魔方搜索 这个python程序的目的是分析不同的搜索启发式方法，以寻找正确的动作序列来解决魔方的问题。 随着魔方的层数增加，每次搜索所花费的时间也将增加。 我们将分析针对每种搜索/启发式算法扩展的节点中的时间复杂度。 要实现的搜索包括：广度优先搜索深度优先搜索A *搜索（使用启发式方法）曼哈顿距离错位的图块熵基尼

塞·帕德曼纳班（Sai K.Padmanaban） 8个具有A *的解算器，使用2种不同的启发式方法。 描述 该程序解决了所有可解决的8难题配置。 假设目标是： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 其中0是空图块。 如何编译和运行程序： 使用目录中的命令“ javac Solver.java”编译程序。 编译后，键入“ java Solver”，程序应按预期运行。 或者，该程序可以在任何Java IDE上运行。 最初显示以下菜单。 初始状态配置： 1.随机配置 2.输入配置 3.从文件test.txt读取 选择1可随机检索可解决的8难题配置。 这将输出分步解决方案。 选择2手动输入配置。 输入初始配置作为不带空格的数字序列。 （例如350621748）。 这将输出分步解决方案。 选择3可从test.txt文件中读取多个示例案例，并输出平均搜索成本和平均时间。 确保

算术优化算法 (AOA) 是一种新的元启发式方法，称为算术优化算法 (AOA)，它利用数学中主要算术运算符的分布行为。 主要参考文献： Abualigah, L.、Diabat, A.、Mirjalili, S.、Abd Elaziz, M. 和 Gandomi, AH (2021)。 算术优化算法。 应用力学和工程中的计算机方法。 可以在Github上找到代码： https : //github.com/laithabualigah/The-Arithmetic-Optimization-Algorithm-AOA

CBSH2 基于冲突的搜索的多代理路径查找的改进启发式方法[1]。 可以在这里找到采用更多CBS改进技术的最新实现： : 主要目标是通过推理代理之间的成对依赖关系来改进基于冲突的搜索的启发式方法。 该代码还包含[2]中的矩形对称推理技术RM。 该代码需要外部库BOOST（ ）。 安装BOOST并下载源代码后，进入源代码目录并使用CMake编译代码： cmake . make 然后，您可以运行代码： ./CBSH2 -m instances/lak503d.map -a instances/lak503dmap-100agents-2.agents -o test.csv -t 60 -s 1 -h WDG -r 1 您可以使用以下命令找到所有参数的详细信息和说明： ./CBSH2 --help 执照 CBSH2是根据USC –研究许可发布的。 有关更多详细信息，请

支持层次化和启发式方法的计算机视觉结构.pdf

人工智能 用启发式方法搜索求解九宫格问题 广度优先 深度优先 九宫格

【传统实际问题的特点】 连续性问题——主要以微积分为基础，且问题规模较小 传统的优化方法 追求准确——精确解 理论的完美——结果漂亮 主要方法：线性与非线性规划、动态规划、多目标规划、整数规划等；排队论、库存论、对策论、决策论等。 传统的评价方法 算法收敛性（从极限角度考虑） 收敛速度（线性、超线性、二次收敛等） 【现代问题的特点】 离散性问题——主要以组合优化（针对离散问题，定义见后）理论为基础 不确定性问题——随机性数学模型 半结构或非结构化的问题——计算机模拟、决策支持系统 大规模问题——并行计算、大型分解理论、近似理论 现代优化方法 追求满意——近似解 实用性强——解决实际问题 现代优化算法的评价方法 算法复杂性 【现代优化(启发式)方法种类】 禁忌搜索（tabu search） 模拟退火（simulated annealing） 遗传算法（genetic algorithms） 神经网络（neural networks） 蚁群算法（群体（群集）智能，Swarm Intelligence） 拉格朗日松弛算法（lagrangean relaxation）

这不是一本算法专著。当然书中充满了算法，但那不是本书的主题。本书自在讨论求解问题的可能性。它不仅要向你们提供现有求解问题方法的一些必要的预备知识，更重要的是帮助你们拓展自己的才能去构建新的问题和进行创造性的思维，以培养怎样求解问题的才能，而这种才能己成为一种失传的艺术，人们不再投入必要时间和进行严谨的思索去构建一个问题，为了调整对难题的支离破碎的表述，人们己变得自满并且只想抓到一个最简便的子程序，一和包医百病的灵丹妙药。实际上，这种魔术(套用于程序的办法)的麻烦在于它的成功率很低，而且常常需要借助一些诸如镜子、烟雾之类的外部装置(一些不切实际的假设)，像玩魔术一样，采用这种方法求解实际问题的大部分所谓成功的应用其实都是不可靠的，尸、是得到一些幻觉罢7”(一些自以为是的结果)。 本书是一本学习如何通过现代启发式方法利用计算机来求解问题的教材，读者对象是高等学校理工科和经济管理专业的广大师生。

matlab终止以下代码GLNS GLNS是在Julia（）中实现的广义旅行商问题（GTSP）的求解器。 有关求解器的更多信息，请参见 引用这项工作 GLNS求解器及其设置在以下论文中进行了描述： @Article{Smith2017GLNS, author = {S. L. Smith and F. Imeson}, title = {{GLNS}: An Effective Large Neighborhood Search Heuristic for the Generalized Traveling Salesman Problem}, journal = {Computers \& Operations Research}, volume = 87, pages = {1-19}, year = 2017, } 使用GLNS时，请引用本文。 使用求解器 可以从命令行或从Julia REPL运行求解器。 安装 首先从安装Juliav1.0或更高版本。 然后可以通过Julia软件包管理器安装GLNS： julia > using Pkg julia > Pkg .

如何求解问题 现代启发式方法 pdf