无名篇2（会员加更）

程予欢接着解释，语气平静如水。

程予欢：TSP

程予欢：Traveling Salesman Problem

程予欢：旅行商问题

程予欢：就是一个经典的组合优化问题

程予欢：给定一组城市和城市之间的距离，要求找到一条经过所有城市且每个城市只经过一次的最短路径

程予欢：例如，一个推销员要访问 n 个城市，他需要从某个城市出发，经过所有城市后再回到起始城市，目标是使整个旅程的距离最短

见大家的眼神还是疑惑，程予欢看向小胖。

小胖秒懂。

俩人开始合作解释介绍原理。

小胖：当碎纸机将纸切碎后，我们可以将复原问题看作是一个特殊的组合优化问题，与旅行商问题（TSP）有一定的相似性

小胖：就是寻找碎纸片之间的正确拼接顺序

程予欢：首先，需要对碎纸片进行数字化处理

程予欢：可以通过扫描的方式将碎纸片的边缘信息，如文字、图案的轮廓、颜色变化等，转化为计算机能够处理的数据

程予欢：将每一个碎纸片看作一个 “节点”，类似于 TSP 中的城市

小胖：在 TSP 中，城市之间有距离，在这里，碎纸片之间的 “距离” 可以定义为它们边缘匹配的程度

小胖：例如，可以通过计算碎纸片边缘的文字、图案连贯性等特征来衡量匹配度

小胖：如果两个碎纸片边缘的文字能够很好地衔接，那么它们之间的 “距离” 就比较小

程予欢：目标是找到一个拼接顺序，使得所有碎纸片拼接后的整体连贯性最好

程予欢：可以定义一个目标函数，例如，最小化所有相邻碎纸片之间 “距离” 之和，这就类似于 TSP 中寻找最短路径的目标

小胖：每个碎纸片只能使用一次，并且要形成一个完整的纸张拼接，就像 TSP 中每个城市只能访问一次且要形成一个闭合回路一样

小胖：同时，要考虑碎纸片的方向问题，有些碎纸片可能需要旋转一定角度才能正确拼接

解释完基本的，俩人都不由自主地开始交流自己的想法。

程予欢：由于问题的复杂性，完全穷举所有可能的拼接顺序往往是不可行的，尤其是当碎纸片数量较多时

程予欢：可以使用启发式算法，如贪心算法

程予欢：从某个碎纸片开始，每次选择与当前碎纸片边缘匹配度最高的另一个碎纸片进行拼接，逐步构建拼接结果

小胖：模拟退火算法或遗传算法，这些算法也可以用于解决碎纸复原问题

小胖：模拟退火算法可以在一定程度上跳出局部最优解，通过模拟物理退火过程来寻找全局最优

小胖：遗传算法则通过模拟生物进化过程，对碎纸片的拼接组合进行交叉、变异等操作，在种群进化中找到较优的拼接方案

俩人相视一笑，击了击掌。

不愧是从大一就开始合作的队友啊，想法一致，就是默契。

小胖：就是先数学建模再技术匹配

大家一脸神奇地看着他俩，嗯，是从未涉及的领域。

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