TSP问题相信大家已经不陌生了，它是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。
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直接说基础语法，也许大家不会感兴趣。前言之后的这一章，给大家介绍一下我最近写出来的一个小功能。用python语言实现GA算法来解决TSP问题，希望以此来激发大家学习python的兴趣。
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
在boss的吩咐下，小编在这几天恶补了Branch and Cut、Branch and Price、Lagrange Relaxation这三个算法（其中Branch and Cut、Branch and Price是精确算法，Lagrange Relaxation可以用于求下界），并拜读了西北工业大学薛力教授使用这些算法编写的求解TSP的教学代码。看完后感觉受益匪浅（怀疑人生），所以写成推文，在整理学习成果的同时，也希望对大家有所帮助。
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
翻译 | SuiSui 最近，Mybridge对250个Python开源项目进行了排名，从中精选出了Top 10。这些开源项目平均star为1128，内容包括Python新利器Pipenv， 自组织映射神经网络（SOM），bpf converter，Chatistics，区块链等。 Top 1：Pipenv [V 9.0] [8622 stars on Github]. 由Kenneth Reitz提供 Python.org官方推荐的的Python包管理工具，旨在将所有包管理工具（如bundler,co
本文不会介绍eBPF和bcc的由来和历史，而是会基于bcc文档中的例子来介绍与学习ebpf和bcc。
实验1：猴子摘香蕉问题的Python编程实现 实验2：编程实现简单恐龙识别系统的知识表示 实验3：搜索算法求解8数码问题 实验4：字句集消解实验 实验5：简单恐龙识别系统的产生式推理 实验6：蚁群算法在TSP问题中的实现 实验7：粒子群优化算法实验 实验8：遗传算法在TSP问题中的实现 实验9：BP神经网络实验
凭借自研的硬件加速器LPU，达成了500个token/s的神级推理速度，当场秒杀了ChatGPT。
小伙伴们有没有这样的经验：在上课10分钟前从寝室骑车奔向教学楼时，寝室到教学楼的路非常拥挤；而这个时候，如果有东西落在寝室，从教学楼往寝室方向的车道却很空。换句话说，在一些场合，从点
BCC是一个用于跟踪内核和操作程序的工具集，其软件包中包含了一些有用的工具和例子，它扩展了BPF(Berkeley Packet Filters)，通常被称为eBPF , 在Linux3.15中首次引入，但大多数BCC的功能需要Libux4.1及以上版本。
有赞发展初期，随着公司业务的增长，原本许多单机上定时执行的 crontab 任务越来越多，配置的维护成本变高，运行结果不能可视化，管理不统一，存在单点风险，运维和监控空白等等诸多弊端的显现，促使了第一代定时调度系统 Watchman 1.0 的诞生。Watchman 是一款集中式定时任务调度系统，根据业务提供的任务服务信息，参数和 cron 表达式，周期性发起回调。支持 Agent(脚本执行器)，HTTP，Dubbo 三种类型的任务回调方式。
关于这三种算法的详细步骤，小编在这里就不再赘述啦，让我们直接进入正题~想要了解这些算法的同学可参考以下推文：
最后一公里配送问题，指的就是区域配送中心到末端设施这一段的配送问题。司机需要在配送中心装载好货物，按顺序访问多个末端设施进行收货或送货操作，最后回到配送中心。
我们总算是把整个ALNS的代码框架给大家说明白了。不知道大家对整个框架了解了没有。
来源：机器之心本文约2600字，建议阅读9分钟本文分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究。 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 NP 难的约束优化
选自chaitjo's blog 作者：Chaitanya K. Joshi , Rishabh Anand 机器之心编译 机器之心编辑部 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 N
因为分区表监控的脚本不想频繁访问dba_tab_subpartitions视图，需要创建临时表T1，偶然间发现oracle 10g的一个bug，在metalink上也没能找到该问题的解决方案。
今天为大家介绍的问题是Talent Scheduling Problem，因为没有合适的中文翻译，所以下面直接简称其为TSP (注意， 这里的TSP可不是旅行商问题哦)。
上次出了邻域搜索的各种概念科普，尤其是LNS和ALNS的具体过程更是描述得一清二楚。不知道你萌都懂了吗？
Tomcat默认生成的日志文件catalina.out，随着时间的推移，逐渐增大，可能达到G数量级。文件过大，我们将无法使用过常规编辑工具查看，严重影响系统维护工作。解决此问题，主要从Tomcat和代码两方面考虑。
最近这几天工作和生活都比较忙碌，公众号没有得到及时的更新，还希望各位读者朋友们多多包涵！作为这几天文章更新不及时的弥补，小码哥决定出血给大家赠送一本我的好朋友"@程序员小灰"撰写的《漫画算法》这本书，没有关注“无敌码农”公众号的，关注后回复“小糖糖”就可以参与活动了！已经关注的直接回复“小糖糖”就可以了！
（1）首先计算粒子当前位置与局部最优解的差，结果为一个交换序ss1，并以概率u1保留其中的交换子。同理计算粒子当前位置与全局最优解的差，以概率u2保存在交换序ss2。
最近做课程作业，需求解TSP问题（旅行商问题），数据集格式均是.tsp格式的，下面就用pandas来进行数据的加载，并转换成列表形式。
本文对中山大学、北京航空航天大学、DMAI合作完成，被AAAI2020录用的一篇关于多模态视频理解的论文《Tree-Structured Policy based Progressive Reinforcement Learning for Temporally Language Grounding in Video》进行了解读。
一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达
很愉快的，我们又见到了我们的老朋友，旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP)，在之前的一期推送中，我们利用团队的高配置服务器计算了利用动态规划求解旅行商问题的时间和空间消耗。看过的朋友应该还对之前的那两个增长曲线记忆犹新吧，如果还没有看过，那赶紧去看一下哦，下面给出上一篇文章的链接：
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
上次变邻域搜索的推文发出来以后，看过的小伙伴纷纷叫好。小编大受鼓舞，连夜赶工，总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码。今天，就在此给大家双手奉上啦，希望大家能ENJOY哦！
另外，实际设计算法时，有一个常用的Idea就是我们用构筑法生成初始解放到改善法里去Improve。
上次出了邻域搜索的各种概念科普，尤其是LNS和ALNS的具体过程更是描述得一清二楚。不知道你萌都懂了吗？小编相信大家早就get到啦。不过有个别不愿意透露姓名的热心网友表示上次没有代码，遂不过瘾啊~哎，大家先别急，代码有得你们酸爽的……
在车联网生态中，TSP（Telematics Service Provider）平台在产业链中居于核心地位，上接汽车、车载设备制造商与网络运营商，下接内容提供商，是主机厂车辆与服务的核心数据连接平台。随着智能汽车的发展和车主用户对应用场景需求的不断提升，主机厂对 TSP 平台的设备与应用承载能力需求将不断增加。
乍一看标题，大家是不是觉得“动态规划”这四个字组合在一起有点眼熟？似乎哪会儿学过来着……但是吧，细细一琢磨，又忘了它具体是什么、怎么用、用来解决哪些问题了。 莫方，小编出现就是为了解决大家一切在学（zhuang）习（bi）上的需求的。动态规划忘了是吧，那今天小编就陪你好好回忆一下。 什么是TSP和动态规划 简单来说，Travelling Salesman Problem (TSP) 是最基本的路线问题。它寻求的是旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点后，再次返回起点所花费的最小路径
印度TCS机器人研究实验室的研究人员推出了一种名为“ Chitrakar”的人工智能（AI）系统，该系统将人脸的图像转换为可识别的非自相交环，称为Jordan曲线。最后该曲线可以使用机械手生成人的原始图像的逼真的肖像。
TSPLIB是一个包含了TSP及其相关问题的问题库。其中的文件都具有.tsp后缀。关于这些文件的使用，有一篇专门的解说论文(https://docs.google.com/file/d/0B4zUGKjaO9uERU1RZDNuRkg3TW8/edit)
给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。
乍一看标题，大家是不是觉得“动态规划”这四个字组合在一起有点眼熟？似乎哪会儿学过来着……但是吧，细细一琢磨，又忘了它具体是什么、怎么用、用来解决哪些问题了。
导读：在过去的一个月中，我们对近250个Python开源项目进行了排名，选出了前十。
旅行商问题（Travelling salesman problem, TSP）是这样一个问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。
分枝定界（branch and bound）某年某月某日，小编正在绝地岛横行霸道。此时，突然手机屏幕一亮，老板来电话，说是有一个branch and bound要写，小编内心一凉，冒着被打成盒子的危险，给出了这个推文。利用分支定界求解旅行商问题（Travelling Salesman Problem，TSP） 分枝定界算法的基本思路如下： 假设有最小化的整数规划问题A，它相应的线性松弛(LP relaxation)规划问题为B。从解问题B开始，若其最优解不符合A的整数条件，那么B的最
此部分学习内容适合工业工程，管理科学与工程，信息管理，物流管理，系统工程等相关专业的2021级（大一）本科生。只需要有C++，Java编程基础即可，不需要任何数学基础，也不需要运筹学基础，推文由简到难递进，适合自学！大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文，并且集齐20个赞，可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群，会有高年级本科生，硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末！ 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
最早的蚁群算法，其在小规模TSP中性能尚可，再大规模TSP问题中性能下降，容易停滞。其解决旅行商问题（TSP）过程大致如下：
TypeSpec[1] 是一种高度可扩展的语言，可轻松描述 REST、OpenAPI、gRPC 和其他协议中常见的 API 结构。TypeSpec 在生成多种不同的 API 描述格式、客户端和服务端代码、文档等方面表现出色。有了 TypeSpec，你就可以摆脱那些拖慢你速度的手写文件，并在几秒钟内生成符合标准的 API Schemas。
我们比较了在此期间有新的发布或是重大发布的项目。Mybridge AI基于多种因素对项目进行排名，以衡量其在专业人员眼中的质量。
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