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

启发搜索算法matlab代码

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。

maximetro maximetro是一款受Mini Metro（*）启发的交通游戏。 它是使用Pygame用Python编写的。 某天（在不久的将来）应该是多用户。 在早期的Alpha版本中仍然存在。 我计划制作比Mini Metro更具有战略意义的游戏。 游戏玩法 只需单击一下即可了解游戏。 您应该建立桩号和线路。 超过铁路车，将乘客运送到其他目的地。 您会为交付的乘客赚钱。 建设车站和线路要花钱。 右侧的按钮删除曲目或将曲目添加到现有行。 但请记住：游戏尚处于早期开发阶段。 某些设置有时会比实际游戏设置更适合开发。 安装 您需要python和pygame。 在Debian / Ubuntu和类似的系统下，应该可以进行以下操作： apt-get install python python-pygame git clone https://github.com/bennib

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。

神经终结者主题 终结主题与NERV-ous匹配，它受到海贼王启发的深色调，灵感来自Mattia Ferrari出色的Vim配色方案 安装： 如果您还没有终结器，请为其创建一个配置文件： mkdir -p ~/.config/terminator/ 将此存储库克隆到某个位置： git clone https://github.com/sgaraud/nervous-terminator-theme 将配置文件复制到终止程序config目录中： cp nervous-terminator-theme/config ~/.config/terminator/ 截屏

逆波场景 使用Three.js的Retrowave / Synthwave / Vaporwave启发场景 该场景不包含任何依赖关系。 如果要在项目中使用它，请遵循“如何安装”指南，否则请遵循“如何简单地检查演示”指南。 如何安装 以下指南针对的是非基于npm的项目（无webpack / browserify，vanilla JS）。 但是，它确实需要npm才能获取场景相关性。 您可以使用以下命令使用git子模块将此场景添加到您的项目中： git submodule add https://github.com/Moukrea/retrowave-scene.git your/desired/directory/retrowave-scene 然后，您必须通过npm获取此场景依赖项（three.js）： cd your/desired/directory/retrowave-sce

人工智能：2-4启发式搜索.pdf