原子轨道搜索算法（AOS），是Azizi M于2021年提出的一种新型智能优化算法，被收录在Applied Mathematical Modelling中。该算法主要是基于量子力学的一些原理以及量子的原子模型行为，考虑了原子核周围电子的特性。

基于的描述，此程序包提供了自适应大邻域搜索（ALNS）元启发式方法的一般，经过充分记录和测试的实现。 它可以按以下常规方式安装： pip install alns 如何使用 alns包提供了两个类，即ALNS和State 。 第一个可以用来运行ALNS算法，第二个可以被子类化以存储解决方案状态-它所需要的只是定义一个objective成员函数，并返回一个目标值。 必须为ALNS算法提供接受标准，以便在每次迭代时确定是否接受新的解决方案状态。 给出了通用验收标准的概述 。 在alns.criteria ，已经为您实现了几个 HillClimbing 。 最简单的接受标准是爬山，仅接受提高目标值的解决方案。 RecordToRecordTravel 。 仅当改进满足某些更新阈值时，此准则才接受解决方案。 SimulatedAnnealing 。 当标度概率大于某个随机数时，使用更新温

Metaheuristic algorithms such as particle swarm optimization and simulated annealing are now becoming powerful methods for solving many tough optimization problems . The vast majority of heuristic and metaheuristic algorithms have been derived