小虫象棋团队在吸收2010年版的优秀知识的基础上,使用最新的位棋盘技术重新编写了整个引擎,同时采用了最先进的搜索算法,引擎的运行效率提高了200%以上,直接的棋力提升更是高达400等级分,在与一些知名象棋软件的对抗测试中,取得极高的胜率。
小虫象棋取得飞跃性的进步,还得益于领先的审局体系。
小虫象棋的审局体系与传统引擎有较大区别。
2016年AlphaGo以4比1的总比分大胜世界冠军李世石,此后更化身master现身野狐,横扫人类顶尖高手,未逢敌手。
小虫象棋团队充分自创了AlphaGo的论文,在深度学习专家3DChess作者的推动下,建立了基于深度学习的参数优化模型,在一定程度上实现了审局参数自动优化,同时发现尚未被人类总结的象棋知识。
总体而言,小虫象棋棋风细腻,能攻善守,防守时稳健,攻杀时凶猛。
小虫象棋对中国象棋的各种典型杀法的审局处理比较到位,能很好地抓住对方的防守漏洞,必要时弃子攻杀,一举擒王。
在局势处于下风时防守顽强,往往能化险为夷。
由于小虫象棋团队现阶段将研究重心放在审局优化上,暂不支持残局库。
但计划在半年内陆续支持基本的残局库和审局库。
2023/1/11 17:05:26 23.47MB 经典项目 小虫象棋 bugchess
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针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题,提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群,保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化(PSO)算法进行前期计算时,采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度;
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题,在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差,引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合,定义了经典集合下的收敛指标,当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段,处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中,验证了其有效性和可行性。
2023/1/11 2:14:42 1.06MB
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C++编写的最短途径蚁群搜索算法,带有界面,可编辑地图。
2022/12/27 4:34:53 47KB 路径搜索 蚁群算法 C++
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基于天牛须搜索算法优化BP神经网络matlab源码,简单易学易懂,合适初学者使用!
2020/3/7 10:36:31 47KB AI BP matlab BAS
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matlab特征降维外面的搜索算法。
sfs,sbs,sffs等。
包含训练和测试
2015/4/14 21:09:53 8KB matlab 搜索算法 特征降维
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Minimax搜索算法完成一个跳棋游戏游戏由专门的借口定义,非常好的教学例子,代码也很值得学习
2015/2/17 3:20:13 991KB 跳棋 Minimax 搜索算法
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这是一万有引力算法的二进制使用,可以说是GSA的一种变形使用,大家可以看看这篇文章《BGSA:Binarygravitationalsearchalgorithm》,网址:https://www.researchgate.net/publication/220132723
2020/2/6 7:06:34 8KB BGSA matlab
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在5X5坐标系上面进行路径搜索,运用D星搜索出来一条最优路径。
2017/3/10 2:12:20 4.27MB D星 路径搜索
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游戏引擎和界面的结合,付论文讲述思想,清楚明白,合适初学者。
人工智能,AI级别选择。
可以先看论文在做程序
2018/2/12 18:10:31 17.46MB VC++
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禁忌搜索算法处理旅行商问题(TSP),求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离
2017/6/6 20:53:18 332KB 禁忌搜索 旅行商
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡