k-opt算法原理 k-opt算法是一种用于解决旅行商问题(TSP)的启发式算法。TSP是一个经典的组合优化问题,其目标是找到一条最短的路径,使得旅行商可以访问每个城市一次并最终回到出发地。k-opt算法是一种局部搜索算法,它通过不断地调整当前路径来寻找更优的解。 该算法的原理是通过对当前路径进行局部的优化来改善整体...
本文提出了一种基于K-means聚类及分组策略的TSP问题启发式算 法。 3.1.基本思路 本算法运用了K-means算法对问题空间进行聚类,并在每个聚类中 定义了一个代表点。我们将这些代表点作为初始的路径点,并使用2-opt 算法进行优化。 3.2.算法流程 本算法的基本流程如下: 1.初始集合:将城市点按照一定规则划分为若干类,...
注意,处理最大优化问题的算法的近似比也定义为:= supI{OPT(I) / A(I)}。因此,算法A的近似比为1/3,也可以说成是算法A的近似比为3,两种说法是等价的。 设计近似算法有很多途径,但并没有固定的解决问题的“灵丹妙药”。近似算法的设计方法,在很大程度上依赖于它所处理的问题。设计启发式策略也是设计近似...
分析了冶金行业常见的一类批量计划编制问题,给出了这类组合优化问题的数学模型;分析并证明了传统k-Opt算法不适合这类非对称性组合优化问题,提出将1-Shift算法扩展为k-Shifts算法,为求得近优解提供保证;缩小了k-Shifts算法的搜索空间,大大降低了k-Shift算法时间复杂度;改进了优化目标评价函数,大幅度提高求解性能.改进...
vLLM 使用了块级的内存管理和抢占式的请求调度 —— 这些机制都是配合 PagedAttention 一起设计的。vLLM 支持 GPT、OPT 和 LLaMA 等各种大小的常用 LLM,包括那些超出单个 GPU 内存容量的 LLM。 研究者基于多种模型和工作负载进行了实验评估,结果表明:相比于当前最佳的系统,vLLM 能在完全不影响准确度的前提下将...
近似算法:一个近似算法A,对某个优化问题P在多项式时间内给出一个可行解。衡 量近似算法的最重要指标为近似比(approximationratio)。假设P为某个最大优化问题,A 为求解P的一个近似算法。算法A的近似比指对问题P的任意实例I,A在实例I输出的 可行解的解值A(I)与实例I的最优解值OPT(I)之比的下确界,即:=inf...
vLLM 使用了块级的内存管理和抢占式的请求调度 —— 这些机制都是配合 PagedAttention 一起设计的。vLLM 支持 GPT、OPT 和 LLaMA 等各种大小的常用 LLM,包括那些超出单个 GPU 内存容量的 LLM。 研究者基于多种模型和工作负载进行了实验评估,结果表明:相比于当前最佳的系统,vLLM 能在完全不影响准确度的前提下将...
vLLM 使用了块级的内存管理和抢占式的请求调度 —— 这些机制都是配合 PagedAttention 一起设计的。vLLM 支持 GPT、OPT 和 LLaMA 等各种大小的常用 LLM,包括那些超出单个 GPU 内存容量的 LLM。 研究者基于多种模型和工作负载进行了实验评估,结果表明:相比于当前最佳的系统,vLLM 能在完全不影响准确度的前提下将...
遗传算法(GA)作为一种启发式搜索算法,借鉴了达尔文的自然选择和遗传学原理,非常适合解决这类问题。在无人机配送路径规划中,GA通过编码每条可能的配送路线,然后通过选择、交叉和变异等操作,不断演化生成新的配送方案。在每一代迭代中,算法都会评估每条路线的成本(如飞行时间、能耗等),并保留那些成本最低的路线。经过...
vLLM 使用了块级的内存管理和抢占式的请求调度—— 这些机制都是配合 PagedAttention 一起设计的。vLLM 支持 GPT、OPT 和 LLaMA 等各种大小的常用 LLM,包括那些超出单个 GPU 内存容量的 LLM。 研究者基于多种模型和工作负载进行了实验评估,结果表明:相比于当前最佳的系统,vLLM 能在完全不影响准确度的前提下将 ...