TRICONEX 4119 可安全可靠地访问各种品牌的控制器图片数据馈送OPC套件扩展是一个集成的软件解决方案，提供OPC UA和OPC Classic通信，以及物联网云连接。...具有存储转发功能的集成OPC UA服务器可安全可靠地访问各种品牌的控制器，包括西门子SIMATIC S7、罗克韦尔ControlLogix、B&R、三菱以及Wago等公司提供的Modbus PLCs。...基于OPC UA聚合服务器的几个OPC UA服务器在自动化级别与相关联的地址空间相结合，并且通过稳定的OPC UA接口将数据提供给IT应用。...SIS涵盖了OPC UA安全功能的全部范围，并支持实施最先进的安全解决方案。由于安全集成服务器在一个中心位置整合了管理、监管和监控的所有基本机制，用户可以从一个点控制数据，并轻松、安全地管理数据。...说到安全:根据OPC UA标准的安全功能，数据安全集成在服务器中，互联网安全标准在三个级别上实施:注意:关于安全集成服务器中的数据安全性，我们建议读者看看我们的2020年12月的博文.TRICONEX
现在，由阿姆斯特丹大学（UvA）的科学家领导的一个团队将 MRI 和显微镜相结合，生成了两个完整大脑的 3D 图像，具有前所未有的细节水平。...并且能够将 MRI 结果与使用显微镜观察到的单个蛋白质进行比较，将使研究人员更深入地了解了解甚少的 MRI 观察结果，以及提供有关小型大脑结构的更多解剖细节。」...研究人员使用了超高场 7-T MRI 系统，该系统具有比医院常规使用的 MRI 系统更强大的磁铁。研究人员专门为这些研究编写了 MRI 软件，以适应活组织和保存组织之间的差异。...将单独的脑切片放置在特别订购的载玻片上，并使用定制的实验室设备进行处理。 图示：从重建的人脑中获得的解剖细节。...研究人员表示：「我们展示了第一个可公开访问的 3D 全脑图，其中包含多个显微镜对比和 7-T 定量多参数 MRI 在 200 μm 处重建。」
(3).可扩展性：在处理大规模数据时，算法的可扩展性也是非常重要的考虑因素。当数据量增加时，算法需要能够快速地适应新的场景，并保持高效性。...文心一言： 以前我已知的数据结构是数组，它是一种线性数据结构，可以存储相同类型的元素。它的优势是它具有固定的大小，并且可以直接在内存中进行操作。例如，一个数组可以存储整数、浮点数或字符串。...时间复杂度：最短路径问题的时间复杂度为O(V+E)，其中V表示节点数，E表示边数；旅行商问题的时间复杂度为O(V2+E2)，其中V表示节点数，E表示边数。...不同之处： 问题目标不同：最短路径问题的目标是在图中寻找从一个顶点到另一个顶点的最短路径，而旅行商问题则是要求寻找访问所有城市一次并回到起点的最短路径。...约束条件不同：最短路径问题通常没有太多的约束条件，只需要保证找到的路径长度最小即可。而旅行商问题则需要满足访问所有城市一次并回到起点的约束条件。
其基本描述如下：给定一组城市和每对城市之间的距离，要求找到一条路径，使得旅行商从某一城市出发，访问所有其他城市一次并返回原点，且总行程最短。...例如，LKH算法适用于需要高精度解的情况，而混合Tabu Search和混合蚁群算法则在处理大规模数据时表现出色。区域划分启发式算法特别适合于具有特定结构的数据集。...近优解的质量：由于精确求解往往不可行，启发式算法和近似算法成为主要选择。这些算法在保证一定质量的近似解的同时，具有较低的计算复杂度。...通过对比不同算法在实际项目中的表现，如解决问题的速度、资源消耗等，可以更直观地了解其优缺点。 旅行商问题在实际应用中的最新进展是什么？...例如，在物流配送中，物流公司需要为送货员规划一条访问所有客户并返回仓库的最短路径，这直接关系到运营成本和服务效率。 针对大规模旅行商问题，目前存在哪些高效的近似算法？
选自quantamagazine 作者：Erica Klarreich 机器之心编译 编辑：Panda 旅行商问题也称最短路径问题，是指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...尽管这种分数化路径（fractional route）并不具有实际意义，但计算机科学家长时间以来认为，最佳的分数化路径能为寻找优良的常规路径提供粗略的指引。...因此，为了创建自己的算法，Oveis Gharan、Saberi 和 Mohit Singh 定义了一种用于选取连接所有城市的树的随机过程，并令给定边在该树中的概率等于该边在最佳分数化路径中的分数。...她和 Oveis Gharan 毫不犹豫地将 Klein 带入到了计算机科学研究的这一深层领域。Oveis Gharan 本人在 2010 年研究生阶段时就研究旅行商问题。...他们发现，这个多项式具有一个他们需要的特性，即「实数稳定性（real stability）」，也就是说能让该多项式为零的复数永远不会出现在复平面的上半部分。
回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。...例如，旅行商问题就是一棵排列树。...求一个图的色数m的问题称为图的m可着色优化问题。 编程计算：给定图G=(V, E)和m种不同的颜色，找出所有不同的着色法和着色总数。...对m种颜色编号为1，2，…，m，由于每个顶点可从m种颜色中选择一种颜色着色，如果无向连通图G=(V, E)的顶点数为n，则解空间的大小为mn种，解空间是非常庞大的，它是一棵m叉树。...，因此共需要耗时O(mn)，而整个解空间树的内部结点数是： 所以算法BackTrack(int t)的时间复杂度是： 5 n皇后问题 6 旅行商问题 7 流水作业调度问题 8 子集和问题 9
旅行商问题便是最优化问题，那么可以考虑转化： 旅行商问题转化为： >此图中是否存在总权重为1的回路？ >此图中是否存在总权重为2的回路？ … >此图中是否存在总权重为n的回路？...规约特点 1.归约具有传递性 2.如果问题A可归约为问题B，问题B可归约为问题C，则问题A一定可归约为问题C。 基本概念：归约证明 怎么去证明一个问题转换到另一个问题，这是一种规约呢？...便是电路可满足性问题： 电路可满足性问题问题：给定一个逻辑电路，问是否存在一种输入使输出为True 其它的NPC问题都是由这个问题归约而来的。...，节点数是呈指数型增长的，因此不能按这样的方法来构造。...团问题实例到顶点覆盖问题实例的转换是一个多项式时间补图的顶点数和原图的顶点数是一样的，而补图的边是原图的边的补集，显然这个转化是多项式时间 接着证明输出一致性 如果G(V,E)的团为S，其规模为k，则
文章目录 一、顶点覆盖问题 二、哈密顿路径问题 三、旅行商问题 四、子集和问题 五、NP 完全问题 一、顶点覆盖问题 ---- 顶点覆盖 ( Vertex Cover ) : 给定一个 无向图 \rm...; 三、旅行商问题 ---- 旅行商问题 : 无向图中 , 每条边都有一个权重 , 求是否有一条哈密顿路径的权重之和 , 不超过给定的自然数 \rm W ; 旅行商问题 是 \rm NP 完全的...; 四、子集和问题 ---- 子集和问题 : 给定一个 自然数集合 , 给定一个 自然数 \rm t , 问给定的自然数集合中 , 是否存在子集 , 使它们之和等于给定的自然数 \rm t ;...子集和问题 是 \rm NP 完全的 ; 五、NP 完全问题 ---- 计算理论中的 \rm NP 完全问题 : \rm SAT 布尔可满足性问题 ; \rm dHAMPATH 哈密顿路径问题...; \rm TSP 旅行商问题 ; 下图就是已知的 \rm NP 完全问题 ;
并且不止提示词设计这一个任务，在论文中还测试了大模型在线性回归和旅行商问题这些经典优化任务上的能力。...另外论文还展示了大模型在数学优化器上的潜力。 线性回归作为连续优化问题的示例。 旅行商问题作为离散优化问题的示例。...但团队也认为大模型还无法替代传统基于梯度的优化算法，当问题规模较大（如节点数量较多的旅行商问题）时，OPRO方法表现就不好。...这些信息可能帮助优化器模型更高效地改进过去生成的提示，并可能进一步减少提示优化所需的样本数量。...团队还在论文中给出了大量实验中得到的最优提示词，包括电影推荐、恶搞电影名字等实用场景，有需要的小伙伴可自取。
遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 本文目录 1 设置参数 2 生成距离矩阵 3 初始化 4 计算适应度值 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。...设有n个城市，城市i和城市j之间的距离是$C_{ij}$ 。设 ? 那么TSP问题使下面的目标最小： ? 由于代码现实问题，到原文地址查看全文。
P 类问题 P (Polynomial time)：指的是能够在多项式时间内被确定性图灵机解决的问题。这类问题通常被认为是“容易”或“可解”的，因为存在有效的算法。...Σk和Πk类 (Polynomial Hierarchy) Σk和Πk类是多项式层级中的问题类，表示不同层次的复杂性：Σk: 第 k 层存在量化类，表示为存在 k 个量化变量的布尔公式的可满足性问题...#P (Sharp-P) #P 类问题是指那些计算计数问题，即给定一个 NP 问题，计算有多少个解。例如，计算满足一个布尔公式的赋值数目属于 #P 类。10....W类 (Parameterized Complexity) W类表示参数化复杂度中的一类问题，类似于固定参数可处理性问题。...L 和 NL: 图的连通性问题APX: 旅行商问题的近似解FPT: 基于图参数的特定图问题#P: 计算布尔公式的满足赋值数如何推导式NP问题证明问题属于NP类（即可以在多项式时间内验证一个给定解的正确性
验证机 \rm V ; ★ \rm 含义 : 给定一个 输入 \rm w , \rm w 是输入字符串 , \rm c 是输入 \rm w 被接受的情况下的输入 , 即正确的输入...; \rm A 语言 ( 计算问题 ) 的 验证机 \rm V 条件 : 给定了正确的输入 \rm c , 让验证机 \rm V 进行一步步验证 , 如果 验证机 \rm V 接受了输入的字符串...\rm k 团 , \rm k 个节点两两之间有边相连 ; ④ 独立集问题 ⑤ 顶点覆盖问题 ⑥ 哈密顿路径问题 ⑦ 旅行商问题 ⑧ 子集和问题 3 ....| NP 直觉 | NP 简介 | NP 类严格数学定义 ) 【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 - 布尔可满足性问题 ★ | 布尔可满足性问题是 NP 完全问题证明思路 ) ★ 【计算理论】...- 布尔可满足性问题 ★ | 布尔可满足性问题是 NP 完全问题证明思路 ) ★ 【计算理论】计算复杂性 ( 3-SAT 是 NP 完全问题 | 团问题是 NP 完全问题 | 团问题是 NP 完全问题证明思路
在这种情况下，“最佳”是通过给定的评估函数来测量的，该函数将对象映射到某个分数或成本，目标是找到最低成本的对象。...为了讲这件事解释清楚，我们将专注于一个特定的问题，即着名的旅行商问题（TSP）。假设我们有N个城市，我们的销售员必须全部访问它们。...将输入作为图形处理比给它一系列节点更好，因为它消除了对输入中给出城市的顺序的依赖性，只要它们的坐标不变。这意味着，无论我们如何对城市进行排列，给定的图神经网络的输出都将保持不变，这与序列方法不同。...为了获取解决方案，单独的解码器网络每次赋予特殊上下文向量，即由图嵌入和那些最后和最前面的城市，和未访问城市的嵌入，并且它在未访问的输出概率分布，被抽样以生成下一个要访问的城市。...团队在具有数百万个节点的图表上评估了他们的方法，结果比当前标准算法更快更好。
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...不过，这个时候就有一些读者会比较好奇旅行商问题这么难解，全球最领先的技术在可接受的时间范围内能解决多大规模的算例呢？...当然，求解问题的规模除了与节点数目有关之外，和节点的分布以及问题结构等也有很大关系，因此求解的规模不可一概而论。...因此旅行商问题模型的解就是激光切割器的行进顺序。 ?...pla85900/data/data.htm） -The End- 文案 / 贺兴（大四） 排版 / 贺兴（大四） 代码 / 贺兴（大四） 审核 / 贺兴（大四） 指导老师 / 秦时明岳 如对代码有疑问，可联系小编
然而，为了最大限度地提高长期绩效，领导者始终应保留一些资源来探索替代产品，不管它们的业务正处于生命周期的哪个阶段。...2、以广泛搜索为先——旅行商问题 一位卡车司机从某城市出发，将包裹运送到100个不同城市，并回到出发地，怎么规划路线效率最高？这就是“旅行商问题”，数十年来令数学家们不胜困扰。...难点在于，在你作出某个选择之前（从哪个城市出发），你是无法分析的。因为该问题的可行解是所有顶点的全排列，随着顶点数的增加，会产生组合爆炸。...[旅行商问题：Travelling Salesman problem，又叫做“旅行推销员问题”、“货郎担问题”，是最基本的路线规划问题] 一些针对这些问题的最佳执行算法，如禁忌搜索和模拟退火，首先在选项中进行广泛搜索...Google算法的输入只有游戏图像与得分，在没有人为干预的情况下，电脑自己学会了游戏的玩法，并在49个游戏中的29个里打破了人类玩家的记录。 这是一个训练AI在复杂环境中实现目标的案例。
，使得一组车辆能够在满足一定约束条件的情况下，访问一系列客户点并返回起始点。...队列长度与任务中的节点相关，通常将队列长度设置为√n，其中n表示任务图的节点数量。由于队列的先进先出特性，被禁忌对象的禁忌周期即为队列的长度。...随机动态禁忌期限通常由一个定义了tmin和tmax参数的期限范围决定，其值在给定范围内随机选择，并遵循均匀分布。...： 优势： 快速收敛：禁忌搜索算法在求解过程中具有较快的收敛速度。...这是因为该算法通过记忆机制避免了重复探索已访问过的解空间，从而加快了全局搜索的速度。
问题的两个主要属性表明，可以使用动态规划来解决给定的问题。这些属性是重叠的子问题和最佳子结构。 重叠子问题 与分而治之的方法类似，动态规划也将解决方案结合到了子问题上。...它主要用于需要反复解决一个子问题的场合。计算出的解存储在表中，因此不必重新计算。因此，在存在重叠子问题的地方需要此技术。 例如，二分查找没有重叠的子问题。而斐波那契数的递归程序具有许多重叠的子问题。...最佳子结构 如果可以使用子问题的最优解获得给定问题的最优解，则给定问题具有最优子结构属性。...例如，最短路径问题具有以下最佳子结构属性-如果节点x位于从源节点u到目标节点v的最短路径中，则从u到v的最短路径是从u到x的最短路径和从x到v的最短路径的组合。...动态规划方法的应用 矩阵链乘法 最长公共子序列 旅行商问题
欲下载本文的C++源代码，请移步留言区。 一 什么是考虑后进先出的取派货旅行商问题？...关于基础旅行商问题的上述相关内容在之前的推文中已有详细的介绍，分别从旅行商问题的发展由来、对应算法和详细的实验结论三个角度给大家一一做了讲解，使大家对旅行商问题有全方位的理解。...三 使用树表示法的变邻域搜索算法求解考虑后进先出的取派货旅行商问题 旅行商问题中解的编码方式一般采用自然数编码并使用数组进行存储，如下图所示。...此种存储结构的优点是清晰易懂且解码过程简单，但在进行移动或遍历等操作时具有时间复杂度高的缺点（即操作耗时多）。 本文采用树结构来存储解，如下图（a）所示。...ATSP算子：随机选择原树中的一个节点，如果此节点的子节点数目小于8，则使用穷举法优化子节点服务顺序；否则使用RAI算法进行搜索（即从此节点的子节点集合中随机踢出若干节点，再使用贪婪算法进行插入）。
旅行商问题 明白了状态压缩的含义之后，我们来看一道经典的例题，也就是大名鼎鼎的旅行商问题。 旅行商问题的背景很有意思，说是有一个商人想要旅行各地并进行贸易。...比如给定一个排序的序列让我们判断它是不是有序的，这很简单，我们只需要遍历一下就好了。...比如刚才提到的旅行商问题就是一个NP-Hard问题，因为即使我们给定了一个解，我们也没有办法快速判断给定的解是否正确，必须要遍历完所有的情况才可以。...单纯集合之间的转移没有限制条件，比如之前的例子当中我们已经拿了1号球和2号球，后面只要是剩下的球都可以拿，但是旅行商问题不一样，假设我们去过了0和1两个地方，我们当前在位置1，我们是无法用2和5两地之间的连线来更新这个状态的...因为0点已经遍历过的状态对应的数字是1，当然我们也可以设置成0已经访问过了，从0点开始，这样的话由于每个点不能重复访问，所以最后我们是无法回到0点的，要得到正确结果我们还需要加上回到0点需要的消耗。
「深呼吸，一步一步地解决这个问题。」 这句像你在冥想时会听到的话，其实是大语言模型的Prompt提示词！...研究人员选择了线性回归作为连续优化的例子，旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）作为离散优化的示例。...有时可匹敌专门设计的算法，证明了LLM作为优化器的潜力。...紫色文本描述了优化任务和输出格式要求，说明了生成指令的位置和作用。 橙色文本是元指令，提供了LLM如何进一步解释优化目标和如何使用给定信息。 表示将添加生成指令的位置。...总而言之，这项研究首次提出并验证了使用大语言模型进行优化的有效性，为利用LLM进行更广泛优化任务提供了框架和经验，是这个新的研究方向的开拓性工作，具有重要意义。
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