使用java编写的GUI的黑白棋游戏，搜索算法采用经典的博弈树，并在此基础上做了大量优化，我的评估函数采用了Simon M. Lucas 和 Thomas P. Runarsson 在其合作发表的 Temporal Difference Learning Versus Co-Evolution for Acquiring Othello Position Evaluation 中通过对比即时差分学习（TDL，Temporal Difference Learning）和协同进化（CEL，Co-

遗传算法在求解多约束条件下的组合优化问题有独特优势，本代码是关于用遗传算法解决智能组卷问题的好例子。-Of genetic algorithm in solving the multi-constrained optimization problem under the condition of a unique combination of advantages, this code is on the use of genetic algorithm to solve the problem

探讨了矩形件和任意形状图案的排样优化问题的遗传算法求解,提出了剩余矩形表示法和条形图表示法。对于矩形排样，剩余矩形表示法提高了板材利用率，更容易得到较优解。对于任意形状图案排样，条形图表示法直接利用位图排样，不对图案作任何限制（允许有孔洞），排样速度很快。该算法已应用于智能印花分色系统中-very good

粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。鸟群在整个搜寻的过程中，通过相互传递各自的信息，让其他的鸟知道自己的位置，通过这样的协作，来判断自己找到的是不是最优解，同时也将最优解的信息传递给整个鸟群，最终，整个鸟群都能聚集在食物源周围，即我们所说的找到了最优解，即问题收敛。