1.LKH使用心得——强大的问问题TSP求解器
2.api计算公式
3.蚁群优化算法蚁群优化算法
4.禁忌搜索算法详解
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。题源
LKH，编码基于Lin-Kernighan思想，问问题当前最优秀的题源TSP求解器。通过不断切断与重连图上的编码源码阅读环境搭建边（2-opt, 3-opt等操作），优化路径。问问题交换边次数越多，题源解的编码质量越高。但需权衡解的问问题质量与计算时间，LKH的题源LK思想允许调整交换边的数量。
参考资源包括：LK算法,编码 LKH求解TSP, TSP（旅行商问题）。
下载LKH-3.0.7最新版代码（大约2MB，问问题分离源码第一期位于gzipped tar file），题源解压并编译。编码
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。
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的药品追溯源码查询末上传顺序，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。
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。 中国目前采用的连阳回踩指标公式源码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通达信趋势线加粗源码细节。蚁群优化算法蚁群优化算法
蚁群优化算法是一门源于昆虫世界的优化思想，本书围绕这一主题，对其基本原理、核心步骤及其在最优化相关领域的实现进行了详细介绍。
主要内容包括：蚁群算法的基本原理、在TSP及其扩展问题求解中的应用、在VRP及其扩展问题求解中的应用、在最优树问题求解中的应用、在整数规划问题求解中的应用、一般连续优化问题的蚁群算法以及多目标蚁群算法等。
书中还提供了主要算法的Delphi程序实现源代码，可供参考或修改使用，适合运筹学、管理科学、系统工程、计算机科学等有关专业的高校师生、科研人员和工程技术人员阅读参考。
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，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，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。
