Đề Xuất 11/2022 # Wiki Cardcaptor Sakura Vn / 2023 # Top 17 Like | Tuvanduhocsing.com

Đề Xuất 11/2022 # Wiki Cardcaptor Sakura Vn / 2023 # Top 17 Like

Cập nhật nội dung chi tiết về Wiki Cardcaptor Sakura Vn / 2023 mới nhất trên website Tuvanduhocsing.com. Hy vọng thông tin trong bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu ngoài mong đợi của bạn, chúng tôi sẽ làm việc thường xuyên để cập nhật nội dung mới nhằm giúp bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.

Thông tin

Thư viện ảnh

Khác

Shinomoto Akiho

Manga

Anime

Loạt tác phẩm

Cardcaptor Sakura :Clear Card

Thông tin tiểu sử

Cũng được biết đên với

Akiho-chan

Giới tính

Nữ

Sinh nhật

18/9 ( cung Xử Nữ )

Tuổi

12 ~ 13

Nơi ở

Tomoeda – Nhật Bản

Gia đình

Quản gia : Yuna D. Kaito

Thông tin cá nhân

Nhóm máu

O

Tính cách

Nhút nhát , hiền lành , tốt bụng

Màu mắt

Màu xanh da trời

Màu tóc

Màu vàng tro

Màu da

Màu trắng

Quyền năng

Không sở hữu phép thuật nào

Sở thích

Đọc sách và rất thích hành tây

Không thích

Món Konnyaku

Nghề nghiệp

Học sinh

Tình trạng

Ổn

Sản xuất và truyền thông

Thiết kế

Nhóm CLAMP

Xuất hiện

Xuất hiệnlần đầu

Manga : Chương 7

Anime : Tập 4 Clear Card (Sakura và học sinh chuyển trường đáng yêu)

Xuất hiệnlần cuối

Anime : Tập 22 Clear Card (Thẻ bài trong suốt của Sakura)

Giọng nói

Lồng tiếng Nhật

Suzuki Suzuki

Lồng tiếng Anh

Amanda Lee

Akiho Shinomoto (詩之本 秋穂, Shinomoto Akiho) là một nhân vật mới ra mắt trong phần 4 của anime Cardcaptor Sakura – Clear Card. Cô sống với người chăm sóc của mình – Yuna D. Kaito trong ngôi nhà cũ của Eriol Hiiragizawa tại Tomoeda.

Tên

Tên được đặt của Akiho “秋 穂” có nghĩa là “Lưỡi kiếm mùa thu” trong tiếng Nhật. Họ của cô (tên trong gia đình) sử dụng các ký tự Kanji 詩之本 . “詩” có nghĩa là “bài thơ” hay “nghệ thuật thơ ca“, trong khi “之本” có nghĩa là “nguồn gốc của …“. Vì vậy, họ của cô có thể có nghĩa là “nguồn gốc của thơ”.

Ngoại hình khi xuất hiện

Akiho có mái tóc vàng nhạt dài vừa phải được chia thành hai lọn lớn. Cô có phần tóc mái phía trước với một phần nhỏ trên mắt phải. Cô ấy cũng có một ahoge nhỏ mọc lên từ đỉnh đầu.

Cô là một cô gái nhỏ nhắn với đôi mắt xanh và làn da trắng.

Tính cách

Cô được coi là một cô gái nhút nhát, nhưng sau khi Sakura kết bạn với cô, cô tiếp xúc nhiều với thế giới bên ngoài hơn. Giống như Sakura, cô ấy cũng rất vui vẻ và thân thiện.

Ngoài ra, cô cũng khá cả tin, vì cô rất tin lời nói dối của Takashi

Lí lịch

Cô được sinh ra trong gia tộc pháp sư lâu đời nhất ở châu Âu, và là hậu duệ duy nhất được sinh ra mà không có khả năng phép thuật nào cả. Do thực tế này, Akiho đã bị cha mẹ và gia tộc bỏ rơi. Akiho phải chịu nỗi cô đơn suốt thời thơ ấu, sau đó cô chuyển sang sống chung với những cuốn sách của mình và cô đã vui lên. Sau khi gia tộc của cô liên lạc với một hiệp hội ma thuật người Anh, họ xác nhận Akiho không có phép thuật nào và bản thân cô giống như một “cuốn sách trống”. Cả hai bên đều có một ý tưởng rằng họ sẽ có thể “viết lên phép thuật lên cuốn sách ấy”. Gia tộc và hiệp hội sẽ sử dụng một kỹ thuật ma thuật biến Akiho thành một “cuốn sách sống”; bằng cách họ sẽ ghi lại phép thuật của vô số pháp sư lên cô. Kỹ thuật này sẽ đi kèm với nguy cơ Akiho mất ý chí và linh hồn nếu cô không thể chịu được lượng phép thuật đó. Để những cuốn sách ma thuật được nhập vào Akiho, cả gia tộc và hiệp hội quyết định rằng tốt nhất là để cô ấy đi khắp thế giới và tự mình đọc chúng. Một thành viên của hiệp hội, Yuna D. Kaito, được chỉ định làm người giám hộ của cô và người sẽ đi cùng cô trong các chuyến đi của mình. Tại một số thời điểm, Yuna D. Kaito đã đi ngược lại mong muốn của hiệp hội. Anh ta đưa Akiho từ gia tộc của mình và trốn cùng cô đến Tomoeda.

Diễn biến

Sau khi thẻ bài của Sakura trở thành lá bài trong suốt, cô tiếp tục có những giấc mơ về nhân vật bí ẩn dường như đứng đằng sau tất cả; điều duy nhất cô có thể nhận ra là cô có cùng chiều cao với người đó .

Ngày hôm sau, Akiho được giới thiệu là học sinh mới tại trường trung học của Sakura và hai người kết bạn với nhau. Akiho tiết lộ rằng cô đã sống ở nhiều quốc gia và khu vực (bao gồm cả Hồng Kông và Anh – tương tự như Syaoran và Eriol) và đã di chuyển rất nhiều do công việc của cha mẹ cô; nhưng cô thường được chăm sóc bởi Yuna D. Kaito – người mà rõ ràng cô đã dành cho tình cảm đặc biệt.

Khi cả nhóm ra ngoài ngắm hoa anh đào vào mùa xuân, Akiho và Tomoyo biểu diễn song ca cho mọi người và để khích lệ nhóm, Akiho quyết định tham gia cùng Tomoyo trong dàn hợp xướng của trường. Akiho rất giống với Sakura, sự tương đồng về tính cách và ngoại hình tương tự của hai người thậm chí còn được chính Sakura phải thừa nhận. Hai người rất hợp nhau và Akiho đã đến với Sakura để học nấu ăn để cô ấy có thể làm Yuna ngạc nhiên với một bữa ăn cô ấy làm đặc biệt cho anh .

Hóa ra giấc mơ của Akiho và Sakura là cùng một giấc mơ; với Akiho là nhân vật mặc áo choàng (trong đó bản thân cô không biết đó là chính mình do mất ý thức ) và Sakura là chính mình, cả hai bên đều không biết nhau là ai . Lần sau khi Sakura và Akiho lại cùng tiếp tục đi vào cùng một giấc mơ, Akiho sau đó càng biết thêm về lý do tại sao cô ấy có mặt trong những giấc mơ đó: người bí ẩn mà cô ấy đang xem có thứ gì đó cô ấy muốn. Sự cộng hưởng của hai người ngày càng mạnh mẽ hơn trong những giấc mơ lần sau và họ lại tiếp tục gặp nhau.

Sau khi “giấc mơ” ký ức của cô kết thúc, Akiho tỉnh dậy, khóc vì nhớ lại quá khứ. Cô nghĩ rằng :, “mình thật sự cô đơn”, “Đó là một giấc mơ của quá khứ” . Cô bế Momo lên và nói : “Bây giờ tôi có Momo bên mình và Kaito-san” . Sau khi nói điều này, cô ấy nhìn vào cuốn sách của mình và mỉm cười, tiếp tục, và tất cả mọi người tôi đã gặp (kể từ đây) cũng đến đây. Đến lượt mình, Momo nghĩ : ” Đúng vậy, Akiho. Đừng quên rằng bây giờ có những người sẽ ở bên cạnh bạn. Và tại thời điểm đó, thời gian đó cũng vậy … “

Các mối quan hệ

Sakura là bạn cùng lớp của Akiho và là người bạn đầu tiên của cô ở Tomoeda. Sakura đã mời Akiho ăn trưa với cô ấy cùng bạn bè ( Chiharu, Naoko, Rika, Takashi, Tomoyo và Syaoran). Sau đó cô cũng kết bạn với họ ở Tomoeda.

Trong suốt cả ngày, hai người trở nên thân thiết hơn. Tomoyo nhận xét tình bạn của hai người mang lại cảm giác rất ấm áp. Eriol thậm chí còn nhận xét tương tự, nói rằng hai người đã được định sẵn để trở thành bạn bè.

Yuna được coi là người chăm sóc của Akiho. Người ta thường nói bóng gió rằng cô đang ấp ủ một tình cảm đặc biệt dành cho anh.

Momo là người bảo vệ của Akiho, tương tự như Kero và Spinel Sun ; mặc dù Akiho không biết rằng Momo là một linh vật. Momo ẩn danh mình dưới dạng là “thú nhồi bông” bên cạnh Akiho, và đôi lúc trò chuyện với Yuna trong bí mật.

Khác

Thông tin bên lề

Trong câu chuyện hậu trường của Chương 25, một pháp sư đã nói, ” Akiho đứa con duy nhất (chúng ta có) bằng tuổi với thủ lĩnh tiếp theo của tộc Li”. Tức là Akiho bằng tuổi với Syaoran – người cũng cùng với sinh nhật của cô.

Cô từng sống ở Pháp, Đức, Ý, Anh và Hồng Kông trước khi đến Nhật Bản.

Akiho đã từng bị chịu ảnh hưởng của thẻ bài Snooze

Nữ diễn viên lồng tiếng của Akiho – Minori Suzuki, là giọng ca đã thể hiện bài Rewind – bài hát kết thúc phim thứ hai của Cardcaptor Sakura: Clear Card

Liên kết ngoài

Support

Write by Tứ Bảnh

Bài Toán Người Bán Hàng – Là Gì Wiki / 2023

Bài toán người bán hàng (tiếng Anh: travelling salesman problem – TSP) là một bài toán NP-khó thuộc thể loại tối ưu rời rạc hay tổ hợp được nghiên cứu trong vận trù học hoặc lý thuyết khoa học máy tính. Bài toán được phát biểu như sau. Cho trước một danh sách các thành phố và khoảng cách giữa chúng, tìm chu trình ngắn nhất thăm mỗi thành phố đúng một lần.

Bài toán được nêu ra lần đầu tiên năm 1930 và là một trong những bài toán được nghiên cứu sâu nhất trong tối ưu hóa. Nó thường được dùng làm thước đo cho nhiều phương pháp tối ưu hóa. Mặc dù bài toán rất khó giải trong trường hợp tổng quát, có nhiều phương pháp giải chính xác cũng như heuristic đã được tìm ra để giải quyết một số trường hợp có tới hàng chục nghìn thành phố.

Ngay trong hình thức phát biểu đơn giản nhất, bài toán TSP đã có nhiều ứng dụng trong lập kế hoạch, hậu cần, cũng như thiết kế vi mạch.

Trong lý thuyết độ phức tạp tính toán, phiên bản quyết định của TSP (cho trước độ dài L, xác định xem có tồn tại hay không một chu trình đi qua mỗi đỉnh đúng một lần và có độ dài nhỏ hơn L) thuộc lớp NP-đầy đủ. Do đó, có nhiều khả năng là thời gian xấu nhất của bất kì thuật toán nào cho TSP đều tăng theo cấp số nhân với số thành phố.

TSP có một vài ứng dụng thậm chí trong dạng thức nguyên thuỷ của nó như lập kế hoạch, logistic, và sản xuất các microchip. Thay đổi đi chút ít nó xuất hiện như một bài toán con trong rất nhiều lĩnh vực như việc phân tích gen trong sinh học. Trong những ứng dụng này, khái niệm thành phố có thể thay đổi thành khách hàng, các điểm hàn trên bảng mạch, các mảnh DNA trong gen, và khái niệm khoảng cách có thể biểu diễn bởi thời gian du lịch hay giá thành, hay giống như sự so sánh giữa các mảnh DNA với nhau. Trong nhiều ứng dụng, các hạn chế truyền thống như giới hạn tài nguyên hay giới hạn thời gian thậm chí còn làm cho bài toán trở nên khó hơn.

Trong lý thuyết của độ phức tạp tính toán, phiên bản quyết định của bài toán TSP thuộc lớp NP-đầy đủ. Vì vậy không có giải thuật hiệu quả nào cho việc giải bài toán TSP. Hay nói cách khác, giống như thời gian chạy xấu nhất cho bất ký giải thuật nào cho bài toán TSP tăng theo hàm mũ với số lượng thành phố, vì vậy thậm chí nhiều trường hợp với vài trăm thành phố cũng đã mất vài năm CPU để giải một cách chính xác.

Lịch sử

Nguồn gốc của bài toán người bán hàng vẫn chưa được biết rõ. Một cuốn sổ tay dành cho người bán hàng xuất bản năm 1832 có đề cập đến bài toán này và có ví dụ cho chu trình trong nước Đức và Thụy Sĩ, nhưng không chứa bất kì nội dung toán học nào.

Bài toán người bán hàng được định nghĩa trong thế kỉ 19 bởi nhà toán học Ireland William Rowan Hamilton và nhà toán học Anh Thomas Kirkman. Trò chơi Icosa của Hamilton là một trò chơi giải trí dựa trên việc tìm kiếm chu trình Hamilton. Trường hợp tổng quát của TSP có thể được nghiên cứu lần đầu tiên bởi các nhà toán học ở Vienna và Harvard trong những năm 1930, đặc biệt là Karl Menger, người đã định nghĩa bài toán, xem xét thuật toán hiển nhiên nhất cho bài toán, và phát hiện ra thuật toán láng giềng gần nhất là không tối ưu.

Hassler Whitney ở đại học Princeton đưa ra tên bài toán người bán hàng ngay sau đó.

Trong những năm 1950 và 1960, bài toán trở nên phổ biến trong giới nghiên cứu khoa học ở châu Âu và Mỹ. George Dantzig, Delbert Ray Fulkerson và Selmer M. Johnson ở công ty RAND tại Santa Monica đã có đóng góp quan trọng cho bài toán này, biểu diễn bài toán dưới dạng quy hoạch nguyên và đưa ra phương pháp mặt phẳng cắt để tìm ra lời giải. Với phương pháp mới này, họ đã giải được tối ưu một trường hợp có 49 thành phố bằng cách xây dựng một chu trình và chứng minh rằng không có chu trình nào ngắn hơn. Trong những thập niên tiếp theo, bài toán được nghiên cứu bởi nhiều nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực toán học, khoa học máy tính, hóa học, vật lý, và các ngành khác.

Năm 1972, Richard M. Karp chứng minh rằng bài toán chu trình Hamilton là NP-đầy đủ, kéo theo bài toán TSP cũng là NP-đầy đủ. Đây là một lý giải toán học cho sự khó khăn trong việc tìm kiếm chu trình ngắn nhất.

Một bước tiến lớn được thực hiện cuối thập niên 1970 và 1980 khi Grötschel, Padberg, Rinaldi và cộng sự đã giải được những trường hợp lên tới 2392 thành phố, sử dụng phương pháp mặt phẳng cắt và nhánh cận.

Trong thập niên 1990, Applegate, Bixby, Chvátal, và Cook phát triển một chương trình mang tên Concorde giải được nhiều trường hợp có độ lớn kỉ lục hiện nay. Gerhard Reinelt xuất bản một bộ dữ liệu các trường hợp có độ khó khác nhau mang tên TSPLIB năm 1991, và nó đã được sử dụng bởi nhiều nhóm nghiên cứu để so sánh kết quả. Năm 2005, Cook và cộng sự đã giải được một trường hợp có 33810 thành phố, xuất phát từ một bài toán thiết kế vi mạch. Đây là trường hợp lớn nhất đã được giải trong TSPLIB. Trong nhiều trường hợp khác với hàng triệu thành phố, người ta đã tìm được lời giải với sai số không quá 1% so với lời giải tối ưu.

Phát biểu

Có một người giao hàng cần đi giao hàng tại n thành phố. Anh ta xuất phát từ một thành phố nào đó, đi qua các thành phố khác để giao hàng và trở về thành phố ban đầu. Mỗi thành phố chỉ đến một lần, và khoảng cách từ một thành phố đến các thành phố khác đã được biết trước. Hãy tìm một chu trình (một đường đi khép kín thỏa mãn điều kiện trên) sao cho tổng độ dài các cạnh là nhỏ nhất.

Dưới dạng đồ thị

Bài toán người bán hàng có thể được mô hình hoá như một đồ thị vô hướng có trọng số, trong đó mỗi thành phố là một đỉnh của đồ thị còn đường đi giữa các thành phố là mỗi cách. Khoảng cách giữa hai thành phố là độ dài cạnh. Đây là vấn đề cực tiểu hoá với điểm đầu và điểm cuối là cùng một đỉnh sau khi thăm hết các đỉnh còn lại đúng một lần. Mô hình này thường là một đồ thị đầy đủ (giữa mỗi cặp đỉnh đều có cạnh). Nếu không có đường giữa hai thành phố thì có thể thêm một cạnh với độ dài đủ lớn vào đồ thị mà không ảnh hưởng đến kết quả tối ưu sau cùng.

Đối xứng và bất đối xứng

Trong bài toán TSP đối xứng, khoảng cách giữa hai thành phố là không đổi dù đi theo chiều nào. Như vậy đồ thị trong bài toán này là đồ thị vô hướng. Việc đối xứng này làm giảm đi một nửa số lời giải có thể. Trong khi đó, với bài toán TSP bất đối xứng thì đường đi giữa hai thành phố có thể chỉ một chiều hoặc có độ dài khác nhau giữa mỗi chiều, tạo nên đồ thị có hướng. Các tai nạn giao thông, đường một chiều hay phí hàng không giữa các thành phố với phí điểm xuất phát và điểm đến khác nhau là những ví dụ về sự bất đối xứng.

Tìm kiếm lời giải

Cũng như các bài toán NP-khó khác, có các hướng sau đây để tiếp cận bài toán người bán hàng.

Thiết kế thuật toán tìm kiếm lời giải tối ưu (thường hoạt động hiệu quả cho những trường hợp nhỏ).

Thiết kế thuật toán heuristic để tìm những lời giải tốt nhưng không nhất thiết tối ưu.

Thiết kế thuật toán xấp xỉ để tìm những lời giải không quá lớn so với lời giải tối ưu.

Giải quyết các trường hợp đặc biệt.

Ví dụ minh họa

Sử dụng thuật toán láng giềng gần nhất (tiếng Anh: nearest neighbour algorithm) Các bước của thuật toán:

Bước 1: Chọn một đỉnh bắt đầu V.

Bước 2: Từ đỉnh hiện hành chọn cạnh nối có chiều dài nhỏ nhất đến các đỉnh chưa đến. Đánh dấu đã đến đỉnh vừa chọn.

Bước 3: Nếu còn đỉnh chưa đến thì quay lại bước 2.

Bước 4: Quay lại đỉnh V.

Bài toán có năm thành phố với khoảng cách giữa các thành phố được tính bằng km. Sử dụng thuật toán láng giềng gần nhất, bắt đầu lần lượt từ mỗi đỉnh, tìm đường đi thích hợp cho người bán hàng, cửa hàng đặt tại A và cần đi qua tất cả thành phố còn lại.

Bắt đầu với đỉnh A

Từ A, đỉnh gần nhất là C, chiều dài AC = 8

Từ C, đỉnh chưa viếng thăm gần nhất là E, CE = 4

Từ E, đỉnh chưa viếng thăm gần nhất là B, EB = 15

Từ B, đỉnh chưa viếng thăm gần nhất là D, BD = 10

Không còn đỉnh chưa viếng thăm, vì vậy quay về A, DA = 14

Tổng chi phí ACEBDA là 8 + 4 + 15 + 10 + 14 = 51

Lặp lại bắt đầu với những đỉnh khác:

Đỉnh bắt đầu Đường đi Tổng chiều dài

A ACEBDA 51

B BACEDB 50

C CEABDC 45

D DCEABD 45

E ECABDE 50

E ECDBAE 45

Có ba đường đi có chiều dài 45 km là giống nhau. Một nhân viên bán hàng có cửa hàng tại A, đường đi tốt nhất tìm ra bởi thuật toán láng giềng gần nhất là ABDCEA = 45 km

Công thức

Công thức: Bước đầu tiên để giải quyết trường hợp của TSPs lớn phải để tìm một công thức toán học tốt của vấn đề. Trong trường hợp của các vấn đề nhân viên bán hàng đi du lịch, các cấu trúc toán học là một đồ thị, ở mỗi thành phố được biểu thị bằng một điểm (hoặc nút) và dòng được rút ra kết nối hai nút (gọi là vòng cung hoặc cạnh). Liên kết với mỗi dòng là một khoảng cách (hoặc chi phí). Khi nhân viên bán hàng có thể nhận được từ mỗi thành phố để mọi thành phố khác trực tiếp, sau đó đồ thị được cho là hoàn chỉnh. Một chuyến đi vòng quanh những thành phố tương ứng với một số tập hợp con của các dòng, và được gọi là một tour du lịch hoặc một chu trình Hamilton (Đường đi Hamilton) trong lý thuyết đồ thị. Chiều dài của một tour du lịch là tổng độ dài của các đường trong chuyến đi vòng quanh.

Tùy thuộc vào có hay không sự chỉ đạo, trong đó một cạnh của đồ thị là đi qua các vấn đề, ​​một trong những phân biệt đối xứng từ đối xứng đi vấn đề nhân viên bán hàng. Xây dựng các bất đối xứng TSP trên m thành phố, một trong những giới thiệu không-một biến

và do thực tế là tất cả các nút của đồ thị phải có đúng một cạnh chỉ tay về phía nó và một trong những chỉ đi từ nó, có được một vấn đề chuyển nhượng cổ điển. Những khó khăn này một mình là không đủ vì công thức này sẽ cho phép “subtours”, có nghĩa là, nó sẽ cho phép các vòng phân chia xảy ra. Vì lý do này, một mô hình thích hợp của các vấn đề đi du lịch nhân viên bán hàng không đối xứng phải loại bỏ những subtours từ xem xét việc bổ sung “subtour loại bỏ” hạn chế. Vấn đề sau đó trở thành

nơi mà K là bất kỳ tập hợp con thích hợp khác rỗng trong những thành phố 1,…, m. Chi phí c ij được phép khác với chi phí c ji. Lưu ý rằng có m (m-1) không-một biến trong công thức này.

Xây dựng các đối xứng đi vấn đề nhân viên bán hàng, người ta ghi nhận rằng hướng đi qua là không đáng kể, do đó c ij = c ji. Từ hướng không quan trọng bây giờ, người ta có thể xem xét các đồ thị, nơi chỉ có một vòng cung (vô hướng) giữa hai nút. Vì vậy, chúng tôi cho x j e { 0,1 } là biến quyết định nơi j chạy qua tất cả các cạnh E của đồ thị vô hướng và c j là chi phí đi cạnh đó. Để tìm một tour du lịch trong biểu đồ này, người ta phải chọn một tập hợp con của các cạnh như vậy mà tất cả các nút được chứa trong hai chính xác của các cạnh được lựa chọn. Như vậy, vấn đề có thể được xây dựng như một vấn đề 2 khớp trong đồ thị G v có m (m-1) / 2 không-một biến, tức là một nửa số lượng các công tác xây dựng trước đó. Như trong trường hợp bất đối xứng, subtours phải được loại bỏ thông qua hạn chế loại bỏ subtour. Vấn đề do đó có thể được xây dựng như:

Các thuật toán

Để biết về sự gần gũi của các ràng buộc trên với giá trị tối ưu, người ta cũng phải biết một thấp hơn ràng buộc về giá trị tối ưu. Nếu trên và giới hạn dưới trùng, một bằng chứng của tối ưu là đạt được. Nếu không, một ước tính bảo thủ của sai số tương đối thực sự của các ràng buộc trên được cung cấp bởi sự khác biệt của phần trên và phần dưới bị ràng buộc chia cho ràng buộc thấp hơn. Do đó, cần cả trên và kỹ thuật ranh giới thấp hơn để tìm thể chứng minh giải pháp tối ưu cho các vấn đề tổ hợp khó khăn hoặc thậm chí để có được các giải pháp đáp ứng một sự đảm bảo chất lượng.

Vì vậy, làm thế nào để có được và cải thiện thấp hơn ràng buộc? Một thư giãn của một vấn đề tối ưu hóa là một vấn đề tối ưu hóa mà bộ các giải pháp khả thi đúng có chứa tất cả các giải pháp khả thi của vấn đề ban đầu và có giá trị hàm mục tiêu nhỏ hơn hoặc bằng với đúng giá trị hàm mục tiêu cho các điểm khả thi cho vấn đề ban đầu. Do đó chúng tôi thay thế các “true” vấn đề bằng một với một khu vực có tính khả thi hơn đó là khả năng giải quyết dễ dàng hơn. Thư giãn này được tiếp tục tinh chế để thắt chặt các khu vực có tính khả thi để nó đại diện cho chặt chẽ hơn vấn đề thực sự. Các kỹ thuật tiêu chuẩn để đạt được giới hạn thấp hơn trên các vấn đề TSP là sử dụng một thư giãn mà là dễ dàng hơn để giải quyết hơn vấn đề ban đầu. Những nới lỏng có thể có một trong hai bộ khả thi rời rạc hay liên tục. Một số nới lỏng đã được xem xét cho TSP. Trong số đó là thư giãn n-đường dẫn, thư giãn chuyển nhượng, thư giãn 2 phù hợp, thư giãn 1-cây, và các chương trình thư giãn tuyến tính. Để tạo ra một cách ngẫu nhiên TSPs không đối xứng, vấn đề có đến 7500 thành phố đã được giải quyết bằng cách sử dụng thư giãn khoán, trong đó cho biết thêm subtours trong một khuôn khổ chi nhánh và ràng buộc và trong đó sử dụng một phỏng đoán ranh giới trên dựa trên subtour vá, (Miller và Pekny, 1991) [9]. Đối với TSP đối xứng, thư giãn 1-cây và nới lỏng 2 phù hợp đã thành công nhất. Những nới lỏng đã được nhúng vào một khuôn khổ chi nhánh và cắt.

Quá trình tìm kiếm hạn chế được vi phạm bởi một thư giãn nhất định, được gọi là một máy bay cắt kỹ thuật và tất cả những thành công cho các vấn đề TSP lớn đã sử dụng máy bay để cắt liên tục thắt chặt việc xây dựng của vấn đề. Điều quan trọng cần nhấn mạnh rằng tất cả các phương pháp tính toán thành công với TSP sử dụng khía cạnh-định bất bình đẳng như cắt máy bay. Máy bay cắt chung loại của văn học lập trình số nguyên sử dụng đơn cơ sở-đại diện để có được cắt giảm, chẳng hạn như Gomory hoặc cắt giảm giao lộ, từ lâu đã bị bỏ rơi vì tính chất hội tụ nghèo.

Ứng dụng

Thuật toán tối ưu hóa đã được áp dụng cho nhiều vấn đề tối ưu hóa tổ hợp khác nhau, từ phân bậc hai với Proteingấp hoặc định tuyến xe (Vehicle routing problem) và rất nhiều phương pháp có nguồn gốc đã được thích nghi với các vấn đề năng động trong thực tế các biến ngẫu nhiên, các vấn đề ngẫu nhiên, đa mục tiêu và triển khai song song. Nó cũng đã được sử dụng để sản xuất các giải pháp gần tối ưu cho vấn đề nhân viên bán hàng đi du lịch. Họ có lợi thế hơn mô phỏng luyện kim (Simulated annealing) và thuật toán di truyền (Genetic algorithm) của phương pháp tiếp cận vấn đề tương tự khi đồ thị có thể thay đổi tự động; thuật toán đàn kiến có thể chạy liên tục và thích ứng với những thay đổi trong thời gian thực. Đây là quan tâm trong mạng định tuyến (Network routing) và các hệ thống giao thông đô thị.

nhỏ

Các thuật toán ACO đầu tiên được gọi là hệ thống Ant [17] và nó nhằm mục đích để giải quyết vấn đề nhân viên bán hàng đi du lịch, trong đó mục đích là để tìm ngắn chuyến đi vòng quanh để liên kết một loạt các thành phố. Các thuật toán chung là tương đối đơn giản và dựa trên một tập hợp các kiến, mỗi người làm của vòng các chuyến đi có thể cùng các thành phố. Ở mỗi giai đoạn, các kiến lựa chọn để di chuyển từ một thành phố khác theo một số quy tắc:

1. Nó phải đến mỗi thành phố đúng một lần.

2. Một thành phố xa xôi có ít cơ hội được lựa chọn (khả năng hiển thị.

3. Cường độ cao hơn đường mòn pheromone đặt ra trên một cạnh giữa hai thành phố, lớn hơn xác suất mà cạnh đó sẽ được chọn.

4. Đã hoàn thành cuộc hành trình của nó, là kiến ​​gia gửi pheromone hơn trên tất cả các cạnh nó đi qua, nếu cuộc hành trình ngắn.

5. Sau mỗi lần lặp, những con đường mòn các kích thích tố bay hơi.

Độ phức tạp tính toán

Phiên bản quyết định của bài toán người bán hàng là NP-đầy đủ. Ngay cả khi khoảng cách giữa các thành phố là khoảng cách Euclide, bài toán vẫn là NP-khó.

– Với n thành phố thì có: 1/2 × (n − 1)! đường đi.

Độ phức tạp của tính xấp xỉ

Trong trường hợp tổng quát, bài toán người bán hàng là NPO-đầy đủ. Khi các khoảng cách thỏa mãn bất đẳng thức tam giác và đối xứng, bài toán là APX-đầy đủ và thuật toán Christofides có thể tìm lời giải xấp xỉ không quá 1,5 lần lời giải tối ưu.

Các trường hợp đặc biệt

Cải thiện ngẫu nhiên

Tối ưu hóa chuỗi Markov thuật toán sử dụng để phát tìm kiếm địa phương phụ các thuật toán có thể tìm thấy một con đường rất gần với các tuyến đường tối ưu cho 700 đến 800 thành phố. TSP là một chuẩn mực cho nhiều chẩn đoán chung đưa ra để tối ưu hóa tổ hợp như các thuật toán di truyền, tìm kiếm Tabu, kiến thuộc địa tối ưu hóa và các phương pháp entropy chéo.

Không gian Euclide

Ghi chú

Liên kết ngoài

Template:Thể loại Commons Tiếng Anh:

Thể loại:Lý thuyết đồ thị Thể loại:Vận trù học Thể loại:Bài toán NP-đủ Thể loại:Giải thuật lý thuyết đồ thị Thể loại:Lý thuyết đồ thị trong các bài toán tính toán

Cách Chứng Minh Tài Chính Du Lịch Hàn Quốc (2021) ▶️ Wiki 1 Phút ◀️ / 2023

Cách chứng minh tài chính du lịch Hàn Quốc gồm có những giấy tờ gì? là điều mà nhiều người quan tâm, nhất là những người chuẩn bị đi du lịch Hàn Quốc. Chúng ta cùng tham khảo bài viết sau đây để có thể chuẩn bị đầy đủ các giấy tờ để chứng minh tài chính du lịch Hàn Quốc của mình nhanh, dễ hơn.

Visa Hàn Quốc là điều kiện cần và đủ khi đi du lịch, du học Hàn Quốc. Nhưng để xin được Visa thì bạn cần phải chứng minh tài chính du lịch Hàn Quốc của mình. Chứng minh tài chính du lịch Mỹ chưa có quy định rõ ràng nhưng Hàn Quốc lại quy định chi tiết và rõ ràng về vấn đề này.

Chứng minh tài chính đi du lịch Hàn Quốc

Cách chứng minh tài chính du lịch Hàn Quốc

Đối với chứng minh tài chính đi du lịch Hàn Quốc thì bạn cần đảm bảo chuẩn bị đầy đủ ba phần sau đây.

1. Sổ tiết kiệm

– Bản gốc và bản sao (hoặc photo) sổ tiết kiệm cùng giấy xác nhận số dư trong sổ.– Số tiền tiết kiệm ở trong sổ tối thiểu là 100 triệu.– Thời hạn mở sổ tiết kiệm là ít nhất 3 tháng.– Thời gian mở sổ tiết kiệm tới lúc nộp hồ sơ:

+ Lãnh sự quán ở Hà Nội: Ít nhất là 30 ngày. Nếu như sổ tiết kiệm của bạn chưa được 30 ngày thì bạn có thể nộp sổ hồng hoặc sổ đỏ thêm.+ Lãnh sự quán ở TPHCM: Không quy định. Tuy nhiên nếu sổ tiết kiệm của bạn mở càng lâu càng tốt.

– Thời gian xin giấy xác nhận số dư trong sổ tiết kiệm là tính từ thời gian xin giấy cho tới ngày nộp không được vượt quá 1 tuần.

2. Chứng minh về thu nhập, công việc

– Người nghỉ hưu: Nộp sổ hưu– Học sinh và sinh viên: Thẻ học sinh, sinh viên (hoặc giấy xác nhận của nhà trường) cùng với đơn xin nghỉ phép.– Chủ doanh nghiệp và hộ kinh doanh: Nộp giấy đăng ký kinh doanh và chứng từ nộp thuế trong 3 tháng gần nhất.– Cán bộ công nhân viên: Nộp hợp đồng lao động và đơn xin nghỉ phép.

3. Phần tài sản

– Cà vẹt xe hơi, sổ hồng hoặc sổ đỏ

Lưu ý: Những người có hộ khẩu ở Đà Nẵng trở ra miền Bắc sẽ nộp hồ sơ tại lãnh sự quán ở Hà Nội, Quảng Nam vào miền Nam sẽ nộp hồ sơ tại lãnh sự quán ở TPHCM. Quy trình của từng tổng lãnh sự, đại sự quán của mỗi nơi là khác nhau. Tùy thuộc vào nơi bạn nộp hồ sơ mà bạn cần thực hiện theo quy định đó.

Bạn nên trang bị đầy đủ kiến thức về xin Visa, chứng minh tài chính du lịch Hàn Quốc để có thể xin Visa du lịch Hàn Quốc tự túc dễ dàng, nhanh chóng hơn, không phải mất công và thời gian đi lại nhiều lần.

Du Lịch Trong Ngày Từ Tokyo Vào Mùa Xuân: Các Điểm Ngắm Hoa Sakura Tuyệt Đẹp Gần Tokyo / 2023

( 1 votes, average: 5.00 out of 5)

NÚI AKAGI – ĐỊA ĐIỂM NGẮM HOA ANH ĐÀO TUYỆT VỜI GẦN TOKYO

Ở đây có cả hai loại hoa màu hoa hồng tuyệt đẹp cùng lúc! Đó là hoa anh đào nở rộ trên bãi cỏ màu hồng của hoa chi anh. Địa điểm này không quá xa, chỉ cách ga Tokyo tầm 150 km, mất 2 giờ đi bằng xe hơi (nếu không kẹt xe) hoặc 2,5 giờ bằng tàu hay bus. Thời điểm tuyệt nhất để ngắm hoa là đầu đến giữa tháng 4.

CÔNG VIÊN HITSUJIYAMA VỚI ĐỒI THẢM HOA ANH ĐÀO (SAKURA) VÀ HOA CHI ANH (SHIBAZAKURA)

Công viên rộng lớn này được bao bọc bởi hoa chi anh (shibazakura). Khoảng cách từ ga Tokyo: khoảng 110km, mất 2 giờ đi xe hơi (nếu không kẹt xe) hoặc bằng tàu. Thời điểm tuyệt nhất để ngắm hoa là từ giữa đến đầu tháng 5

CÔNG VIÊN GONGENDO (SATTE) GẦN TOKYO VỚI HOA ANH ĐÀO VÀ HOA CẢI VÀO MÙA XUÂN

NGẮM HOA ANH ĐÀO CÙNG ĐẦU XE LỬA CỔ TẠI NAGATORO, SAITAMA

Khu vực núi Saitama với nhiều điểm ngắm hoa anh đào tuyệt đẹp với thiên nhiên tươi mới của mùa xuân. Khoảng cách từ ga Tokyo: khoảng 105 km, 1,5 giờ đi bằng xe hơi hoặc 2 giờ đi tàu. Thời điểm tuyệt nhất để ngắm hoa là từ cuối tháng 3 đến đầu tháng 4.

NGẮM 80 LOẠI HOA ANH ĐÀO BAO BỌC 3 HỒ Ở CÔNG VIÊN MITSUIKE, YOKOHAMA

Công viên rộng lớn này có đến 3 hồ và rất nhiều cây hoa sakura. Khoảng cách từ ga Tokyo khoảng 30 km, mất 1 giờ đi xe hoặc tàu. Thời điểm tuyệt nhất để ngắ hoa là cuối tháng 3 đến đầu tháng 4.

3 ĐIỂM NGẮM HOA ANH ĐÀO TUYỆT ĐẸP TẠI KAMAKURA

Thị trấn lịch sử với những ngôi chùa và đền cổ được bao bọc bởi những gốc cây sakura.

Khoảng cách từ ga Tokyo: khoảng 60km, mất một giờ đi xe hoặc tàu. Thời điểm tuyệt nhất để ngắm hoa là cuối tháng 3 đến đầu tháng 4.

LÂU ĐÀI ODAWARA VỚI 300 CÂY HOA ANH ĐÀO CỔ

Lâu đài Nhật ấn tượng này có từ thời Sengoku, và lễ hội hoa sakura được tổ chức thường niên với nhiều gian hàng thức ăn. Khoảng cách từ ga Tokyo: khoảng 110 km, mất 1,5 giờ đi xe hoặc tàu. Thời điểm tuyệt nhất để ngắm hoa là từ cuối tháng 3 đến đầu tháng 4.

THẮP SÁNG ILLUMINATION HOA ANH ĐÀO SAGAMIKO

Địa điểm thắp sáng illumination nổi tiếng gần Tokyo thắp sáng các cây sakura với 6 triệu đèn LED. Khoảng cách từ ga Tokyo: khoảng 60km, 1 giờ xe hơi hay 1,5 giờ bằng tàu điện. Thời điểm ngắm hoa: cuối tháng 3 đến đầu tháng 4.

KÊNH ĐÀO SAKURA Ở CAO NGUYÊN IZU

“Đường hầm Sakura” kéo dài 3 km rất ấn tượng chỉ xuất hiện vào mùa này mà thôi. Khoảng cách từ ga Tokyo: khoảng 150km, 3 giờ bằng xe hơi hoặc 2 giờ bằng tàu. Thời điểm tuyệt nhất để ngắm là cuối tháng 3 đến đầu tháng 4.

Hãy ngắm nhìn cảnh đẹp tuyệt có một không hai của núi Phú Sĩ cùng với hoa anh đào nở. Khoảng cách từ ga Tokyo: khoảng 115 km, mất 1 giờ đi xe hoặc 2 giờ đi bus express.

CÁC ĐIỂM NGẮM HOA SAKURA ĐẸP NHẤT XUNG QUANH NÚI PHÚ SĨ

Đánh giá bài viết: ( 1 votes, average: 5.00 out of 5)

KVBro – Nhịp Sống Nhật Bản

Bạn đang đọc nội dung bài viết Wiki Cardcaptor Sakura Vn / 2023 trên website Tuvanduhocsing.com. Hy vọng một phần nào đó những thông tin mà chúng tôi đã cung cấp là rất hữu ích với bạn. Nếu nội dung bài viết hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!