算法城市

⑴ 知道城市的坐标救每两个城市间距离的MTALAB算法

假设城市的坐标存储在一个N*2维的向量data里边，结果存在result里面。

data=[1 2;3 4];
result=[];
N=size(data,2)
for i=1:N
for j=1:N
result(i,j)=sqrt(((data(i,1)-data(j,1)).^2+((data(i,2)-data(j,2)).^2)));
end
end

%result是一个N*2的矩阵，存储的是从第i个城市到第j个城市的距离，比如result(1,1)表示到自己的本身的距离，所以应该为0.还有什么不懂的可以继续追问

⑵ 智能算法的实例为什么计算前后城市位置变了

,罚函数是把约束条件变成目标函数一部分的一种方法，系数4是随意取的，当然这个要根据实际情况，一般和你的目标函数在一个数量级上即可。如果系数取大了，那么不同的自变量使得目标函数的值不同就表现不出来，如果取小了

⑶ 全国一线二线城市分别是哪些

一线城市：上海市、北京市、深圳市、广州市。

新一线城市：成都、杭州、重庆、武汉、苏州、西安、天津、南京、郑州、长沙、沈阳、青岛、宁波、东莞和无锡。

二线城市：昆明市、大连市、厦门市、合肥市、佛山市、福州市、哈尔滨市、济南市、温州市、长春市、石家庄市、常州市、泉州市、南宁市、贵阳市、南昌市、南通市、金华市、徐州市、太原市、嘉兴市、烟台市、惠州市、保定市、台州市、中山市、绍兴市、乌鲁木齐市、潍坊市、兰州市。

二线城市评选标准

2020年已经是第一财经新一线城市研究所制作《城市商业魅力排行榜》的第5年。与往年一样，第一财经收集了170个主流消费品牌的商业门店数据和18家各领域头部互联网公司的用户行为数据和数据机构的城市大数据，

按照商业资源集聚度、城市枢纽性、城市人活跃度、生活方式多样性和未来可塑性五大维度指数来评估337个中国地级及以上城市。算法也和以往保持一致：综合新一线城市研究所专家委员会打分的方式及主成分分析法综合得出最终结果。

在整个算法框架中，构成一级维度指数的数据来自19个二级维度和79个三级维度——展开到四级维度的话，指标数量已经超过了100个。在《第一财经》YiMagazine五月刊及线上发售的《2019城市商业魅力排行榜》报告册中，评判城市评判框架5个维度下的所有79个三级维度指标依次列出，所有城市的指标高低变化曲线都有自己明显的特色。

以上内容参考：中国城市新分级名单-网络

⑷ 城市GDP如何计算

GDP即英文gross domestic proct的缩写，也就是国内生产总值（港台地区有翻译为国内生产毛额、本地生产总值）。通常对GDP的定义为：一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和提供劳务的市场价值的总值。在经济学中，常用GDP和GNP（国民生产总值、gross national proct）共同来衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标。这也是目前各个国家和地区常采用的衡量手段。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。一般来说，国内生产总值有三种形态，即价值形态、收入形态和产品形态。从价值形态看，它是所有常驻单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值与同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常驻单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常驻单位在一定时期内直接创造的收入之和；从产品形态看，它是货物和服务最终使用减去货物和服务进口。 GDP的计算方法现在通常采用三种测算法：生产法，收入法，支出法，1.生产法：GDP＝∑各产业部门的总产出－∑各产业部门的中间消耗 2.收入法：GDP＝∑各产业部门劳动者报酬＋∑各产业部门固定资产折旧＋∑各产业部门生产税净额＋∑各产业部门营业利润 3.支出法：GDP＝总消费＋总投资＋政府支出+净出口（C+I+G+X-M）。一般最常使用支出法或收入法。GDP的确定国家统计局每年公布GDP数据计算需要经过以下几个过程：初步估计过程、初步核实过程和最终核实过程。初步估计过程一般在每年年终和次年年初进行。它得到的年度GDP数据只是一个初步数，这个数据有待于获得较充分的资料后进行核实。初步核实过程一般在次年的第二季度进行。初步核实所获得的GDP数据更准确些，但因仍缺少GDP核算所需要的许多重要资料，因此相应的数据尚需要进一步核实。最终核实过程一般在次年的第四季度进行。这时，GDP核算所需要的和所能搜集到的各种统计资料、会计决算资料和行政管理资料基本齐备。与前一个步骤相比，它运用了更全面、更细致的资料，所以这个GDP数据显得就更准确些。 此外，GDP数据还需要经过一个历史数据调整过程，即当发现或产生新的资料来源、新的分类法、更准确的核算方法或更合理的核算原则时，要进行历史数据调整，以使每年的GDP具有可比性，这是国际惯例。如美国在1929年至1999年之间就进行过11次历史数据调整。 总之，每个时段公布的GDP都有其特定阶段的含义和特定的价值，不能因为在不同时间公布的数据不同，而怀疑统计数据存在问题。当然，我国在GDP的计算体系上也有一些缺憾，例如我国长期采用的原产生于前苏联和东欧国家的统计核算体系，从实际情况看，不少地方已经滞后于时代的发展了。附注：1、一定时期强调的是该年度内“新”增加的最终产品和提供的劳务，往年的不算。例如二手车，二手房等都不算今年的国内生产总值。2、中间产品可以认为是一种原材料产品，是用于生产最终产品用的，也就是说本年度内它生产出来后还要在该年度继续加工生产；如果它被摆到货价上直接销售，被消费者购买并直接用了，那另当别论，是特殊情况，计入总值，否则不能计入。3、这是一个流量的概念，而非存量的概念，并非今年公布的数字就是从建国到现在的总额，这是错误的，它仅指该时期内新生产出来的东西。4、市场价值意味的是用货币作为单位去统计形成的货币总额，因为商品种类太多，吨，个，件，台等等单位没法加总，所以用该年度的货币单位来统计并加总。所谓该年度的货币单位是指这些商品这一年的价格。GDP指标分析一国的GDP大幅增长，反映出该国经济发展蓬勃，国民收入增加，消费能力也随之增强。在这种情况下，该国中央银行将有可能提高利率，紧缩货币供应，国家经济表现良好及利率的上升会增加该国货币的吸引力。反过来说，如果一国的GDP出现负增长，显示该国经济处于衰退状态，消费能力减低。这时，该国中央银行将可能减息以刺激经济再度增长，利率下降加上经济表现不振，该国货币的吸引力也就随之降低了。因此，一般来说，高经济增长率会推动本国货币汇率的上涨，而低经济增长率则会造成该国货币汇率下跌。例如，1995--1999年，美国GDP的年平均增长率为4.1％，而欧元区11国中除爱尔兰(9.0%)较高外，法、德、意等主要国家的GDP增

⑸ 算法的概念

1.(168+184)÷4=88米/秒........速度和
(168+184)÷16=22米/秒......速度差
(88+22)÷2=55米/秒........快速
88-55=33米/秒..........慢速
如果用设未知数的话， 就设快车速度为X，慢车速度为Y
168+184=4（X+Y）
168+184=16（X-Y）
X=55, Y=33
2.算法步骤如下：

第一步,计算法定工作时间内工资a=8×(60-20)=320（元）.

第二步,计算加班工资b=10×20=200（元）.

第三步,计算一周内工资的总数c=a+b=320+200=520（元）.

第四步,计算这个人净得工资数d=c×(1-10%)=520×0.9=468（元）
3.第一步：人带两只狼过河再自己返回
第二步：人带一只狼过河再自己返回
第三步：人带两只羊过河并带两只狼返回
第四步：人带一只羊过河自己返回
第五步：人带两只羊过河

⑹ c语言贪心算法 城市路径

//4d5 贪心算法 单源最短路径问题
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
using namespace std;

const int N = 5;
const int M = 1000;
ifstream fin("4d5.txt");

template<class Type>
void Dijkstra(int n,int v,Type dist[],int prev[],Type c[][N+1]);
void Traceback(int v,int i,int prev[]);//输出最短路径 v源点，i终点

int main()
{
int v = 1;//源点为1
int dist[N+1],prev[N+1],c[N+1][N+1];

cout<<"有向图权的矩阵为："<<endl;
for(int i=1; i<=N; i++)
{
for(int j=1; j<=N; j++)
{
fin>>c[i][j];
cout<<c[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}

Dijkstra(N,v,dist,prev,c);

for(int i=2; i<=N; i++)
{
cout<<"源点1到点"<<i<<"的最短路径长度为:"<<dist[i]<<"，其路径为";
Traceback(1,i,prev);
cout<<endl;
}

return 0;
}

template<class Type>
void Dijkstra(int n,int v,Type dist[],int prev[],Type c[][N+1])
{
bool s[N+1];
for(int i=1; i<=n; i++)
{
dist[i] = c[v][i];//dist[i]表示当前从源到顶点i的最短特殊路径长度
s[i] = false;

if(dist[i] == M)
{
prev[i] = 0;//记录从源到顶点i的最短路径i的前一个顶点
}
else
{
prev[i] = v;
}
}

dist[v] = 0;
s[v] = true;

for(int i=1; i<n; i++)
{
int temp = M;
int u = v;//上一顶点

//取出V-S中具有最短特殊路径长度的顶点u
for(int j=1; j<=n; j++)
{
if((!s[j]) && (dist[j]<temp))
{
u = j;
temp = dist[j];
}
}
s[u] = true;

//根据作出的贪心选择更新Dist值
for(int j=1; j<=n; j++)
{
if((!s[j]) && (c[u][j]<M))
{
Type newdist = dist[u] + c[u][j];
if(newdist < dist[j])
{
dist[j] = newdist;
prev[j] = u;
}
}
}
}
}

//输出最短路径 v源点，i终点
void Traceback(int v,int i,int prev[])
{
if(v == i)
{
cout<<i;
return;
}
Traceback(v,prev[i],prev);
cout<<"->"<<i;
}

⑺ 遗传算法tsp 城市100个 种群个数应该是多少

个体基因数为100，建议种群数为100*（3~5）
遗传代数为100*（8~10）

⑻ 20个城市,给出城市之间的直线距离和可行距离用A*算法求城市最优路径

你需要将任意的城市画成图以后，才能计算出最优的路线，你只是这么一问，别人是无法回答的，建议你说出城市名字，或者是画图表示也可以

⑼ Dijkstra算法在城市交通中的应用

刚开始的话，建议你先不要考虑如何应用，先学习一下算法，弄明白算法原理之后再考虑如何进行实际应用。

如果算法已经搞懂了（起码要能够自己编程实现算法，并自己设计测试数据进行测试），就可以考虑应用了。

这里先简单说说，首先要有数据（巧算法难为无数据之运算^_^），这里你需要有一些节点，以及节点之间的距离。所以，无论你是用现成的地图还是自己画，都需要从图上选取一些点，记录这些点的位置和该点到其他点的直接距离（也就是不通过第三点的距离，比如一条路上顺次有abc三个点，ac之间的距离就不计在内了，因为需要通过b点），然后。。。。也就没什么然后了，直接算就是了^_^

再说说节点选取，一般来讲，地图上的节点通常有一下几类：公交站、知名建筑、地标、桥梁等，由于你是做毕设，因此随便选一些能够表现出效果就好了（况且太多点运算量大，容易死机的说^_^）

还有，如何表现出其应用价值呢？做个界面吧，应用程序（推荐Java/Delphi/VB）或者网页（推荐JSP/PHP/ASP等）都行，界面上起码要有个“查询从A到B的最短路径”功能，然后，当然还要显示查询结果啦，如果你有兴致，可以搞个图片，然后在她们所要经过的最短路径上画线（只要能连接路线途经的节点就够了），这样就可以直观的看出该路线在地图上究竟如何。到这里，基本上也就差不多了，不信你去看看那网络地图的这个功能，也就那么回事儿^_^

最后，作为毕设嘛，重点不全在应用，还应有对该技术的优势、劣势、改进方法等等的分析，这一点就需要更多阅读啦，如果真的有意做好它，不如等做到这一步再来探讨吧^_^

加油！祝你好运^_^

⑽ 2021城市划分标准是什么

2021年全国一二三四五线城市划分全国城市划分为“一线、新一线、二线、三线、四线、五线”。截至2021年1月，一线城4个、新一线城15个、二线城30个、三线城70个、四线城90个、五线城128个。

通过收集170个主流消费品牌的商业门店数据和18家各领域头部互联网公司的用户行为数据和数据机构的城市大数据，按照商业资源集聚度、城市枢纽性、城市人活跃度、生活方式多样性和未来可塑性五大维度指数来评估337个中国地级及以上城市。

相关信息

依据2018年的170个主流消费品牌的商业门店数据和18家各领域头部互联网公司的用户行为数据和数据机构的城市大数据，按照商业资源集聚度、城市枢纽性、城市人活跃度、生活方式多样性和未来可塑性五大维度指数来评估337个中国地级及以上城市。

算法也和以往保持一致：综合新一线城市研究所专家委员会打分的方式及主成分分析法综合得出最终结果。在整个算法框架中，构成一级维度指数的数据来自19个二级维度和79个三级维度——展开到四级维度的话，指标数量已经超过了100个。

在《第一财经》YiMagazine五月刊及线上发售的《2019城市商业魅力排行榜》报告册中，我们把评判城市评判框架5个维度下的所有79个三级维度指标依次列出。你会发现，所有城市的指标高低变化曲线都有自己明显的特色。没有完美的城市，没有两个一模一样的形状，每座城市都尽力抓住机遇，在擅长的领域走得更远。