在本文中，已提出加权差分进化算法（WDE）来解决实值数值优化问题。 当 WDE 的所有参数都是随机确定时，实际上，WDE 没有控制参数，只有图案大小。 WDE 可以解决单峰、多峰、可分离、可扩展和混合问题。 WDE 具有非常快速且非常简单的结构，此外，由于其非递归性，它可以并行化。 WDE具有很强的探索和开发能力。 在本文中，WDE 在解决 CEC'2013 问题方面的成功与 4 个不同的 EA（即 CS、ABC、JADE 和 BSA）进行了统计比较。 一个 3D 几何优化问题（即 GPS 网络调整问题）和 4 个受约束的工程设计问题被用来检验 WDE 解决现实世界问题的能力。 从执行的测试中获得的结果表明，总的来说，WDE 解决问题的成功率在统计上优于本文中使用的比较算法。

图数据库的相似性搜索是一个非常重要的研究内容,图的相似性匹配属于图同构的判定问题,是NP完全问题,传统的高开销搜索的方法已经不能满足复杂图查询的需要;另外，由于图数据库的复杂性和特殊性,已有的优化算法不能直接使用。为了提高图数据库的搜索效率,提出了一种基于索引的相似性搜索算法,通过数据库中的频繁结构建立特征索引,算法可高效准确地滤除大量的非相似图集合,避免了图之间精确匹配即图同构的计算,最后将本算法应用于化学数据库，实验结果证明了该方法的有效性和可行性。

利用有序搜索算法解决十五数码问题，利用Java实现。这是本人亲自编写的程序，为人工智能作业，有详细的说明和注释，并且有实验报告。

图3．4最低水平线算法 图3．5最低水平线算法与下台阶算法差异 3．2基于最低水平线的改进向后搜索算法 由前文所述，最低水平线算法的排样效果略优于前两种算法。但是最低 水平线提升之后与提升之前有一部分空间的浪费，没有排放进任何矩形零件。 因为在待排矩形序列中可能会有能够排放进去的矩形零件，所以需要对待排 矩形序列进行搜索。搜索到可以放入此空间的零件，则优先排放此零件，同 时更新待排矩形序列。具体操作步骤如下【54】： (1)初始化记录最高边框线为板材的底边。 (2)在最高边框线上寻找最低水平线，如果最低水平线不唯一，优先选 24

常用算法集 动态规划 模拟退火算法 贪婪算法 遗传算法 搜索算法 Floyd算法 分治算法 概率算法 等等。。。

为了提高预测精度，提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(Cuckoo Search BP neural network Flow Prediction，CS-BPNN)。根据混沌理论建立网络流量学习样本，采用BP神经网络对学习样本进行训练，将模型参数当一个鸟巢，通过模拟布谷鸟寻窝产卵的行为找到最优模型参数，最后采用网络流量数据进行仿真实验，测试模型性能。仿真实验表明：所提出模型较好的解决了BP神经参数优化问题，能够获得更加理想的网络流量预测结果。

有阈值的四邻域搜索算法 用c#代码编写的 可直接运行 不需要改动

较新的优化算法，麻雀算法优化BP神经网络权值与阈值；

设a[0:n-1]是一个已排好序的数组。请改写二分搜索算法，使得当搜索元素x不在数组中时，返回小于x的最大元素的位置I和大于x的最大元素位置j

【优化求解】基于混沌引力搜索算法求解机械工程设计问题matlab源码.md