2000,2018)进行处理。根据每月最高气温、最低气温、降水量三个数据项，计算19个“生物气候”变量，即Bio1~Bio19等19个生物气象变量，包括年平均温度、年降水量、降水量季节性和最冷和最暖月份的温度以及干湿地区的降水量等。

SDMtoolbox 是基于ArcGIS系统的加载功能包，其算法和原理均来源于Phillips发表的生态位模型：最大信息熵模型（MaxEnt）。SDMtoolbox是Southern Illinois University的Jason L. Brown制作推出的，当然，它的功能并不仅仅局限于前文所说的围绕于MaxEnt模型的功能，SDMtoolbox自带的多样性描述（Biodiversity Measurements）及Landscape Connectivity等功能，结合ArcGIS系统分析工具，在生态学上也应用广泛。

模仿 在python / Tensorflow中实现选定的逆向强化学习（IRL）算法。 python demo.py 实现的算法 线性逆强化学习（Ng＆Russell 2000） 最大熵逆强化学习（Ziebart et al。2008） 最大熵深度逆强化学习（Wulfmeier et al。2015） 已实施MDP和求解器 网格世界2D 网格世界1D 价值迭代 依存关系 python 2.7 cvxopt Tensorflow 0.12.1 matplotlib 线性逆向强化学习 根据Ng和Russell 2000的论文：算法，算法1 $ python linear_irl_

maxent3.4.1.zip

最大信息熵模型Maxent软件V3.4.1是美国哥伦比亚大学 Steven J. Phillips基于 Java平台设计的一款用于预测物种潜在分布软件。目前在第四次全国中药资源普查成果应用方面发挥重要作用（中药材适宜性评价及区划）。 Maxent软件利用最大信息熵模型（Maximum Entropy Model），通过已知的物种分布地和多种环境数据预测物种的可能分布范围即生境适宜度（HSI），该软件由Phillips等在2004年第一次提出，目前最新发布的版本为3.4.1版。

worldclim 里的生物地图资源，并且已经裁剪好到美国地图大小，还添加有美国树木资源，可以被 maxent 调用

版本 Version 3.4.3, November 2020 参考论文 https://www.docin.com/p-1506185737.html( MAXENT最大熵模型在预测物种潜在分布范围方面的应用_张路) 双击.bat 文件就可以使用，只需要传入 物种和坐标的 csv 文件 和 生物气候变量地图.asc 文件就可以进行预测

maxent代码code是张博士所编写的，有python和c++接口。