介绍最新的启发式搜索算法，从数据的表示，到算法的介绍，算法的实现，以及算法的应用，非常详细，文献非常新，是作为深入研究搜索算法的一本不可多得的好书。有了好东西就要跟大家分享~~~

提出了一种基于RBF网络和启发式Q学习的改进，更强大的RNH-QL方法，用于在较大状态空间中进行路径搜索。 首先，如果增加了给定问题的状态空间并且缺少关于环境的先验信息，则解决了强化学习效率低下的问题。 其次，作为权重更新规则的RBF网络，奖励整形可以在某些中间状态下向代理提供额外的反馈，这将有助于以更可控的方式将代理引导至目标状态。 同时，通过Q学习的过程，底层动态知识可以访问它，而不需要上层RBF网络的背景知识。 第三，结合贪婪开发策略训练神经网络，提高了学习效率，实验结果证明了这一点。

虽然不那么经典，但可作参考. 大概是关于在数据挖掘中用启发式技巧解决问题吧。

数独 生成数独，用于求解算法和穷举搜索的启发式算法。 该应用程序允许您在数独集合上测试算法的运行时间。 演示 实现的算法 生成数独 this . generate = function ( cellEmptyInput ) { this . refreshSudoku ( ) ; for ( var i = 0 ; i < this . getRandomInt ( 1 , 9 ) ; i ++ ) { this . transposeRowBig ( this . getRandomInt ( 0 , 2 ) , this . getRandomInt ( 0 , 2 ) ) ; } for ( var i = 0 ; i < this . getRandomInt ( 1 , 9 ) ; i ++ ) { this

任意维度欧几里得斯坦纳最小树的启发式 欧几里得斯坦纳最小树 (ESTP) 问题寻求一个总边长最小的网络，该网络跨越一组 n 个端点，同时允许插入额外的点（斯坦纳点）以减少网络的总长度。 该软件使用启发式方法为任何维度和几乎任何规模的问题实例找到 ESTP 的解决方案（轻松解决 n>10000）。 有关此方法的详细说明，或者如果用于已发表的研究，请参阅 。 AE Olsen、SS Lorenzen、R. Fonseca 和 P. Winter。 编译 $ cd src $ make 可执行文件取决于系统 PATH 中来自的 qdelaunay 可执行文件。 一个易于遵循的解释。 用法 esmt-heuristic esmt [options] esmt-heuristic test esmt [options] esmt-heuristic te

工程优化中的元启发式和进化算法，元启发式算法是独立于问题的算法，一般起源于自然观测，常见有遗传算法，粒子群优化等，本书对于目前性能最好的一系列算法基本进行介绍。

本资源包含SAP-PPDS 自开发启发式的配置和开发两部分内容，完整版示例代码，代码也有详细的注释，超级稀有！

该项目实现了“十五个难题”，但有一个不同之处：该程序可以完美地解决难题。 该项目包含一个简单的JAVA框架，该框架实现了启发式目标搜索算法。 我们使用它来寻找最佳解决方案，但是该框架是通用的，可以用于类似的单人拼图。 使用此框架将使开发人员可以专注于特定的领域，同时使许多AI概念和目标搜索概念要由该框架实现。前端类使用Swing，因此可以通过Web运行。 随时提出问题或发送反馈。