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

使用BFS启发式算法，通过减支，排序提高搜索速度，减少不必要的搜索。 多目标同时进行搜索,找到最近目标,多种怪物大小寻路(1x1,2x2,... 介绍：https://blog.csdn.net/qq_41709801/article/details/127689213

使用深度、广度和启发式搜索解决八数码问题

实验目的：熟悉掌握启发式搜索算法A*及其可采纳性  实验要求： 编写程序实现8数码和15数码问题，采用至少两种估价函数； 分析估价函数求解问题时候的效率差别，分析估价函数对搜索算法的影响。

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。

最近人工智能课老师布置了一个八数码实验，网上看到很多八数码的启发式A*算法，但是大多数都是利用C或者C++在控制台实现的，于是我用js在网页中做了一个类似的。 首先八数码就是一个九宫格，其中有一个空格，其他八个对应数字1-8， 移动空格，使得最后状态为有序，如下图 启发式算法是指在求解时，利用启发函数将不符合规则的解节点去掉，从而缩小问题的解空间。 A*算法是利用评价函数的启发式算法，在本例中，利用当前节点状态与最终节点状态所不同的格子数来评估节点的优劣，将优越节点储存并在之后展开，将劣质节点抛弃。 利用web实现这一点首先在html中添加九个如图所示input文本框，背景图片为数码格

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。