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    模拟退火算法优化指派问题

    之前二狗已经分别介绍过了,如何用模拟退火算法和遗传算法,进行背包问题的求解。其实背包问题是可以看成是一个可以看成是一个比较特殊的,有线性约束的,0-1规划问题。在数学中还有很多其他特殊的问题,比如指派问题。指派问题可以看成是更特殊的多个背包问题(很多个背包求优,每个背包只能装一样物品)。基本指派问题一般可以描述为有n个任务n个人。要求为n个任务分配给指定的人来完成。并且在这种基本情况下,人和任务需要是一一对应的关系。不能有重复,不能出现两个人做同一个任务,或者一个人同时做两个任务的情况。(这些情况也属于指派问题的范畴,但属于更加复杂的情况,今天就不做讲解)。指派问题已经有了明确可解的算法,也就是我们大家都知道的匈牙利算法。同样的,这个问题也可以使用模拟退火来解决。今天我们就使用模拟退火算法来为大家演示,如何在指派问题进行优化?

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    借助云联网打通跨地域的Elasticsearch数据摄入及互联

    在Elasticsearch的多个使用场景中都可能会涉及到跨可用区,甚至是跨地域的数据搬移。比如说,用于生产业务的数据库加速/全文检索/多维检索场景,需要做同城,或者是两地三中心的容灾,需要在跨机房,甚至是跨地域的做主备同步。又或者是大型企业的全观测性解决方案、安全SOC解决方案等,在多个地域均有IT基础设施或者企业IT资产,不仅需要将汇总数据集中在统一的运营中心进行监控与分析,并且需要将分散于各地的日志,指标,追踪,遥测,拨测等多个维度的数据集中一起,做统一的数据管理,加快故障地位和根因分析的过程,也需要跨地域的数据集成。

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    未来最有可能被投资商关注的企业级产品推荐:企业社交软件iWorker

    不知道从什么时候起,我的公众微信里聚集了一堆搞企业级产品的投资客,经过几次的交流,很多的投资商都问了我同一个问题,你认为哪些公司适合投资,能否帮忙推荐一些比较好的企业级软件公司。因此,T哥思量再三,的确身边有一堆非常好的创业团队,他们需要外援的支持,他们没有知名度也没有市场认知度,但他们有技术有产品有创业的激情,任何一个创业的人都值得尊敬,也值得我腾出一块自已的地方,帮他们一把,让更多的投资商熟知这些潜力股。 本期我们推荐一家优秀的企业社交产品iWorker(工作家),企业社交流行于欧美,能够帮助企业和公司

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    领券