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A*搜寻算法俗称A星算法。A*算法是比较流行的启发式搜索算法之一，被广泛应用于路径优化领域[。它的独特之处是检查最短路径中每个可能的节点时引入了全局信息，对当前节点距终点的距离做出估计，并作为评价该节点处于最短路线上的可能性的量度。(A * search algorithm commonly known as A Star algorithm. A * algorithm is one of the more popular heuristic search algorithms and is
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This paper presents a new method to solve the network reconfiguration problem in the presence of distributed generation (DG) with an objective of minimizing real power loss and improving voltage profile in distribution system. A meta heuristic Harmon
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蜻蜓算法（DA）作为一种新兴的元启发式智能算法，有较强的稳定性，较好的寻优速度及全局寻优能力等优点。(Dragonfly algorithm (DA) is a new meta heuristic intelligent algorithm has better stability, better searching speed and global searching ability.)
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基于matlab平台的启发式智能算法，蝙蝠算法程序(Heuristic intelligent algorithm based on MATLAB platform, bat algorithm program)
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基于matlab平台的启发式智能算法，和声算法程序(Heuristic intelligent algorithm based on MATLAB platform, harmonic algorithm program)
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基于matlab平台的启发式智能算法，萤火虫优化算法程序(Heuristic intelligent algorithm based on MATLAB platform and the program of firefly optimization algorithm)
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基于万有引力搜索的元启发式优化算法，在无需其他介质的情况下，能够表现出很强的全局搜索能力。(Gravitational search meta heuristic optimization algorithm based on no other media, can show Qiangde global search ability.)
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A*搜寻算法俗称A星算法。A*算法是比较流行的启发式搜索算法之一，被广泛应用于路径优化领域[。它的独特之处是检查最短路径中每个可能的节点时引入了全局信息，对当前节点距终点的距离做出估计，并作为评价该节点处于最短路线上的可能性的量度。(The A* search algorithm is commonly known as the A-star algorithm. The A* algorithm is one of the more popular heuristic search algor
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蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。蚁群算法的matlab实现(Ant colony algorithm is a probabilistic algorithm for finding optimal paths. It was put forward by Marco Dori
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基于蚁群算法的无人机航迹规划matlab算法
本算法的主题思想是基于胡中华博士的论文，但是在具体编程的过程中发现其博士论文中在制定启发因子的时候，存在一定的问题，没有分清远离威胁点、在威胁点威胁范围内的威胁概率计算情况，并对威胁概率的点计算转换成连续区间的威胁概率，即转换成定积分的形式进行编程
本算法只是初步算法， 总体来说是可以运行的，但是因为程序设计过程中没有考虑算法的复杂度，考虑的东西太多，反而增加了算法的复杂度，导致耗时比较多(Ant Colony Algorithm Based U
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针对二维矩形条带装箱问题提出了一种启发式布局算法，即底部左齐择优匹配算法（lowest—level left align bestfit，简称LLABF）．LLABF算法遵循最佳匹配优先原则，该原则综合考虑完全匹配优先、宽度匹配优先、高度匹配优先、组合宽度匹配优先及可装入优先等启发式规则．与BL（bottom-left），IBL（improved-bottom-left）与BLF（bottom—left-fill）等启发算法不同的是，LLABF能够在矩形装入过程中自动选择与可装区域匹配的下一个待
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假设在一个供求关系系统中，车辆从货源取货，配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量，且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间，组织适当的行车路线，使用户需求得到满足，同时使某个代价函数最小，比如总工作时间最少、路径最短等。
可以看出TSP问题是VRP问题的一种简单特殊形式。因此，VRP也是一种NP hard 问题。
目前解决此种问题的办法有多种，主要以启发式算法为主。包括退火算法、遗传算法、蚁群算法、禁忌算法等，本文介绍两种比较简单算法：C-W节约算法和遗传算法。(Assume that
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针对面临的问题寻找优化解是人类的思维习惯和行为方式。借鉴人类丰富的社会经验，模拟人类搜索活动的智能行为，提出了一种新的基于种群的启发式随机搜索算法，即人群搜索算法 SOA（seeker optimization Algorithm）。SOA 研究人类在随机搜索时所采用的交流、协作、记忆、推理、学习知识与经验等的智能行为，结合搜索和进化思想，以搜寻队伍为种群，以搜寻者位置为优化问题的候选解，通过模拟人类搜索的“经验梯度”和不确定性推理，分别确定搜索方向和步长，完成位置更新，实现对所求问题解的优化(
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海洋捕食者算法（MPA）是一种自然启发式的优化算法，它遵循在最佳觅食策略中自然支配的规则，并且在海洋生态系统中遇到捕食者与猎物之间的速率策略。(Marine predator algorithm (MPA) is a natural heuristic optimization algorithm, which follows the rules of natural dominance in the optimal foraging strategy, and encounters the r
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利用蚁群算法解决车间调度问题，这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法(Using ant colony algorithm to solve job shop scheduling problem.This algorithm has the characteristics of distributed computing, positive information feedback and heuristic search. In ess
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