1.LKH使用心得——强大的TSP求解器
2.禁忌搜索算法详解
3.什么是基线?
4.api计算公式
LKH使用心得——强大的TSP求解器
TSPLIB 标准数据集提供TSP基准测试案例，位于comopt.ifi.uni-heidelberg.de...
comopt.ifi.uni-heidelberg.de... 网站上展示常见TSP最优解。
LKH，基于Lin-Kernighan思想，当前最优秀的TSP求解器。通过不断切断与重连图上的卖授权的源码边（2-opt, 3-opt等操作），优化路径。交换边次数越多，解的质量越高。但需权衡解的质量与计算时间，LKH的LK思想允许调整交换边的数量。
参考资源包括：LK算法, LKH求解TSP, TSP（旅行商问题）。
下载LKH-3.0.7最新版代码（大约2MB，位于gzipped tar file），解压并编译。
代码包包括DOC文档, SRC源代码, 示例数据（pr, whizzkids）。
pr.par用于设置执行参数，pr.tsp为具体模型数据。进口羊肉溯源码
执行测试，查看输出结果日志。
日志前半部分显示执行参数，后半部分为运行过程中的中间结果，最后展示总cost和total time。
输出结果与数据榜一致。
若需输出最优路径tour的顺序，在par文件中增加指定行。
例如，att.tsp模型的output.txt文件展示具体执行过程与结果。
禁忌搜索算法详解
禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）是一种突破局部最优的搜索技术，由Fred Glover教授在年提出。核心概念包括邻域、候选解、禁忌准则、禁忌表和禁忌长度。理解这些要素是指标源码复制公式掌握该算法的关键。通过逐步讲解，我们将通过实例揭示算法的实施过程。
首先，初始化是基础，包括设定最大迭代次数、禁忌长度、邻域解和候选解的数量。例如，对于个城市TSP问题，我们设置最大迭代次，禁忌长度，邻域解8个，候选解4个。初始化一个解S0，适应度值为8.5，后续操作以此为基础。
第二步，手写jvm源码框架生成邻域解，比如通过交换初始解的位置（如1和6）来形成领域解。然后，从领域解中挑选适应度较高的5、7、2、3号作为候选解。在第三步，根据藐视准则更新禁忌表。若候选解的适应度值优于初始解（如5号解适应度为9），则替换S0并更新禁忌表。若适应度不优，会逐个判断候选解在禁忌表中的值，如不满足条件，则继续下一位候选解。
通过实例演示，比如选择特定城市点，object数据源码禁忌搜索算法的具体代码会生成一个推销员路径，结果会展示搜索过程。源代码可在我的个人公众号MATLAB分享获取。
什么是基线?
“基线”是一个很常见的术语，在配置管理和项目管理里面都能看到，而且还有很多衍生的术语，例如基线提升、基线化、基线审计，等等等等。 我个人以前对微软的那套开发流程（就是product cycle model）以及PSP、TSP了解比较多一些，这些流程里面对“基线”的概念提的不多。但接触RUP、MSF以及项目管理以后，看到到处都有baseline，就觉得迷惑了。 经过我自己的理解，以及和几个同事的讨论，现在我觉得我们通常看到的“基线”这个术语有两个意思： 1）代表多个源代码文件的一组版本。 比如有三个文件，aaa.c、bbb.c和ccc.h。可以对这三个文件做一个基线，取aaa.c的版本1.1，取bbb.c的版本1.3，取ccc.h的版本1.0。(1.1,1.3,1.0)就是一个基线。换句话说，通常在vss和cvs里面做label，就是在做基线。 这种基线对“构建审计”特别有用：在做build的时候，可以先对所有源文件做一个label，取名为"Build"，然后再编译、集成。这样，以后如果要找到和build 对应的原文件，只需要到vss或者cvs里面把所有文件对应label Build的版本取回来就可以了。 2）代表文档的一个稳定状态。 比如有一个项目设计文档，当设计基本完成，开发即将开始的时候，需要把这个文档固定下来，内容不能再频繁改变，否则开发人员就无所适从了，可能导致每个人所参照的文档并不是同一个文档。用一句上海这里的生活用语来说，就叫做要把这个文档“敲定”。 一个文档如果经过讨论被通过了，被固定了，就可以说这个文档被“基线化”了，然后所有人就可以在这个“基线”的基础上工作。 当然，文档不可能一成不变，所以当对文档的修改仍然会不断进行，但这种修改并不会随时随地的添加到被“基线化”了的文档中去。因为既然是“基线”，就不能随便动。 但是到了一定时候，修改积累到一定程度，就需要把很多修改合并到原来的文档中去了，并生成一个新版本的文档作为团队中所有的人的参考标准，并把老的版本淘汰掉。这就叫做“基线提升”。 以上就是我个人对“基线”这个术语的两种不同含义的理解，大家可以讨论讨论看，是不是差不多就是这个意思。3)合同基线当你和客户讨论后，“敲定”的合同4）发行基线你会对你要发行的代码，文档版本进行label, 比如Release2.2,5）产品基线
api计算公式
空气质量的评估工具，即空气污染指数（API），是一种将多种空气污染物浓度综合表示的数值方法。它将常规监测的污染物，如二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）和总悬浮颗粒物（TSP），简化为单一的指数形式，以分级显示污染程度和空气质量状态。 中国目前采用的API计算公式如下：当污染物浓度Ci处于Ci, j和Ci, j+1之间时，其污染分指数Ii通过以下公式计算： Ii = [(Ci - Ci, j) / (Ci, j+1 - Ci, j)] * (Ii, j+1 - Ii, j) + Ii, j 其中，Ii表示第I种污染物的污染分指数，Ci是该污染物的实际浓度值，Ii, j和Ii, j+1分别代表第j和第j+1转折点的污染分指数值，以及对应的污染物浓度。 对所有污染物的污染分指数进行计算后，选取其中的最大值，即为该区域或城市的空气污染指数API。扩展资料
API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件的以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。
