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【问题描述】以八数码问题为例，以启发式搜索方法求解给定初始状态和目标状态的最优搜索路径。1、设计代码的构架。2、定义启发式函数，使用 A*算法，要求能正确求解出从初始状态到目标状态的移动路线。3、在控制台界面显示初始状态、目标状态和中间搜索步骤。4、在实验报告中对所采用的启发式函数作出性能分析。【问题分析】在简单的宽度优先搜索中，队列的元素排列顺序是根据进栈的先后顺序，最先进栈的排在队首。而 A*
摘要：金豺算法（GTO）是一种新型元启发式优化算法，模拟金豺协作捕猎行为，由Nitish Chopra等人于2022年提出。算法通过雌雄金豺协同逼近猎物（最优解）的机制，采用逃逸能量E控制探索（|E|≥1时随机搜索）与开发（|E|<1时攻击猎物）的平衡。MATLAB实现包含种群初始化、位置更新和边界处理等步骤，适用于函数优化、工程设计等领域。该算法通过线性递减系数调节搜索强度，其性能可通过调
思维创新策略（TIS）是一种新颖的元启发式算法更新策略，旨在通过模拟人类创新思维过程来提升优化算法的性能。TIS通过引入个体思维的创新特征，结合深度知识（DOK）和想象力（IM），增强算法的探索和开发能力，避免陷入局部最优。该策略通过信息事件（IE）识别成功个体，并利用创新思维公式更新种群位置，从而在复杂优化问题中表现出显著改进。TIS的设计灵感来源于人类认知过程，强调多方向思考和创造性解决方案的
随着电子商务和物流行业的迅猛发展，配送网络的效率和成本控制成为企业面临的重大挑战，尤其是“最后一公里”配送问题一直是难点。近年来，随着无人机技术的进步，卡车与无人机相结合的两级配送网络逐渐成为解决这一问题的有效方案。然而，由于配送网络的动态特性和交通环境的不确定性，构建鲁棒的优化模型和高效求解算法成为亟需解决的课题。
Seagull Optimization Algorithm (SOA)算法主要由两个步骤组成，它们的灵感分别源于海鸥群体的迁移和攻击行为。在迁移的过程中，海鸥个体的位置各不相同，以避免发生碰撞。在攻击过程中，每只海鸥呈现螺旋状攻击猎物。
QPSK在瑞利衰落信道中的性能受到多种因素的影响，包括多径分量的相对强度、相位变化以及信道的时变特性。在AWGN信道模型中，信号在传输过程中主要受到的干扰是加性的白噪声，其功率谱密度在整个频带内是均匀的，且遵循高斯分布。在瑞利衰落信道下，由于多径效应和信号衰落，QPSK的性能显著下降。在莱斯衰落信道下，由于直射路径的存在，QPSK性能优于瑞利衰落信道，但仍然需要面对多径引起的幅度和相位变化问题。在
选择性映射（SLM）算法通过生成原始OFDM信号的多个独立副本，每个副本都通过乘以一个不同的相位序列来改变其相位特性，然后计算这些副本的PAPR，并选择PAPR最小的副本进行传输。在OFDM系统中，由于多个子载波的信号叠加，可能会在某些时刻产生很高的峰值功率，而这些峰值与整个信号的平均功率之比，即峰均功率比（PAPR），在高PAPR的情况下，会导致功率放大器（PA）工作在其非线性区域，造成信号失真
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
前期已经分享，本期推出完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN，)的参数优化方法。CEEMDAN于2011年发表，至今已有1700多次引用，虽不如VMD火热，但效果不比VMD差。CEEMDAN在一定程度上解决了EMD、EEMD的模态混叠问题，然而，CEEMDAN的性能受到其参数的影响，尤其是。手动调参是繁琐的、不经济的。研究者们通过设置合理的，利用群智能优化算法对其参数进行自适应的选择。本期
12种算法跑CEC2019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F4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。CEC2019包括10个测试函数，每个函数最优值都是1，维度和上下界不同。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。
12种算法跑CEC2021测试集并且输出评价指标，该测试集虽然只有10个测试函数，但是添加旋转和平移后相当于50个测试函数，这里调用基础的CEC2021，程序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。CEC2021包括10个测试函数，有单峰、多峰、多模态和复合
12种算法跑CEC2018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和F3为例，2018测试集删掉了F2，其余和CEC2017一样，跑出来的实验结果如下，当然也可以改成F1到F30，一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且自动保存全部评价指标和收敛曲线。CEC2018包括30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ma
这篇文章提出了一种解决旅行商问题的新算法——NeuroLKH算法，该算法结合了深度学习和强大的传统启发式算法LKH。NeuroLKH算法的创新在于训练了稀疏图网络（SGN），其中，有监督学习边得分（edge scores），无监督学习节点惩罚值（node penalties）。基于SGN的输出，NeuroLKH创建了边的候选集（edge candidate set），并转换边的距离值来指导LKH的
本文对Markov算法，Pagerank算法、PSO粒子群算法做了介绍，并介绍了一种将逆PageRank应用于PSO算法以提升PSO粒子群算法收敛速度和覆盖率。最后使用Chatgpt提供的框架对算法进行复现。
作者：王源，徐思坤，陈贤邦OR Paper Weekly 栏目将会从运筹学顶级期刊上选择一部分有趣的文章，对这些文章的主要研究内容进行一个概述/点评。OR Paper Weekly 的特点是 不做大而全的照搬，也未必都只选择优质的文章，而是精选一部分有趣的文章。辅之以科普/点评/吐槽的方式，让大家随时了解最新的科研动态。欢迎大家一起来 欣赏优质文章，学习脑洞文章，鄙视灌水文章。精选论文 (一)论文
蚁群算法用于航路规划的matlab简单实现
经典八数码问题，给一个3*3的方阵，上面写着0~8的数字，求把方阵变换成另一个方阵所需最小步数题目链接：八数码难题 洛谷P1379考虑暴力搜索，一共有9的9次方种状态，超时A*算法：相比于盲目搜索，每次朝着离目标状态最接近的方向搜索定义估价函数 f（n）= h（n）+ g（n）我们要搜索最小步数，因此我们希望 f（n）最小，h（n）是启发函数，是人为构造的，表示当前状态距离目标状态预期需要的最小步
例如，在神经网络权重优化中，QIA将权重参数编码为量子比特序列，利用量子叠加特性并行探索权重空间，通过量子纠缠特性协调不同权重间的关联性，避免传统梯度下降法易陷入局部最优的缺陷。微算法科技（NASDAQ ：MLGO）创新性地融合量子启发式算法与区块链技术，构建了一套兼具高效预测与量子级安全的数据处理体系，为行业数字化转型提供全新解决方案。随着量子计算技术的持续演进，微算法科技（NASDAQ ：ML
Python在智慧医疗系统测试中的应用与优化 摘要：本文探讨了Python在智慧医疗系统测试中的关键作用。针对医疗系统多设备接口、实时性要求高、数据复杂等特点，Python通过其丰富工具库(pytest、requests、pandas等)实现了分层测试策略，包括数据验证、算法测试和接口集成。文章展示了Python在异常检测、诊疗流程优化、药品配送路径规划等方面的应用案例，以及通过asyncio实现
01背包问题
优化问题的分类①按照目标函数图像的模态分：多模态问题和单峰态问题多模态函数：有多个甚至无数个极值，这种函数的优化问题很容易陷入局部最优且难以跳出。如：Griewank函数单模态函数：也就是只有一个极值的函数。②按照目标函数图像的确定性分：确定性问题与随机优化问题如果公式中没有任何随机性，这个问题就称为确定性问题 deterministic optimization。如果公式中有随机性，则称为随机优
但如果DeepSeek确实完成了这轮融资，它将在未来两三年内占据一个独特的竞争优势位——不仅是因为已经到账的资金量级，更是因为产业资本的绑定让它的算力供给获得了确定性保障。产业资本则可以接受更长的培育期，因为它们可以从自身的产业链中获得间接回报——比如宁德时代的储能管理系统调用更高效的模型来做电网调度优化，比如腾讯的游戏引擎接入更智能的内容生成能力。投资人看到的不再是“这家公司能不能做出一个好用的
加权切换是通过加权函数在不同控制策略之间平滑过渡，而双坐标切换则是根据电机的运行状态在两个坐标系之间切换。永磁同步电机（PMSM）的控制技术一直在不断进化，尤其是在无位置传感器控制这一块，简直是工程师们的“心头好”。今天咱们就来聊聊全速度切换的无位置传感器控制，特别是高速和低速下的不同策略，以及切换方式的选择。总的来说，全速度切换的无位置传感器控制技术在PMSM中应用广泛，不同的控制策略和切换方式
小明正在做一个网络实验。他设置了 $n$ 台电脑，称为节点，用于收发和存储数据。初始时，所有节点都是独立的，不存在任何连接。小明可以通过网线将两个节点连接起来，连接后两个节点就可以互相通信了。两个节点如果存在网线连接，称为相邻。小明有时会测试当时的网络，他会在某个节点发送一条信息，信息会发送到每个相邻的节点，之后这些节点又会转发到自己相邻的节点，直到所有直接或间接相邻的节点都收到了信息。所有发送和
今天给大家带来一期智能算法应用专题，也是优化算法论文里非常经典的一种应用。也正是因为经典，才会吸引如此多研究者将其作为判断算法性能的一个指标，同时，该应用可操作性与可扩展性也较强，审稿人也比较认可，因此非常适合小伙伴们放到自己的论文里。
python实现禁忌搜索算法求解最短路径问题
狐狸优化算法Fox-inspired Optimization Algorithm，FOX模拟狐狸的行为，于2022年发表在APPLIED。
模拟退火算法1.1什么是退火？退火从物理现象上来说就是物体逐渐降温的物理现象，物体的温度越低能量也就越低，当能量足够低的时候就会开始结晶，逐渐达到物体的最低能量状态。但是如果物体的温度下降的过快，物体不会结晶，而是处于一种次最低能量的状态，物体中仍然保持一定的能量没有进行释放。如图进行退火：①对物体进行加热（此时物体能量较低，但不是结晶态，因为能量还未达到最低）②加热后的物体能量较高分子间运动活跃
Floyd判圈算法（Floyd Cycle Detection Algorithm），又称龟兔赛跑算法（Tortoise and Hare Algorithm），是一个可以在有限状态机、迭代函数或者链表上判断是否存在环，以及判断环的起点与长度的算法。接下来我们将逐句深刻理解并用严谨的逻辑证明这个命题的正确性。
还记得我们第一次把2亿条订单数据拆成16个分片段上线的那天，本来信心满满觉得性能肯定能起飞，结果上线刚十分钟告警就炸了：订单列表接口超时率冲到35%，订单count统计接口最长要15秒返回，运营翻列表到第30页直接把ShardingProxy节点干OOM，整个订单链路卡了20多分钟，最后紧急切回单库回滚代码，全组加班排查了一整夜。很多人觉得分库分表是解决大数据量性能问题的银弹，把表一拆就万事大吉，
"在五子棋的对弈中，友谊的小船说翻就翻？" 不！对小蓝和小桥来说，五子棋不仅是棋盘上的较量，更是心与心之间的沟通。这两位挚友秉承着"友谊第一，比赛第二"的宗旨，决定在一块 5×5 的棋盘上，用黑白两色的棋子来决出胜负。但他们又都不忍心让对方失落，于是决定用一场和棋（平局）作为彼此友谊的见证。
1 什么是随机游走random walk？随机游走是由一系列随机步骤组成的随机过程。随机游走SN=每个连续随机步骤Xi的和。也就是说在N次游走时的位置SN是由第一次、第二次…第N-1次游走之后再加上此次游走之后的位置得到的。也可以写成：这意味着，下一个状态SN只依赖于当前状态SN-1与过渡XN，这也是马尔可夫链的主要性质。2 随机游走与布朗运动的区别是什么？随机游走的步长可以是固定的，也可以是变化
颤螺菌属 OscillospiraOscillospira，颤螺菌属，是一种神秘的细菌属，从未培养过，但通过人类微生物组的 16S rRNA 基因调查不断检测到，是人类肠道菌群的谜一样的组件，广泛存在于动物和人类肠道中。大人群水平上， 其与肥胖，消瘦，和胆结石和慢性便秘等相关，并显示出与其病程中的积极或消极变化有一定的相关性。能够产生丁酸盐等短链脂肪酸（SCFAs）的菌属，由于丁酸盐是筛
二维矩形排样问题的思路
你是否遇到过这样的场景：业务高峰期系统突然告警，页面加载从平时的1秒变成十几秒，用户投诉量瞬间上涨，运维团队排查半天最后发现只是一条不起眼的SQL语句拖垮了整个数据库。在实际的生产环境里，80%以上的数据库性能问题都不是硬件瓶颈，而是SQL编写不规范、索引设计不合理导致的。很多开发同学写完SQL就直接上线，等到数据量突破百万、千万级别之后，原本运行正常的查询突然变得卡顿，甚至引发连锁反应拖垮整个服
本研究基于快递运输数据，建立数学模型解决快递需求预测与运输规划问题。针对站点重要性评价，采用熵权法-TOPSIS模型综合发货量、收货量等指标，确定前5位重要城市（问题一）。利用BP神经网络预测2019年4月18-19日站点间快递量（问题二），采用LSTM模型预测2023年4月28-29日可通行的城市对（问题三）。通过0-1规划模型优化铁路运输成本，计算2023年4月23-27日最低日运输成本（问题
在当今能源紧张、原油价格高昂和市场需求不断增加的时代之下，虽然C4烯烃作为一种传统民用液化石油气，但仍能够短暂解决目前市场供需关系不对等的情况。另外，C4烯烃还广泛应用到化工产品、新能源的开发、高端聚烯烃材料的合成以及医药的生产等领域。目前，我们把乙醇作为生产C4烯烃的原材料，通过加入不同的催化剂组合与改变温度作为自变量，以达到增大C4烯烃的选择性和提高收率目的，实现乙醇催化偶合生产C4烯烃的意义
智能优化算法
粒子群优化(PSO)算法是一种群体智能优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法模拟了鸟群觅食的行为，通过群体中的个体之间相互协作来实现全局最优解的搜索。每个粒子代表解空间中的一个候选解，通过不断更新自己的位置和速度来搜索最优解。PSO算法是一个强大而灵活的优化工具，适用于多种优化问题。在实际应用中，需要根据具体问题调整参数（粒子数量、迭代次数、学习因子等）。建议在使用时
%chulisj.m%第一步：数据预处理y_jin_jine=xlsread('附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx',2,'E2:E210948');y_jin_shuie=xlsread('附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx',2,'F2:F210948');y_xiao_jine=xlsread('附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx',3,'E2
美赛数学建模笔记——模拟退火5-1
汉诺塔问题递归、非递归算法、启发式算法解决汉诺塔，双色汉诺塔...
最优化方法作为一种解决具有某些约束的最优化问题的方法，广泛应用在电力系统、路径规划、金融决策、环境工程、车间调度等各个领域。算法研究随着工业界的要求不断深入，从精确算法、启发式算法、元启发式算法，到目前比较火的超启发式算法，工业界的现实需求不断驱动算法向更智能、更通用、更高效的方向发展。因此本文从宏观上综述优化方法的特点及其发展历程，希望能够为正处于相关领域的你提供一点点参考或启发。当然，由于KA
还尝试将CFOA应用于数据聚类问题，最终的结果表明，在处理聚类问题时，CFOA的整体错误率低于20%，从而实现了更好的聚类效果。探索阶段和开发阶段。在探索阶段，有两阶段搜索:首先，基于个人经验和直觉的个体捕捞阶段其次，基于人类使用工具和协作能力的群体捕捞阶段。受传统农村捕鱼方法的启发，提出了一种基于人类行为的新元启发式优化算法--捕鱼优化算法(CFOA)。该文中包括5个内容：用MathType编辑
樽海鞘优化算法 (Salp Swarm Algorithm, SSA) 虽然名称中提到的是“樽海鞘”，但实际上这个算法是基于群体智能的一种元启发式优化算法，它模拟了樽海鞘（Salps）在海洋中的游动和觅食行为，用于解决复杂的优化问题。总之，SSA作为一种新颖的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现出了潜力。随着进一步的研究和应用，SSA有望成为解决实际问题的有效工具。
粒子群算法是由Eberhart和Kennedy提出的，以鸟类动物的群体行为作为机制的算法被称为粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）。鸟儿在空中搜寻、觅食。如果一只鸟在它的飞翔距离之内，存在一块食物，那么它就需要去寻找，去得到它的确切位置。鸟群间的个体能够通过群体合作来分享自己获取的信息，鸟群间的每个个体下一步的飞行方向和速度，取决于个体飞行路径中最优的位置
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