基于Louvain启发式算法的SDN多控制器布局。

基于大蔗鼠优化策略：改进的大蔗鼠优化算法IGCRA与自然觅食行为结合的元启发式算法研究,改进的IGCRA：三大策略驱动的大蔗鼠优化算法(Greater Cane Rat Algorithm with Enhanced Strategies)在CEC2005测试中的表现及展望,改进的大蔗鼠优化算法（IGCRA），三个改进策略。 快人一步发paper 2024新算法——蔗鼠优化算法Greater Cane Rat Algorithm，GCRA，蔗鼠算法(GCRA)是受蔗鼠觅食和交配行为启发而提出的一种新的元启发式算法，该成果于2024年5月23日在线发表。 GCRA优化过程的灵感来自于大蔗鼠交配季节和非交配季节的智能觅食行为。 它们是高度夜行性的动物，当它们在芦苇和草丛中觅食时，它们会留下痕迹。 这些小路随后会通向食物、水源和住所。 探索阶段是当它们离开分散在它们领地周围的不同避难所去觅食和留下踪迹时。 据推测，雄性首领保留了这些路线的知识，因此，其他老鼠根据这些信息修改它们的位置。 在cec2005测试函数进行测试，有最优值，最差值，标准差和平均值和四个指标。 由于代码本身原因F14-F

在互联网上进行技术分享和知识传播的过程中，"瑞数6补环境"这一概念涉及的是一套特定的学习和开发工具集，它对于学习某些特定编程语言和开发环境来说至关重要。这类工具集通常包含了一系列配置文件、脚本、API接口以及模拟环境等，它们能够为编程学习者提供一个更接近真实工作场景的实践平台。然而，由于技术的快速发展，这些学习版本的工具集往往很快就会过时，因此，提供者在标题中特别强调了"学习版本不保证时效性"，意在提醒用户这些资料可能不会包含最新的技术和工具更新。 从文件名称列表来看，包含了三个不同的文件：一个名为"15QqdX9S7nDE.js"的JavaScript文件、以及两个名为"yjj.js"和"yjj.py"的文件，分别使用了.js和.py这两种常见的文件扩展名，分别代表JavaScript和Python这两种编程语言。JavaScript作为一种广泛应用于网页前端开发的脚本语言，而Python则是一种常用于后端开发、数据科学和人工智能领域的高级编程语言。因此，这些文件可能包含了针对网页前端或后端开发的示例代码、工具函数或者框架配置等。 值得注意的是，该文件集合提到了"逆向"这一概念，它在计算机科学中常常指逆向工程（Reverse Engineering），即通过分析程序代码或算法逻辑来了解其工作原理。在网络安全和软件开发领域，逆向工程是一种重要的技术手段，它可以帮助开发者学习和理解别人的代码，从而在遵守知识产权法的前提下，借鉴和改进现有技术，或者找出潜在的安全漏洞。 由于这些文件属于"学习版本"，它们可能只适用于个人研究和学习目的，并不适合用于生产环境或商业用途。文件提供者还建议，如果用户需要当前最新版本的工具集或环境配置，建议查阅其其他文章，这表明提供者可能在其他文章中包含了更新的资源信息。 这些文件集合对于希望学习和实践JavaScript和Python编程的用户来说，可以作为一个良好的起点。尤其是对于那些对逆向工程感兴趣的用户，这些文件可能提供了有益的示例和实践机会。尽管它们可能不是最新的，但对于初学者来说，仍然具有一定的参考价值。

提出了在多物资、多车型特征的应急物资分层调度情况下求解调度系统中各运输工具具体调度方案的算法。该算法以系统调度任务完成时间最小为目标，基于遗传算法采用整体联动的求解思想。实际应用中的调度问题往往具有层次性，针对物资分层联动调度问题，给出了物资两层调度的算例，并建立了相应的数学模型。算例中第一层调度系统由一级仓库、二级仓库、一级运输工具和一级路网构成；第二层调度系统由灾害点、二级仓库、二级运输工具和二级路网构成。将两层调度系统视做整体，采用基于遗传算法的整体联动求解方法对算例进行求解得出结果，并对结果进行分析论证，验证算法的可行性与有效性。

CPLEX二阶锥规划考虑Wind+CB+SVG+OLTC+ESS多时段24h，参考文献：主动配电网多源协同运行优化研究_乔珊 摘要：最优潮流研究在配 电网规划运行 中不可或缺 ， 且在大量分布式能源接入 的主动配 电网环境下尤 为重要 。传统的启发式算法 在全局最优 解和求解 速度上均 无法满足主动配电网运行要求 ， 而基于线性化的最优潮流方法在高阻抗的配 电网中适用性也较 弱。 基于此，文章建立 了基 于二阶锥规划的动态最优潮流模型框架，力图将原非线性规划模型松弛转化为SOPC进行快速求解 。 首先 ，给出了基于二阶锥松弛 的配 电网动态最优潮流基本模 型； 然后,对主动配 电网中各重要参与元素进行相应 的线性化建模处理 以便 高效求解，如主动管理设备、配 电网重构、需求响应及综合负荷等；同时，分析 了松弛模型和近似等效 的准确性。

- 基于GA的车间设施布局优化 - 各设施长宽、功能关系、物流量、搬运成本数据均在Excel中 - 待优化的两个变量分别存放设施的横纵坐标、横纵摆放抉择 - 设置了适应度函数和约束条件 - 完整matlab代码，main直接运行 以下是一些学习matlab的经验：1. 开始学习MATLAB之前，建议你阅读官方提供的MATLAB文档和教程，了解MATLAB的基本语法、变量和操作符等。2. MATLAB支持不同类型的数据，包括数字、字符串、矩阵和结构体等。学习如何创建、操作和处理这些数据类型是很重要的。3. MATLAB官方网站上有大量的示例和教程，可以帮助你学习各种MATLAB功能和应用。你可以按照这些示例逐步学习和实践。

开发了一种新算法，材料生成算法（MGA），并将其应用于优化问题。 材料化学的一些先进和基本方面，特别是化合物的结构和生产新材料时的化学React，被确定为MGA的鼓舞性概念。 主要论文是材料生成算法：一种用于工程问题优化的新型元启发式算法Siamak Talatahari，Mahdi Azizi和Amir H.Gandomi 期刊：流程，2021年

沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)算法是一种受自然界沙猫行为而设计的元启发式算法。 本资源仅供学习交流，严禁用于商业用途。

元启发式算法，Matlab源代码，蛇优化算法（Snake Optimization，SO）。直接运行main函数即可绘出算法收敛曲线。

基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解matlab代码