基于蚁群算法的TSP问题的改进

最新推荐文章于 2025-11-02 10:07:07 发布
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#算法 #咨询

文章介绍了蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)中的应用，并针对经典算法的收敛速度慢的问题提出改进方法。通过调整状态转移概率公式，增加伪随机比例规则，使蚂蚁更倾向于选择信息素最多和启发式信息最大路径，从而加速算法的收敛过程。

    蚁群算法解TSP问题是意大利学者M. Dorigo 等人1991 年首先提出了，建立经典数学模型并实现算法。在这里不对经典算法进行过多描述，仅介绍改进方法～～～ 

        上式为经典状态转移概率公式，利用概率&轮盘赌算法决定蚂蚁可能的下一步运动轨迹。其中，为期望启发式因子, 表示能见度的相对重要性, 反映了蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的受重视程度

最低0.47元/天 解锁文章
Python 爬虫实现多线程与异步抓取技术对比：原理、实战与性能评估
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
10-05 1169
本文对比了Python爬虫中三种并发方式：多线程（threading+requests）、异步IO（asyncio+aiohttp）和多进程。通过实测10个2秒延迟页面的抓取，异步协程耗时最短（≈2.1秒），多线程次之（≈2.5秒），串行方式最慢（≈20秒）。建议根据任务规模选择：小任务用多线程，高并发用异步协程，CPU密集型任务用多进程。异步爬虫性能最优但编程复杂，多线程简单实用，是大多数场景的平衡选择。
Python3.14：终于摆脱了GIL的限制
兴趣使然的创作者
07-16 2240
虽然 python 3.14(freethreaded)移除了 GIL 这个历史包袱，但很多第三方依赖仍然需要进行适配，短期不建议直接应用于生产环境，期待后续发展。
Python 3.14发布：多解释器让性能飙升300%，GIL时代即将终结！
weixin_42321517的博客
10-15 1230
Python 3.14革命性升级：多解释器突破GIL限制，性能提升287%。程序员晚枫实测验证，多解释器可实现真正并行计算，使CPU利用率达100%。新技术适用于数据处理、机器学习等场景，但需注意内存开销和兼容性问题。Python 3.14还引入注解延迟求值、模板字符串等特性，为开发者带来全新体验。建议开发环境立即尝鲜，生产环境等待稳定版本。这一变革使Python首次具备与Go、Rust竞争的并发能力。
解锁 Python 多线程新纪元：深入体验 3.14 的 Free-Threading 功能
qyhua的专栏
10-14 3605
Python 3.14正式引入Free-Threading功能，通过移除GIL实现了真正的多线程并行计算。本文详解了如何编译支持Free-Threading的Python 3.14版本，并通过CPU密集型任务测试展示了4核处理器上近4倍的性能提升。尽管仍存在C扩展兼容性和内存开销等限制，但这一突破标志着Python在高性能计算领域的重要进步。开发者可逐步评估适配，为未来Python生态的无GIL时代做好准备。
python中的进程
飞天喜欢你的博客
12-23 449
简单的多进程实例 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 from multiprocessing import Pool import time def f(x): time.sleep(1) return x*x if __name__ =="__main__": p = Pool(3) #最多放5个进程，以多进程的形
突破性能天花板：Python 3.14 并行计算革命与全生态升级解析
weixin_54447959的博客
10-22 989
Python 3.14的发布标志着这门经典编程语言正式迈入并行计算时代，自由线程模式的落地彻底打破了长期以来的性能束缚，为高性能Python应用的开发提供了核心支撑。从语法层面的灵活性提升，到标准库的功能拓展；从编译器优化带来的性能飞跃，到多平台支持的全面覆盖；从底层安全机制的重构，到生态系统的迭代升级，每个维度的更新都体现了Python团队追求现代化、提升开发者体验的核心目标。对于数据科学家而言，并行计算能力的增强意味着可以更高效地处理大规模数据集；
Python 3.14深度解析：革命性特性与性能优化实践
qq_42568323的博客
08-19 2384
Python 3.14带来了多项革命性改进：GIL被移除实现真正的自由线程并发，多线程性能提升高达300%；引入延迟类型评估解决循环引用问题；新增模板字符串支持自定义处理；REPL环境和错误定位大幅优化；实验性JIT编译器使数值计算提速20倍；Zstandard压缩算法效率提升3-5倍。这些特性显著提升了Python在并发编程、开发体验和计算性能方面的表现，标志着Python进入高性能编程新时代。
Python 即将实现真正的多线程！3.14版本GIL将成为历史
粉丝们务必加入微信粉丝群
08-05 1741
这一版本最受瞩目的变化，就是由Thomas Wouters、Matt Page和Sam Gross共同提出的PEP 779提案：“Python自由线程版本支持标准”。我们熟悉的传统Python，由于全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）的存在，即使在多线程环境下，Python代码实际上也只能在单线程上执行。GIL的本意是为了避免多线程并发时的冲突，却也大幅限制了多线程环境下Python的执行效率。不过，在多线程环境下操作共享数据结构时，还需要格外小心。
重磅：Python 迎来多线程重大更新 no-GIL
代码说，代码让世界更美好。
03-20 2525
重磅：Python 迎来多线程重大更新
Python基础（一）3.14
weixin_41661222的博客
03-14 1036
1.pyCharm新建项目，提示没有解释器解决方法  pycharm 运行python代码的快捷键 ctrl+shift+F10 2.自动添加文件头注释   File->settings->Editor->File and Code Templates->Python Script  在Python Script中添加注释   #!/usr/bin/env python  ...
Python3.14正式支持Free Threaded版本！
weixin_43919327的博客
06-23 1638
Python 社区迎来历史性时刻！Python 3.14 正式将无 GIL 构建列为受支持选项，标志着 Free‑Threaded Phase II 启动。本文将深入解析 PEP 779 规定的支持标准、3.14.0b3 版本的新变化，以及这对Python开发者意味着什么。文末还有小彩蛋哦！
Python 3.14无GIL版本支持多线程性能提升
Python 3.14支持无GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）是近年来Python语言发展史上最具里程碑意义的技术变革之一。长期以来，GIL作为CPython解释器的核心机制，虽然简化了内存管理与线程安全问题，但也...
Python多线程优化技巧：突破GIL限制的高效方案
a61679434973的博客
05-12 892
Python的多线程在I/O密集型任务中表现良好，但在CPU密集型任务中受限于GIL。通过合理使用线程池、结合asyncio或切换为多进程，可以显著提升程序性能。开发者应根据具体场景选择最合适的方案。[END]
python 3.14 多线程gil
10-26
首先，用户的问题是：“我想了解Python 3.14版本中多线程和全局解释器锁（GIL）的相关信息”。用户提到了引用[1]、[2]和[3]，这些引用讨论了Python的GIL、多线程效率问题，以及Python 3.14摆脱GIL的限制。 关键点：...
Python 3.14性能实测：多线程与JIT模式下的速度表现
最新发布
PearlOwl67的博客
11-02 431
Python 3.14的发布带来了自由线程和JIT编译等重磅特性，官方宣称性能有显著提升。测试覆盖6个Python版本（3.9-3.14）及Pypy、Node.js、Rust作为参照，分别在Linux和macOS设备上运行。，无需配置环境就能运行完整测试套件。平台提供实时预览和性能图表生成，我在实测中发现其多线程测试功能特别直观，比本地搭建环境省心不少。想快速验证这些测试结论？
并行计算 | Python的多线程和多进程处理的性能问题
m0_48891301的博客
11-02 568
Linux内核开发中使用的比喻。进程是运行程序的抽象化。一个二进制映像、虚拟化的内存、各种内核资源、相关的安全上下文等等。线程是进程中的执行单位。一个虚拟化的处理器，一个堆栈，以及程序状态。换句话说，进程是正在运行的二进制文件，线程是可由操作系统的进程调度器调度的最小执行单位。一个进程包含一个或多个线程。在单线程进程中，该进程包含一个线程。你可以说线程就是进程–有一件事正在进行。在多线程进程中，进程包含一个以上的线程–有不止一件事情在进行。现代操作系统中两个主要的虚拟化抽象是虚拟化内存和虚拟化处理器。
Python 3.14 新特性盘点，更新了些什么？
Python猫
05-09 2812
这个新的 t-string 语法就是为了解决这个问题，它兼顾了代码的简洁性和内容的安全性。这意味着在往后的几个月里，3.14 的新功能已冻结，不再合入新功能（除了修复问题和完善文档）。用这个 API 提供的函数，我们可以很方便地查询或改变 Python 的运行时配置。Python 3.14 新增的安全外部调试接口是个很给力的新功能，大大改善了 Python 程序的调试体验。在性能上，类型提示的惰性求值和全新的尾调用解释器大幅减轻了启动负担，而实验性的 JIT 编译器则在特定场景下展现了可观的速度提升。
2024年最新Python--多任务（多进程，多线程，协程）_python多进程任务
2401_84557926的博客
05-02 191
”“完成文件的复制”“”# print(“=====>模拟copy文件：从%s---->到%s 文件名：%s” % (old_folder_name,new_folder_name,file_name))# 1.获取用户要copy的文件夹的名字old_folder_name = input(“请输入要copy的文件夹的名字：”)ifmain()
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