本文次要对现实中学校安排校车接送教职工，对于满足不同的情况下校车站点建在哪些区域进行了分析研究，并建立了数学模型和求解方法。
问题一中，首先根据floyd算法计算出每个区域到达其他区域的最短路径矩阵，然后根据穷举法利用计算机进行求解。
得知当n=2时，在区域18和31处建立乘车点，最短距离和为24492.当n=3时，在区域15、21和31处建立乘车点，最短距离和为19660.
问题一中，首先根据floyd算法计算出每个区域到达其他区域的最短路径矩阵，然后根据穷举法利用计算机进行求解。
得知当n=2时，在区域18和31处建立乘车点，最短距离和为24492.当n=3时，在区域15、21和31处建立乘车点，最短距离和为19660.
2019/9/8 4:43:45
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Matlab绘制邻接矩阵Floyd算法的基本思想如下：从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能，1是直接从A到B，2是从A经过若干个节点X到B。
所以，我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离，对于每一个节点X，我们检查Dis(AX)+Dis(XB)＜Dis(AB)能否成立，如果成立，证明从A到X再到B的路径比A直接到B的路径短，我们便设置Dis(AB)=Dis(AX)+Dis(XB)，这样一来，当我们遍历完所有节点X，Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。
所以，我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离，对于每一个节点X，我们检查Dis(AX)+Dis(XB)＜Dis(AB)能否成立，如果成立，证明从A到X再到B的路径比A直接到B的路径短，我们便设置Dis(AB)=Dis(AX)+Dis(XB)，这样一来，当我们遍历完所有节点X，Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。
2017/8/12 12:58:29
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中国数学建模-数学工具-Floyd最短路算法的MATLAB程序wh-ee重登录隐身用户控制面板搜索风格论坛形态论坛展区社区服务社区休闲网站首页退出＞＞Matlab,Mathematica,maple,几何画板,word,sas,spss...使用方法技巧我的收件箱(0)中国数学建模→数学建模→数学工具→Floyd最短路算法的MATLAB程序您是本帖的第90个阅读者*贴子主题：Floyd最短路算法的MATLAB程序hanlong等级：新手上路
2018/9/15 7:46:13
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本程序是通过python编写，基于Floyd算法的校园导航系统。
有如下几个功能：1.引见学校景点2.学校景点导航3.添加学校景点4.删除学校景点5.输出两点之间路径可进行数据结构中的增删改查4种基本的操作，基本实现python数据结构或者课程设计。
本资源初代版本可参考本人博客链接http://t.csdn.cn/dvcrk。
本程序是博客程序的优化，添加了添加学校景点、删除学校景点两大功能下载之后可直接运行，不需要额外的通过文件读写结点信息干净又卫生！非常好用！冲！。
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冲！
有如下几个功能：1.引见学校景点2.学校景点导航3.添加学校景点4.删除学校景点5.输出两点之间路径可进行数据结构中的增删改查4种基本的操作，基本实现python数据结构或者课程设计。
本资源初代版本可参考本人博客链接http://t.csdn.cn/dvcrk。
本程序是博客程序的优化，添加了添加学校景点、删除学校景点两大功能下载之后可直接运行，不需要额外的通过文件读写结点信息干净又卫生！非常好用！冲！。
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冲！
2017/8/2 11:19:08
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本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的VRPD问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。
对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立VRP问题，首先通过floyd算法验证各地点间的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳H圈问题；
之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为582（公里），一次整体配送的最短时间为11.64（小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于10次。
对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对14个地点进行聚类，发现它们属于同一个类；
其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分为5个飞行区；
之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路线；
最初，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为6.32（小时），相较问题一时间缩短了近50%。
对于问题三，在问题二的基础上
对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立VRP问题，首先通过floyd算法验证各地点间的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳H圈问题；
之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为582（公里），一次整体配送的最短时间为11.64（小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于10次。
对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对14个地点进行聚类，发现它们属于同一个类；
其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分为5个飞行区；
之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路线；
最初，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为6.32（小时），相较问题一时间缩短了近50%。
对于问题三，在问题二的基础上
2019/8/5 8:34:08
2.11MB
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随着ARCGIS的技术发展,如何利用ARCGIS获取更多信息成为当今研究热点。
文中将ARC-GIS与土地整理相结合,先构建项目区设计前后的DEM,利用ARCGIS计算地块的填、挖土石方量,并将各地块笼统为供需点,应用Floyd算法和网路分析原理,实现土石方量调配路径的最优化。
文中将ARC-GIS与土地整理相结合,先构建项目区设计前后的DEM,利用ARCGIS计算地块的填、挖土石方量,并将各地块笼统为供需点,应用Floyd算法和网路分析原理,实现土石方量调配路径的最优化。
2017/9/16 10:39:51
307KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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