A+B Problem新解

#include<stdio.h>
int cal(int a,int b)
{
    __asm //嵌入汇编标记
    {
        mov eax,a;
        mov ebx,b;
        add eax,ebx;
    }
}
int main()
{
    int a,b;
    scanf("%d%d",&a,&b);
    printf("%d\n",cal(a,b));
}

ALNS (Adaptive Large Neighborhood Search) 是一种优化算法,常用于解决复杂组合优化问题,如车辆路线问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW),其中包含有时间窗约束。在 Python 中实现 ALNS 解决 VRPTW 需要结合一些库,例如 ` pulp` 或 `ortools` 来处理线性规划,以及一些自定义函数来设计适应性操作。 以下是一个简单的概述步骤: 1. **导入必要的库**: ```python import pulp from random import sample from copy import deepcopy ``` 2. **定义问题模型**: - 定义城市、车辆、时间窗等变量和约束条件。 - 使用 `pulp.LpProblem` 创建问题实例,并设置目标函数(最小化总距离或成本)。 3. **构建初始解决方案**: - 初始化一个随机路径集合作为起始解。 4. **ALNS 主循环**: a. **构造邻居解**:通过改变某些决策变量(如交换两个位置、添加或删除某次访问等),生成新的候选解集。 b. **计算适应度**:计算每个解的成本或满足约束的情况。 c. **选择最佳解**:根据一定的评估策略(如概率选择、适应度排序等)选择一部分解进入下一轮。 d. **接受新解**:如果新解足够好,替换当前最优解;否则,根据一定概率接受它。 5. **重复直到收敛或达到最大迭代次数**: ```python while not converged and iteration < max_iterations: # ALNS steps as described above iteration += 1 ``` 6. **返回最优解**: ```python return best_solution ```
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