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實作交付路線優化(TSP)與 AI,使用 LKH 和 Python | 皮耶羅·派亞隆加 | 2025 年 1 月

2025-01-15
in 機器學習與應用
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實作交付路線優化(TSP)與 AI,使用 LKH 和 Python | 皮耶羅·派亞隆加 | 2025 年 1 月
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這篇文章的代碼可以在這個 GitHub 資料夾中找到。

O我在學習過程中最喜歡的教授之一告訴我這句話:

「僅僅因為你的演算法效率不高,並不代表問題很難。」

這句話的意思是,如果你想解決任何問題(無論是簡單還是困難),總會有一種方法是非常簡單但效率極低的。比如說,假設你需要去一個新的工作地方。你不使用 Google 地圖,而是從你家巷子開始,嘗試所有可能的街道組合(北、南、西、東)。等你到達工作地點時,你的公司可能已經破產,或者你被解雇了。

讓我們試著更正式一點。假設在任何商業或工程環境中,你需要找到一個函數的最小值或最大值。例如,你的公司需要最大化某個部門的銷售收入。我們稱這個函數為 f。你可以採取的決策來最大化收入稱為向量 x。顯然,你不能…



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
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Tags: AI使用LKHPython和實作交付路線優化TSP與年月皮耶羅派亞隆加
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