物流系统优化与设计-有时间窗约束非满载车辆调度问题的C-W节约启发式算法.doc

里面含有两种使用C++语言实现的A*算法解决旅行商问题的程序，都可执行且结果精确，并且附带人工智能大作业

遗传算法求解混合流水车间调度问题

受生物神经系统和人工神经网络 (ANN) 的启发，提出了一种新的元启发式优化算法来解决复杂的优化问题。 所提出的方法称为神经网络算法 (NNA)，它是基于 ANN 的独特结构开发的。 NNA 受益于 ANN 及其运算符的复杂结构，以生成新的候选解决方案。

FOX优化算法（FOX）是一种模拟红狐狸狩猎行为的元启发式算法。 红狐狸在雪地优化算法中求解压力容器设计问题. 一种受 FOX 启发的优化算法。（2022） FOX基于红狐狸的狩猎行为。 这是一种新的元启发式算法，可以应用于解决不同的问题。 FOX实现包括四个matlab文件： Get_Functions_details.m 初始化.m FOX.m main.m Get_Functions_details.m：包括标准基准函数 初始化.m：它用于初始化红狐狸 的种群FOX：包括探索和开发方程。 在FOX目标函数中被调用，它在main Get_Functions_details.m 里面.m文件用于运行FOX算法 它是如何工作的： 你只需要运行main.m使用matlab软件 ，那么你可以通过运行主文件FOX运行30次（每次包括500次迭代）来查看结果 。 结果打印 30 best_Score，然后显示其中 所有文件必须位于同一目录中的平均值。

WAO水优化算法的源代码：一种解决优化问题的新型元启发式算法(matlab)

三维装箱问题的智能启发式算法.doc

大数据-算法-轧辊热处理过程中若干调度问题的启发式算法研究.pdf

论文研究-应急物资的两阶段局内分配策略.pdf,  研究了在单出救点、多需求点的应急系统中如何确定应急物资分配的两阶段策略,采用应急物资需求量的上下界来刻画了灾害事件下的应急需求特征,进而利用局内决策方法求得了应急物资在两阶段嵌套机制下的有效分配策略.最后通过数值仿真对比了单阶段和两阶段决策系统下的绩效并分析了影响嵌套策略绩效的因素,证实了两阶段嵌套策略的稳健性及其优势.研究结果凸现了两阶段嵌套策略在应急物资分配管理中的运用价值,为应急物资分配提供了管理启示.

本研究开发了一种新的元启发式算法，该算法受到海洋中水母行为的启发，被称为人工水母搜索 (JS) 优化器。水母搜索行为的模拟涉及它们跟随洋流、它们在水母群内的运动（主动运动和被动运动）、用于在这些运动之间切换的时间控制机制以及它们会聚成水母绽放。新算法在基准函数和优化问题上成功测试。值得注意的是，JS 只有两个控制参数，即种群大小和迭代次数。因此，JS 使用起来非常简单，并且可能是解决优化问题的优秀元启发式算法。Chou、Jui-Sheng 和 Dinh-Nhat Truong。“一种受海洋水母行为启发的新型元启发式优化器。” 应用数学与计算，卷。389，Elsevier BV，2021 年 1 月，第 125535，doi：10.1016/j.amc.2020.125535。