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

求解单机调度问题的启发式算法研究.pdf

求解三维装箱问题的多层启发式搜索算法 - 计算机学报.pdf

为提高多元宇宙优化算法(MVO)的全局探索和局部开采性能,提出一种耦合横纵向个体更新策略的改进MVO算法(IMVO).横向更新策略是建立在宇宙种群层级的一种水平迁移进化机制,通过引入加权学习因子保证子代个体同时向多个父代宇宙继承位置信息,以改善种群的个体多样性和算法全局探索性能,适定性修正虫洞存在概率表达以保证种群个体间的充分信息交互;纵向更新策略是基于宇宙个体层级的一种纵向自我学习进化机制,根据最优宇宙历史信息,通过模拟认知的历史遗忘记忆特性实现记忆均值邻域的再开采,以增强算法局部开采性能.最后通过数值实验验证不同加权学习因子函数对算法性能的差异性影响,改进算法的优化性能和算法稳健性等.

【目录】 1、启发式对话系统 2、启发式对话系统中的知识 3、启发式对话管理