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

Look4Sat：无线电卫星跟踪器 适用于Android的开源业余无线电卫星跟踪器和通过预测器 让这个程序为您寻找卫星！ 借助于Celestrak和SatNOGS提供的庞大数据库，您现在可以访问3000颗环绕地球运行的活动卫星。 您可以按卫星名称或NORAD目录号搜索整个数据库。 轻松跟踪它们！ 卫星位置和通过是相对于您的位置计算的。 为了获得可靠的预测，请使用“设置”菜单中的GPS或QTH定位器设置观察位置。 该应用程序是使用predict4java库，Kotlin，协程，Dagger2，Retrofit2，Moshi，体系结构组件和Jetpack Navigation构建的。 现在，

快速，易于使用的网络微框架。 描述 Crow是用于运行Web服务的C ++微框架。 它使用类似于Python的Flask的路由，使其易于使用。 它也非常快，击败了多个现有的C ++框架以及非C ++框架。 产品特点 易于布线（类似于长颈瓶）。 类型安全的处理程序。 速度飞快（请参阅和）。 内置JSON支持。 基于的模板库（ crow::mustache ）。 仅标头库（可用单个标头文件）。 中间件对扩展的支持。 HTTP / 1.1和Websocket支持。 多部分请求和响应支持。 使用现代C ++（11/14） 仍在开发中 文献资料 可用。 例子 你好世界 # includ

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

SQL谋杀之谜 SQL City发生谋杀案！ SQL Murder Mystery既可以作为学习SQL概念和命令的自我指导课程，又可以作为有经验SQL用户解决有趣犯罪的有趣游戏。 如果您只想解决谜团，请访问 。 如果您不熟悉SQL，则可能想从开始。 它不会教给您有关SQL的所有知识，但是它应该教给您解决神秘问题所需的所有知识。 这里还有什么？ 在构建基于Web的版本之前，我们设计了此版本，以便人们在自己的计算机上下载并解决。 如果您对此感兴趣，请继续阅读。 您需要在自己的计算机上解决的问题 sql-murder-mystery.db ：此SQLite数据库文件包含您将使用的所有数据。 提示：根据您的经验水平与SQL，发现无论是在提示文件或文件。 ：这是有关SQL概念和命令的速成课程。 您选择SQLite环境：对于初学者，我们建议使用 ，这是一个很好的图形界面，可用于检查数据和编

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。