Studoši

koja je razlika izmedu cooling schedule i decrement function

InCogNiTo124 Cooling schedule je koliko sam skužio skup početne i krajnje temperature te kako se ona smanjuje po iteracijama. Međutim, iako je decrement function funkcija koja ti određuje koliko ćeš dekrementirati u nekom trenutku, ona ne mora biti pozvana u svakoj iteraciji. Npr., ako ti je cooling schedule

t_start = 100
t_end = 0
n_iters = 100
function = lambda i: t_start - i * (t_start - t_end) / n_iters

decrement function može biti

def get_decrement(current_t, cooling_schedule, i):
    return current_t - cooling_schedule.function(i)

ali koliko vidim ovako u literaturi se najviše spominje cooling schedule kao takav, a za dekrement se smatra da je opisiv samim scheduleom. Tj. evo meni jedini razlog zašto bi razlikovao dvoje je da trebaš nekakvu memoriju koja je pohranjena u trenutnoj temperaturi, npr. kad bi ti cooling schedule sadržavao nekakav nasumični uzorak, pa ne bi uvijek mogao doći do iste vrijednosti primjenom funkcije iz cooling schedulea.

Može li mi netko objasniti koja poglavlja iz prezentacija proučiti ako nisam tako predmet, a idem radit ovaj Vehicle routing projekt? Tj. kojim algoritmom implementirati to. Tips please 😅

Ima li praga na završnom?

Ima netko tips and tricks za proc ovo u jednom danu?

Zabe ja sam prosa preze pa se nadan da ce bit dovoljno

može netko objasniti kako bi se mogla prikazati tabu lista kada se koristi explicit memory type
Ima zasad u ZI 12/13 s materijala gdje pita za 2 tipa memorije i dati primjer tabu liste za oba tipa
Jel u tom slucaju cuvamo cijelo rjesenje koje je postalo tabu ili?

Morski Pas recimo za onaj primjer s 5 bitova koji čine jedno rješenje bi eksplicitno bilo pohraniti listu koja je duljine 5 i na svakoj poziciji ima broj koji označava koliko još iteracija je zabranjeno flipati taj bit, a za attributive memory bi mogao pohraniti koji sve potezi su zabranjeni, npr. 4. bit se ne smije flipati.