Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息，来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下，选择动作a,通过环境的作用，形成新的状态s(t+1),并产生回报或

阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法是2024年提出的一种新型进化算法，其核心在于通过自适应基向量和随机步长的设计来更新解，从而提高算法的性能。参考文献：原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/146267896。

A*算法最早可追溯到1968年，在IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics中的论文A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths中首次提出。参考文献：[2]张海涛,程荫杭.基于A*算法的全局路径搜索[J].微计算机信息, 2007(17):3.D

基于门控循环单元网络定向改进预测的动态多目标进化算法（Gated Recurrent Unit Learning-Based Directional Improvement Prediction for Dynamic Multiobjective Optimization，GRU-DIP-DMOEA）是基于定向改进预测的动态多目标进化算法（Learning-Based Directional I

高斯混沌映射代码clc;clear all;close allaxis([0,1,-0.4,1]);x0=0.1;t=800;M=850;r=0:0.002:1;[m,n]=size(r);hold onfor i=1:nx(1)=exp(-5*x0^2)-r(i);for j =2:Mx(j)=exp(-5*x(j-1)^2)-r(i);endpause(0.1);plot(r(i),x,'r.

山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）是2025年提出的一种新型生物启发式元启发式算法，灵感来源于山羊在恶劣和资源有限环境中的适应性行为。该算法旨在通过模拟山羊的觅食策略、移动模式和躲避寄生虫的能力，有效平衡探索和开发，以解决全局优化问题。

牛优化（ OX Optimizer，OX）算法由 AhmadK.AlHwaitat 与 andHussamN.Fakhouri于2024年提出，该算法的设计灵感来源于公牛的行为特性。公牛以其巨大的力量而闻名，能够承载沉重的负担并进行远距离运输。这种行为特征可以被转化为优化过程中的优势，即在探索广阔而复杂的搜索空间时保持强大的鲁棒性。公牛不仅强壮，还具有灵活性、稳健性、适应性和协作能力等特点。这些特

文件夹内包含完整MATLAB代码，点击main.m即可运行，同时提供使用说明，可更改数据集，旅行商的数量和起点。

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