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本文提出了一种新的元启发式算法——飞蛾搜索(Moth Search algorithm，MS)算法。趋光性是指生物体向光源或远离光源的运动，是飞蛾最具代表性的特征之一。最近有研究表明，飞蛾的一个特征是倾向于跟随levy飞行。在自然界中，飞蛾是一种与蝴蝶有关的昆虫，属于鳞翅目。在质谱法中，以最佳飞蛾个体为光源。在质谱法中，以最佳飞蛾个体为光源。一些接近最适者的飞蛾总是表现出一种倾向，以levy飞行的
乌鸦搜索算法(Crow search algorithm, CSA)是一种新的基于种群的元启发式算法。CSA非常简单，只有两个可调参数，这使得它在不同的工程领域的应用非常有吸引力。提出CSA的主要动机是为新手和专家用户提供一个用户友好的优化工具。于2016年发表在 Computers & Structures。
倘若讨论每根火柴是否已被拿走，没被拿走就拿走，同时对当前状态的正方形个数进行计数，与之前的进行比较从而达到剪枝的目的，这样做，哪怕后面使用位运算存储累计拿走火柴棒的状态，仍然会超时（也有可能超内存）。使用该算法时，我们首先定义一个估价函数，用于进行判断当前状态还需要的最少火柴棒数目（准确地说，可能会比实际达到的数目还要少，但剪枝的效率极高）。于是，我们改变思路，我们还是需要看火柴是否被拿走，但我们
螳螂搜索算法(Mantis Search Algorithm, MSA)一种受自然启发的优化算法，它模仿了在螳螂中观察到的独特狩猎行为和偶尔发生的性同类相食行为。该成果于在中科院一区Top SCI期刊 Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 上。
共生生物搜索(Symbiotic Organisms Search，SOS)是一种新的基于种群的元启发式算法。SOS是一个简单而强大的优化算法。然而，它不需要用户调整任何特定于算法的控制参数，这与大多数元启发式算法不同。于2014年发表在Computers and Structures。
本文根据一个较为简单的matlab引力搜索算法框架详细分析引力搜索算法的实现过程，对matlab新手友好，源码在文末给出。
松鼠搜索算法(Squirrel search algorithm，SSA)模仿了南方松鼠的动态觅食行为和它们被称为滑翔的有效运动方式。该成果于2019年发表在中科院1区top SCI期刊《Swarm and Evolutionary Computation》上。
布谷鸟搜索算法Cuckoo Search algorithm算法是另一种非线性元启发式算法，由Yang Xin-She和Suash Deb于2009年提出在Pro-ceedings of World Congress on Nature & BiologicallyInspired Computing。CS是基于一些布谷鸟物种的攻击性孵化寄生及其产卵策略。CS在其搜索动作中可以表现出一些无标度特征
利用启发式算法进行车间调度
旅行推销员问题(TSP)提出以下问题：“给定nnn个城市的列表，其中有一个起始城市，以及每对城市之间的距离，访问每个城市一次并返回起始城市的最短可能路线是什么？这又是一个重要的NP-hard组合优化，特别是在运筹学和理论计算机科学领域。这个问题最早是在1930年提出的，是离散最优化中研究最深入的问题之一。
变邻域搜索算法Variable Neighborhood Search(VNS)是一种基于系统的邻域变化来搜索给定问题在下降和摄动两个阶段的最优解的优化算法。于2021年发表在Soft Computing。
圆圈搜索算法Circle Search Algorithm， CSA算法是一种非常有效且结构简单的算法，可以很容易地应用于不同的应用中。于2022年发表在Mathematics。
一种受自然启发的搜索优化算法——卷尾猴搜索算法(Capuchin search Algorithm，CSA)，用于求解约束和全局优化问题。CSA的主要灵感来自卷尾猴在森林中的树木和河岸上徘徊和觅食时的动态行为。于2021年发表在Neural Computing and Applications。
这个高效AI Agent的实现，离不开 LazyLLM 框架的强大支撑：其低代码特性大幅降低了开发门槛，模块化设计让复杂的多智能体系统搭建变得简单，从环境配置到功能部署仅需少量代码和简单操作即可完成，无论是快速搭建聊天机器人，还是构建基于 RAG 技术的检索增强应用，都能轻松实现，充分体现了框架在易用性上的显著优势。经过多方比较，最终我使用LazyLLM制作了一个专属的学习助手Agent，这个Ag
组合优化问题通常依赖启发式算法来生成高效解决方案。然而，手动设计启发式方法既耗费资源又受限于设计者的专业知识。近期人工智能的进展，特别是大语言模型(LLM)的发展，展示了通过进化框架自动生成启发式方法的潜力。现有研究主要关注旅行商问题和在线装箱问题等经典组合优化问题的构造性启发式方法设计。本研究探讨了LLM是否能为小众的、尚未广泛研究的优化问题有效生成启发式方法，并以单位负载预编组问题(UPMP)
麻雀搜索算法
提出了一种新的算法-随机分形搜索算法Stochastic Fractal Search Algorithm，对解决基于分形中出现的扩散特性的优化问题有了新的见解。该算法能够在最少的迭代次数内获得与全局最优解相比误差最小(或最多很小)的解，从而在精度、收敛时间和操作简单性方面都有提高。于2015年发表在 Knowledge-Based Systems。
该方法虽然保证不了一定能够得到问题的最优解，但若适当地利用一些启发知识，就可在近似解的质量和效率上达到一种较好的平衡。该方法求解效率较高，但对每一个需求解的问题必须找出其特有的启发式规则，这个启发式规则一般无通用性，不适合于其他问题。寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个子集内进行搜索操作，以找到问题的最优解或者近似最优解。寻求能产生可行解的启发式规则以找到一个最优解或近似最优解。枚举出可行解
所以如果可以在游戏中模拟约会，见家长，结婚的体验，也算是获得间接经验了。[tpb]线路1[/tpb]：https://awesome.pw/ [tpb]线路2[/tpb]：https://katana.cfd/ - 5d817a37。重新认识多年未归的鹊桥市，锻炼自己的能力，发掘任何对相亲事业有帮助的得力助手或是道具。如何处理与她们的关系，解决面临的问题，种种抉择将会决定你与谁走进婚姻的殿堂……定
本文详细地介绍了数学启发式算法：可行性泵算法(Feasibility Pump)。包括其理论、具体案例和代码实现以及数值实验分析。本文可以帮助读者深入理解Feasibility Pump算法。
[元启发式算法]禁忌搜索(Tabu Search)解决TSP问题(Python)文章目录[元启发式算法]禁忌搜索(Tabu Search)解决TSP问题(Python)1.Tabu Search基本概念2. Tabu Search算法实现细节3. 问题与总结1.Tabu Search基本概念禁忌搜索(Tabu Search,TS，以下简称TS） 是一种基于邻域搜索策略的元启发式算法，由Fred W
前期以GWO和HHO为例，分享了21种的用法（本期在2024年一区优化算法上继续使用。以上21种在各大期刊上均有介绍，想看中文的，请到中国知网上搜索。本期不再赘述。21种集成到了chaos.m函数中，即插即用，自由切换，只需要输入1-21其中一个整数，就可以选择对应的21种。非常方便，代码改动的工作量只有一个数字的量。，CDCS.m，分别如下所示。算法最大迭代次数为300次，种群数50，在cec2
GUROBI求解MIP问题默认的框架是branch and cut，但是在 branch and cut tree 的探索中，在每个节点处，会调用30多种启发式算法，用于快速获得高质量的整数可行解，进而加速上界(min 问题)的更新Gap的收敛。找到了新的可行整数解：红色框的一栏表示使用启发式算法找到了初始可行解462.2，此时算法找到的下界是357.53333，因此此时的gap为22.5%，求解
传教士（missionaries）与食人者（cannibals）问题是出处于第一篇从分析角度处理问题表述的论文，故在人工智能中很有名。上周我用暴力搜索来进行了求解，这次基于python，使用启发式算法来寻找一个最优渡河方案，希望对读者有所帮助。若您认为本文有不足之处，欢迎留言。
合作搜索算法(Cooperation search algorithm，CSA)在问题空间中随机生成一组候选解，然后重复执行三个算子，直到满足停止准则:利用团队通信算子改进全局搜索并确定有希望的搜索区域;利用反思性学习算子实现勘探与开发的结合;利用内部竞争算子为下一个周期选择性能较好的解。于2021年发表在Applied Soft Computing。
1 写在前面该系列为基础群智能优化算法，欢迎私信一起交流问题，更多的改进算法可查看往期的推文。有问题或者需要其他建议的话，非常欢迎后台私信交流，共同进步，如若出现违反学术道德的情况与本博客以及作者无关，所有资料仅做参考。推文相关代码后台回复关键词获取，代码本身不值钱，值钱的是思想，欢迎大家后台私信留言。2 算法基本原理本文提出了一种新的受自然启发的元启发式优化器，称为爬行动物搜索算法(RSA)，
定义：b：分支数（可能为无穷）d：最优解的深度（一定存在）m：搜索树的最大深度（可能为无穷）（1）时间复杂度：O（b^d）（2）空间复杂度：O（b^d）（3）完备性：是（当且仅当b是有限的）（4）最优性：是（当且仅当单步代价相同） 引入单步代价，每次扩展一个代价最小的节点（注意：搜索到某一结点但不一定扩展它，只有当它是当前所有未扩展结点中代价最小时才扩展），第一次被扩展的节点一定是最优解。（当单
ALNS自适应大邻域搜索求解TSP问题（Java代码+详细注释）
本期介绍了一种新的元启发式优化算法--。该算法是一种受发散和收敛思维启发的元启发式优化算法。该成果于在SCI 1区期刊 Expert Systems with Applications。通过对DCS在各种基准功能上的严格测试，包括、经典和传感器选择问题，以及，证明了本文的贡献。结果表明，与现有算法相比，DCS具有良好的性能，这可归因于其在复杂场景下解决问题和决策的创新方法。
禁忌搜索是一种可以用于解决组合优化问题的启发式算法，通过引入记忆机制跳出局部最优，避免重复搜索。该算法从一个初始解开始，通过邻域搜索策略来寻找当前解的邻域解，并在邻域解中选择一个最优解作为下一次迭代的当前解，为了避免算法陷入局部最优，引入禁忌表来记录已经访问过的操作，禁止算法在一定迭代次数内再次选择这些被禁忌的操作，另外算法可以设置一些特赦条件，使得被禁忌的操作可以解除禁忌，从而探索更优的解空间。
(1)PID控制简介PID控制是一种经典的控制算法，广泛应用于各种工业控制系统中。它通过比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）三个环节来调节控制量，以达到控制目标。以下是PID控制的基本原理和实现方式：比例§：比例控制是最基本的控制方式，其控制量与偏差成正比。比例系数越大，系统响应越快，但过大的比例系数会导致系统超调和振荡。积分(I)：积分控制用于
本文章主要是针对处理GIS数据后，获取到的3857坐标下的道路，进行路径规划，可以实现优先道路（例如优先g道、s道）
二维矩形排样问题的思路
对于复杂问题的盲目搜索，常用广度优先搜索和深度优先搜索这两种盲目搜索算法，极大极小值和Alpha-beta剪枝算法是在盲目搜索过程中，通过剪枝避开一些不可能的结果，从而提高效率。如果搜索能够智能化一点，通过一些特殊的信息能够避免机械式盲目搜索，就可以提高搜索算法的效率，这就是启发式搜索。
12种算法跑CEC2013测试集并且输出评价指标，这里以F1到F3为例，跑出来的实验结果如下，当然也可以改成F1到F28，一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且保存全部评价指标和收敛曲线。CEC2013包括28个测试函数。算法是独立的.m文件，方便管理和二次开发，所有main函数均加上了详细中文注释。
刷新 token（默认：access_token有效期5分钟，refresh_token有效期30分钟）如果需要共享登录，可以使用同一级域名cookie试试，主要是要共享token。这种方式就像使用QQ登录一样，登录会跳转到 keycloak 给的登录界面。其他接口请求需要加 token 验证（keycloak 使用的是。这个是针对 vue 项目封装的 keycloak-js。进行 access_
启发式算法介绍启发式算法，顾名思义，就是一种基于直觉或经验来解决问题的算法。它不像传统算法那样一步一步地穷尽所有可能性，而是通过一些启发式的规则或策略，快速找到一个可行的解。打个比方，若开车去一个陌生的地方，没有导航仪。启发式算法就像问路一样，可以向路人询问，也可以根据路边的标志和指示牌来判断方向。虽然这种方式不能保证找到最优路线，但通常能够在较短时间内找到一个可行的路线。快速性: 启发式算法通常
启发式算法-禁忌搜索 python实现
差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种基于种群的优化算法，旨在解决连续优化问题。DE 最初由 Price 和 Storn 提出，是一种简单但有效的全局优化算法，适用于具有非线性、非光滑特性的优化问题。其基本思想是通过不断演化种群中的个体，利用变异、交叉和选择操作来搜索最优解。1. 变异：随机选择种群中的三个个体，生成一个新个体作为变异向量，计算变异向量与目标个体之
12种算法跑CEC2020测试集并且输出评价指标，自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以F1到F3为例，跑出来的实验结果如下，当然也可以改成F1到F10，一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且自动保存全部评价指标和收敛曲线。CEC2020包括10个测试函数，有单峰、多峰、多模态和复合函数。算法是独立的.m文件，方便管理和二次开发，所有main函数均加上了详细中文注释。
爬山算法——通俗易懂，从小白到入门
受天牛须搜索行为的启发，提出了一种新的天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search Algorithm，BAS)。该算法模拟了自然界中天牛的天线功能和随机行走机制，实现了探测和搜索两个主要步骤。最后，对该算法进行了Michalewicz函数基准测试，数值结果验证了该算法的有效性。于2018年发表在。
MCTS是一种通过模拟随机样本来评估决策价值的算法，它构建了一棵搜索树，其中每个节点代表一个游戏状态，每个边代表一个可能的行动。算法通过迭代地选择、扩展、模拟和更新节点来优化搜索树，最终选择最优的行动策略。MCTS通常被视为一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的求解方法。在MDP中，算法通过采样未来的可能决策路径来估计最优策略。UCB1winic⋅lnNniUCB1niwic⋅nilnN
点击 main_single 运行单个算法，点击 main_compare 运行12个算法并且绘制收敛曲线，点击 main_indicator 代码重复运行30次并且保存平均收敛曲线和相关指标，一次性跑完所有函数，保存所有评价指标和收敛曲线，评价指标包括平均值、标准差、秩和检验p值、Friedman值、Friedman排名。包括CEC2005，CEC2013，CEC2014，CEC2015，CEC
**多分类问题**：如果你的问题是多分类问题，可以使用`seaborn`的`countplot`或`heatmap`来可视化分类结果。为了将预测结果可视化，你可以使用`matplotlib`或`seaborn`等可视化库来绘制实际值与预测值的对比图。蓝色点表示实际值，红色点表示预测值，绿色线表示模型的预测趋势。-**时间序列数据**：如果你的数据是时间序列，可以将横轴设为时间，绘制实际值与预测值的
变邻域搜索算法，于1997年由Hansen和Mladenovi首次提出，已经成为国内外的一个研究热点。作为一种经典的启发式算法，其在众多领域涌现了大量的研究成果。它的基本思想是在搜索过程中系统地改变邻域结构集来拓展搜索范围, 获得局部最优解, 再基于此局部最优解重新系统地改变邻域结构集拓展搜索范围找到另一个局部最优解的过程。启发式方法一般用于生成NP-hard问题的初始解，好的启发式算法不仅能较快
柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是现代智能制造中最具挑战性的调度问题之一。与传统作业车间调度（JSP）相比，FJSP增加了工序的灵活性：每道工序可以选择多个不同的机器进行加工，这种灵活性虽然提升了资源利用率，但也大幅增加了问题的复杂度（NP-hard问题）。
基于冲突的搜索算法（CBS）个人笔记
启发式算法
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