文章目录一、安装or-tools二、旅行商问题简介三、调用or-tools求解TSP问题1.引入相关包2.定义数据Model3.创建路由模型4.创建距离回调5.设置旅行费用6.设置搜索参数7.创建结果输出函数8.求解并打印解9.运行结果10.完整代码四、将路由保存到列表或数组五、扩展使用1.导入相关库2.创建数据3.计算距离矩阵4.打印结果5.获取路线6.主函数7.运行结果8.改变搜索策略一、安装

Agent 必须在两个动作之间做出决定 - 向左或向右移动推车 - 以使连接到它的杆保持直立。优势演员-评论员算法的流程如下图所示，我们有一个 π\piπ ，有个初始的演员与环境交互，先收集资料。在策略梯度方法里收集资料以后，就来更新策略。但是在演员-评论员算法里面，我们不是直接使用那些资料来更新策略。我们先用这些资料去估计价值函数，可以用时序差分方法或蒙特卡洛方法来估计价值函数。接下来，我们再基

在过去的30年中，运筹学文献中出现了数百篇介绍禁忌搜索(TS)应用的论文，禁忌搜索是Glover在1986年提出的一种启发式方法。在一些情况下，所描述的方法提供了非常接近最优的解，即使不是最好的，也是最有效的，来解决眼前的难题。这些成功使得TS在那些对在许多实际环境中遇到的大型组合问题寻找好的解决方案感兴趣的人中非常受欢迎。尽管有如此丰富的文献，似乎仍有许多研究者，虽然他们渴望将TS应用于新的问题

下面仅对Q-Learning算法对简单介绍Q学习是一种异策略（off-policy）算法。目标策略（target policy）和行为策略（behavior policy）。目标策略就是我们需要去学习的策略，相当于后方指挥的军师，它不需要直接与环境进行交互行为策略是探索环境的策略，负责与环境交互，然后将采集的轨迹数据送给目标策略进行学习，而且为送给目标策略的数据中不需要at+1a_{t+1}at+

在自带的 Git 功能之上，新增了查看 Git 状态、自动拉取代码、提交通知等功能。安装之后可在Dao层接口和对应的xml文件之间快速跳转，在Dao层接口定义好方法后可在对应的xml文件快速生成基础的SQL标签。据说是使用 AI 去自动提示和补全代码，比 IDEA 自带的代码补全更加智能化。翻译插件（默认是谷歌翻译，现在谷歌翻译好像不对国内开放了，理由是国内使用率太低，需要手动更改翻译引擎）代码提

高性能算法对于解决困难的优化问题的重要性不可低估，在许多情况下，最有效的方法是元启发法。在设计元启发式方法时，无论是在概念上还是在实践中，都应该倾向于简单性。当然，它也必须带来有效的算法。如果我们将元启发法简单地视为指导（针对特定问题）启发法的构造，那么理想的情况是可以在没有任何问题相关知识的情况下使用元启发法。随着元启发法变得越来越复杂，为了追求更好的性能，这种理想情况已被抛在一边。因此，特定问

本文对贝塞尔曲线和B样条曲线做了简单介绍，并提供了B样条曲线离散化的Python代码和C++代码及离散化效果展示图。

Agent 必须在两个动作之间做出决定 - 向左或向右移动推车 - 以使连接到它的杆保持直立。我们可以把采样到的数据代入下式中，把梯度算出来。也就是把每一个sss与aaa的对拿进来，计算在某一个状态下采取 某一个动作的对数概率（log probability)log⁡pθ(atn∣stn)logpθ​(atn​∣stn​)。对这个概率取梯度，在梯度前面乘一个权重，权重就是这场游戏的奖励。我们计算出

误差：一个物理量的真实值与计算值之间的差异。这个例子给我们带来的启发是：当我们在设计一个算法时，要事先考虑其是否是数值稳定的。误差是不可回避的，算法的稳定性会是一个非常重要的话题。由此可见，近似值的有效数字越多，其绝对误差越小有了这个概念，如何求一个数字的有效数字呢？上图中的形式又被称为标准浮点式或科学计数法注意：精确值的有效数字可认为有无限多位。

  下图介绍了强化学习里面智能体与环境之间的交互，智能体得到环境的状态后，它会采取动作，并把这个采取的动作返还给环境。环境得到智能体的动作后，它会进入下一个状态，把下一个状态传给智能体。在强化学习中，智能体与环境就是这样进行交互的，这个交互过程可以通过马尔可夫决策过程来表示，所以马尔可夫决策过程是强化学习的基本框架。  本章将介绍马尔可夫决策过程。在介绍马尔可夫决策过程之前，我们先介绍它的简化版本