即将面临毕业之际，把研究生期间的研究工作的基础好好整理了一下，方便以后能快速地捡起来。写了一部分，剩下的之后继续更新。1.旅行商问题旅行商问题 (Traveling Salesman Problem，TSP)，又叫货郎担问题，它是图论中一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市一次并且仅一次之后，回到出发城市。问他
深度学习解决TSP问题
## 引言
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是计算机科学中的经典问题之一，也是一个NP-hard问题。给定一系列城市和各个城市之间的距离，TSP的目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回出发点。
深度学习是一种强大的机器学习方法，通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程。近年来，深度学习在各个领域都取得
1. 深度学习 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习典型应用为图像识别和语音识别。（由于本人不是深度学习专业人士
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2023-09-21 15:27:52
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TLB（translation lookaside buffer）转换后援缓冲器 又名 相联存储器（Associative Memory)TLB是一个内存管理单元用于改进虚拟地址到物理地址转换速度的缓存。现在所有的用于桌面和服务器的处理器都使用TLB。TLB具有固定数目的slots，slots包含了page table的入口。页表用于将虚拟地址映射到物理地址。TLB是典型的
# 深度学习在TSP问题中的应用
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得旅行商能够最短时间内依次访问多个城市并返回起始点。由于这个问题的复杂度，在实际应用中往往需要借助于优化算法求解。近年来，深度学习在TSP问题中的应用引起了广泛关注。本文将介绍如何使用Java和深度学习来求解TSP问题。
## TSP问题的
1. Q-Learning回顾 上一期我们讲了Q-Learning以及Sarsa的算法流程，同时我们还手写了基于Q-Learning以及Sarsa来解决OpenAI gym中的FrozenLake问题。今天，我们将借助神经网络来重新解决这个问题。（FrozenLake问题简单来说就是走迷宫，走错了将不会有任何奖励，走到了目标位置就会获得1的奖励。关于FrozenLake问题的更多描述，请参阅ht
深度学习解决TSP问题
# 深度学习简介
深度学习是机器学习领域中的一种技术，它模仿人类神经系统的工作原理，通过构建多层神经网络来进行学习和推理。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。本文将介绍如何利用深度学习来解决TSP（旅行商问题）。
# 旅行商问题
旅行商问题是一个著名的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够经过所有城市并最终返回起点。该问题在理
DQN算法是DeepMind团队提出的一种深度强化学习算法，在许多电动游戏中达到人类玩家甚至超越人类玩家的水准，本文就带领大家了解一下这个算法，论文和代码的链接见下方。论文：Human-level control through deep reinforcement learning | Nature代码：https://github.com/indigoLovee/DQN喜欢的话可以点个star
python实现回溯法与分支限界一、开发环境开发工具：jupyter notebook 并使用vscode，cmd命令行工具协助编程测试算法,并使用codeblocks辅助编写C++程序 编程语言：python3.6二、实验目标1． 请用回溯法求对称的旅行商问题（TSP问题）2． 请用分支限界法求对称的旅行商问题（TSP问题）三、实验内容旅行商问题的简单说明：旅行商问题（TSP
车辆路径规划问题是运筹学中经典的NP难问题，本文将选取其变种问题，结合实际生产中遇到的配送问题进行综合考虑，给出了相应的解决算法。一、VRP问题车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem，VRP)一般指的是：对一系列发货点和收货点，组织调用一定的车辆，安排适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足指定的约束条件下（例如：货物的需求量与发货量，交发货时间，车辆容量限制，行驶里
旅行商问题（TSP）是计算机算法中经典的NP hard 问题。在本系列文章中，我们将首先使用动态规划 AC aizu中的TSP问题，然后再利用深度学习求大规模下的近似解。深度学习应用解决问题时先以PyTorch实现监督学习算法 Pointer Network，进而结合强化学习来无监督学习，提高数据使用效率。本系列完整列表如下：第一篇: 递归DP方法 AC AIZU TSP问题第二篇: 二维空间TS
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2021-02-03 22:06:09
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TSP：给定n个点，m条无向边，每条边有一个权值代表两个点之间的距离，现在要求把每一个点都走一遍并回到原点，求路径的最短值。对于现在走到的点i，它前面会有k给点，后面有s个点，那么与最短路有关的就是后面s给点应该如何走，而前面的k个点，我们只需记录走过这几个点所需的最短路。那么就可以用状压dp，比方说现在走到i点，01串用来代表之前走过的状态，比如n=7，i=2，01串（我们叫它st好了）是001
本篇是TSP问题从DP算法到深度学习系列第三篇，在这一篇中，我们会开始进入深度学习领域来求近似解法。本文会介绍并实现指针网络（PointerNetworks），一种seq-to-seq模型，它的设计目的就是为了解决TSP问题或者凸包（ConvexHull）问题。本文所有代码都在github中https://github.com/MyEncyclopedia/blog/tree/master/tsp
原创
2021-02-03 20:53:55
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贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对 问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部 最优解。 所以不能保证最后结果是最优的,只能保证是比较优秀的,但是贪心算法的效率高.tsp 问题, 旅行商问题 ，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问
VRP简介VRP是Versatile Routing Platform的简称，是华为公司从低端到高端的全系列路由器、交换机等数据通信产品的通用网络操作系统。华为网络设备功能的配置和业务的部署是通过VRP命令行来完成的，命令行是在设备内部注册的，具有一定格式和功能的字符串，VRP命令的总数达数千条之多，为实现分级管理，VRP系统将这些命令分成若干种命令行视图，常用的命令行视图有用户视图、系统视图、和
原创
2022-01-14 17:38:24
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用户认证计费、用户策略管理属于VRP平台的哪个组件（ A ）
A.业务控制平面
B.通用控制平面
C.系统管理平面
D.以上都不正确
VRP采用组件化的软件框架，有哪些好处（ ABC ）
A.组件可替换
B.组件可重复
C.组件分布式
D.业务平滑升级
VRP是实现的功能，以下说法正确的是哪些（ ABC ）多
A.实现统一的用户界面和管理界面
B.实现控制平面的功能
C.定义转发平面接口
原创
2023-09-22 20:37:29
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1. 介绍基于NetworkX包（操作图）和cspy包（启发式算法）开发，虽然性能不是很好，但是功能强大，易于上手，可以用来学习column generation求解VRP问题的写法。支持如下类型的问题： the Capacitated VRP (CVRP), the CVRP with resource constraints, the CVRP with time windows (CVRPT
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2023-08-10 19:51:31
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有一道hcie题目，管理员登录到路由器后，命令不能使用，原因可能是权限级别的原因。[Huawei]user-interface vty 0 4[Huawei-ui-vty0-4]user privilege level 2[Huawei-ui-vty0-4]authentication-mode password[Huawei-ui-vty0-4]set authentication passwo
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2016-11-25 08:51:57
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旅行商问题，即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。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。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。一、贪心算法贪心法求解TSP问题有两种贪心策略。1）最近邻点策略：从任意城市出发
本篇是TSP问题从DP算法到深度学习系列第四篇，这一篇我们会详细举例并比较在seq-to-seq或者MarkovChain中的一些常见的搜索概率最大的状态序列的算法。这些方法在深度学习的seq-to-seq中被用作decoding。在第五篇中，我们使用强化学习时也会使用了本篇中讲到的方法。TSP问题从DP算法到深度学习1：递归DP方法ACAIZUTSP问题TSP问题从DP算法到深度学习2：欧氏空间
原创
2021-02-03 20:53:45
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