人工智能实验报告，启发式解决八数码问题的实验报告

针对自治水下机器人(AUV) 的路径规划问题, 在三维栅格地图的基础上, 给出一种基于生物启发模型的三维路径规划和安全避障算法. 首先建立三维生物启发神经网络模型, 利用此模型表示AUV的三维工作环境, 神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应; 然后, 根据神经网络中神经元的活性输出值分布情况自主规划AUV的运动路径. 静态环境与动态环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在AUV三维水下环境中路径规划和安全避障上的有效性.

MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段深度强化学习的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则，DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明，与现有方法相比，所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=

受Godot标志启发的角色机器人模型，为了好玩而制作。 它目前拥有奔跑动画，形象有点可爱卡通，所有颜色都是单独的材质 有fbx格式 和blend原始文件。可以用于可爱卡通机器人游戏开发。

开发了一种新算法，材料生成算法（MGA），并将其应用于优化问题。 材料化学的一些先进和基本方面，特别是化合物的结构和生产新材料时的化学React，被确定为MGA的鼓舞性概念。 主要论文是材料生成算法：一种用于工程问题优化的新型元启发式算法Siamak Talatahari，Mahdi Azizi和Amir H.Gandomi 期刊：流程，2021年

沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)算法是一种受自然界沙猫行为而设计的元启发式算法。 本资源仅供学习交流，严禁用于商业用途。

元启发式算法，Matlab源代码，蛇优化算法（Snake Optimization，SO）。直接运行main函数即可绘出算法收敛曲线。

基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解matlab代码

16非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码[借鉴].pdf

MSG-GAN: 多尺度梯度GAN（体系结构受ProGAN启发，但不使用逐层增长）