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本文详细介绍和分析了河马优化算法（HO algorithm）的各个阶段，并给出了matlab和python代码。
本文一种新的自然启发的元启发式方法，该方法模仿草原土拨鼠在其自然栖息地的行为，称为。该成果发表在知名SCI，CCF推荐期刊Neural Computing and Applications。目前被引106次，是ESI热点论文和高被引论文。
启发式搜索（Heuristic Search）：利用启发方式获得的领域知识，通过限定搜索深度或者限定搜索宽度来缩小问题空间，避开没有结果的搜索路径，也称有信息搜索
山瞪羚优化算法（Mountain Gazelle Optimizer，MGO）模拟山瞪羚的社会生活和等级制度。于2022年发表在Advances in Engineering Software。
人工智能经典问题，八数码问题求解，多种搜索算法大全，BFS，DFS，UCS，A*，贪婪算法，迭代加深IDS，有界深度搜索，C语言版，保证看懂，分析到位，注释详细，没有bug
遗传算法(Genetic Algorithm), 简称 GA。是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。在遗传算法中，每个个体通常由染色体表示（个体（潜在解）的二进制编码），通过选择、交叉和变异等遗传操作来模拟生物进化过程，以寻找最优解或近似最优解。遗传算法的核心要素有5个：参数编码、初始群体、适应度函数、遗传操作（选择、交叉和变异）、解码。
车辆路径问题（VRP）最早是由 Dantzig 和 Ramser 于1959年首次提出，它是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。
在SERIALS（连续出版）和CHINESE JRS on SERIALS LIST（国产EI期刊）列表中发生变动（期刊名称新增搜索到或不能被搜索到）的期刊名称，仍有出现（或被移除）在EI期刊目录（SERIALS和CHINESE JRS on SERIALS LIST列表）中的可能性。期刊最后被EI数据库收录到2023年发表的第46卷第3期2651-3899。期刊最后被EI数据库收录到2023年发
python实现禁忌搜索算法求解最短路径问题
背包问题(Knapsack problem)：容器数量是固定的，每个容器有自己的最大容量，而需要分配的物件有各自的价值，我们的目标是让装入容器的物体的总价值最大，并不要求所有物体都装入。装箱问题（ Bin-packing problem）：容器数量不固定，每个容器容量是相同的，有自己的最大容量，我们的目标是用最少的容器来存放所有的物件。装箱问题也可以分为多种情况，如完全装箱问题、不完全装箱问题、一
简单通俗的杂草算法学习笔记
在强化学习中，Q-learning是一种基于价值函数的方法。智能体通过与环境交互学习一个Q值函数QsaQ(s, a)Qsa，其中sss代表状态，aaa代表动作。Q值函数反映了在状态sss采取动作aaa后，未来所能获得的期望累积奖励。Q-learning的目标是通过迭代更新Q值函数，找到一个能够最大化累积奖励的最优策略。
以鲸鱼优化算法（WOA）和灰狼优化算法（GWO）为例。设置了最大迭代次数epoch=100，种群数量pop_size=50。有两种调用方式，import的方式也不一样。当然，
微网中包含：风电、光伏、储能、微型燃气轮机，以最小化电网购电成本、光伏风机的维护成本、蓄电池充放电维护成本、燃气轮机运行成本及污染气体治理成本为目标，综合考虑：功率平衡约束、燃气轮机爬坡约束、电网交换功率约束、储能装置约束、可控微电源出力约束等约束条件建立优化调度模型。
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