启发式算法

异构算力老群群

2025 爆火！海市蜃楼优化算法 MSO（Mirage Search Optimization）：物理灵感 + 数学建模 + 实战代码，一文吃透前沿群智能算法家人们谁懂啊！2025 年刚出炉的 MSO（Mirage Search Optimization）海市蜃楼优化算法，直接凭 “物理现象复刻 + 双策略优化” 横扫群智能领域！发表在 JCR 一区 SCI 期刊的它，用海市蜃楼的光折射原理，完美解决了传统算法 “探索不彻底、开发不精准” 的痛点。本文不仅扒透算法核心逻辑、公式细节，还附实战案例和代码思路，小白也能快速上手，赶紧码住这篇前沿干货！

受限长度路径搜索算法本文研究图论中的受限长度路径枚举问题（Length-Constrained Path Enumeration Problem, LCPE），提出一种基于深度优先搜索（DFS）的高效算法。该算法与哈密顿路径问题（Hamiltonian Path Problem）密切相关，通过引入长度约束实现了对哈密顿路径问题的泛化。算法能够在给定的无向图中，找出所有长度不超过指定阈值的简单路径，包括对哈密顿路径的近似搜索。通过路径去重机制和约束剪枝策略，算法在保证结果完整性的同时显著提升了计算效率。

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2023年第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛-C题电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题基于线性规划和改进的粒子群算法的物流调运的研究摘要随着电商的发展，物流场地和线路规划影响着包裹是否能如期送达。为了研究节假日、促销活动以及因突发事件等因素关停物流场地对包裹运输的影响，同时预测不同的物流场地的货物量，采取一定的措施应对突发情况。本文对下列问题进行了进一步研究和探讨。

力扣第 474 场周赛Q1. 找出缺失的元素给你一个整数数组 nums ，数组由若干互不相同的整数组成。数组 nums 原本包含了某个范围内的所有整数。但现在，其中可能缺失部分整数。

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2023年第二十届五一数学建模竞赛-A题无人机定点投放问题-基于抛体运动的无人机定点投放问题研究关键词：牛顿第二定律、链式法则、气动力学、二分法摘要：根据对抛体运动的研究，通过牛顿第二定律、链式法则、气动力学公式、二分法等方法，算出了无人机在不同方向的风向的投放距离，以及得出无人机稳定而采取的飞行姿态最优调整策略、无人机发射爆炸物时击中目标的发射策略。除此之外，还通过建立数学模型，得出无人机投放距离与无人机飞行高度、飞行速度、空气阻力等之间的关系、无人机的发射距离与无人机的飞行高度、飞行速度、俯冲角度及发射速度等因素之间的关系以及量化无人机飞行的稳定性，给出稳定性与命中精度之间的关系。

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2022年第十二届MathorCup高校数学建模挑战赛-D题移动通信网络站址规划和区域聚类问题随着通信网络的复杂化程度不断增加，基站的选址问题在实际作业中显得愈发重要。本文通过对新建基站如何选址和对弱覆盖点区域聚类进行研究，综合考虑基站建设的成本、覆盖率等限制条件，构建免疫-遗传算法优化模型，为弱覆盖点的聚类问题提供可行性的基础。

不去幼儿园

【启发式算法】狼群算法（Wolf Pack Algorithm, WPA）算法详细介绍（Python）📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

HTTPS 加密原理介绍HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure，超文本传输安全协议）并非独立协议，而是 HTTP 协议与 TLS/SSL（Transport Layer Security/Secure Sockets Layer，传输层安全 / 安全套接层）协议的结合，核心目标是通过加密和身份验证，解决 HTTP 协议 “明文传输” 导致的 “数据窃听、篡改、身份伪造” 三大安全风险。其加密原理围绕 “身份验证、密钥协商、数据加密” 三个核心环节展开，依赖非对称加密、对称加密、数字证书等

小吉快检BL-08plus：推动动物疫病早发现、早防控的科技引擎最近，多地禽流感疫情又进入高发期，不少养殖场开始绷紧神经。面对病毒传播快、检测滞后等问题，如何实现‘早发现、早防控’成了行业关注的焦点。而在这个关键时刻，一款专为禽病快速检测打造的小型化分子诊断设备——小吉快检一体机 BL-08plus，正悄悄在基层防疫一线掀起一场效率革命。

旅行商问题（TSP）（2）（heuristics.py）（TSP 的两种贪心启发式算法实现）旅行商问题从实现到测试共四篇博客分别讲解，四篇的内容分别是1.TSP 问题中的点与路径核心类2.TSP 的两种贪心启发式算法实现（最近邻算法和最近插入算法）

力扣第470场周赛题目链接如下：https://leetcode.cn/contest/weekly-contest-470/

【算法磨剑：用 C++ 思考的艺术・Dijkstra 实战】弱化版 vs 标准版模板，洛谷 P3371/P4779 双题精讲专注用C++破解算法面试真题，详解LeetCode热题，构建算法思维，从容应对技术挑战。👉 点击关注专栏

可触的未来，发芽的智生

微论-突触的作用赋能思考（可能是下一代人工智能架构的启发式理论）突触智能：微观结构与宏观智慧的桥梁摘要：传统人工智能模型，尤其是深度学习，将突触简单抽象为一个静态的权重参数，这极大地简化了生物计算的复杂性。本文受启发于生物突触的微观功能，提出了一种新的智能架构理论。该理论将突触视为一个功能复杂的*智能代理，而非一个被动的连接点。我论述了突触可能具备的六大功能，并思考了其在构建下一代自适应、鲁棒且高效的人工智能模型中的潜在应用与价值。

数学建模：智能优化算法有点意思吼。首先，需要明确“群体智能”这个概念。群体智能就是群体动物或昆虫的集体行为，比如蚂蚁，鸟群，鱼群等，核心思路就是通过模拟这些群体的行为来对问题进行优化的。

牛客周赛 Round 105A.小苯的xor构造题目描述小红喜欢整数 k，他想让小苯构造两个不相等的非负整数，使得两数的异或和等于 k。

遗传算法（GA）遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索和优化技术。它模拟了生物进化过程，通过选择、交叉（重组）和变异等操作，逐步优化问题的解。

启发式算法-模拟退火算法模拟退火算法是一种基于概率的启发式优化算法，用于解决大规模组合优化问题，其灵感来源于金属退火过程中的物理现象。其基本原理是从一个初始解开始，然后在当前解的邻域内随机生成一个新解，如果新解的目标函数值优于当前解，那么就将新解作为当前解，如果新解的目标函数值比当前解差，那么以一定的概率选择新解，这个概率随着算法的进行而逐渐降低，类似于退火过程中温度逐渐降低，物质逐渐趋于稳定状态，通过这种方式算法可以在一定程度上避免陷入局部最优解，搜索到全局最优解。

启发式算法-禁忌搜索算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。

启发式算法-遗传算法遗传算法是一种受达尔文生物进化论和孟德尔遗传学说启发的启发式优化算法，通过模拟生物进化过程，在复杂搜索空间中寻找最优解或近似最优解。遗传算法的核心是将问题的解编码为染色体，每个染色体代表一个候选解，通过模拟生物进化中的选择、交叉、变异等操作，将适应度高的染色体保留并繁殖，同时引入新的基因多样性，逐代优化种群，最终逼近最优解。

清泉-通达信编程专家-苏大毕业

N字形上升形态选股代码如何编写？N字形上升形态选股是实战中经常用到的形态，使用频率非常高。如下图的四根k线构成一个N字形上升形态。依据上图，现编写一个代码例子，可用于通达信平台。