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传统蚁群算法主要解决的是闭环旅行商问题 (TSP)，即找到遍历所有节点并返回起点的最短路径。然而，在实际应用中，我们常常需要解决起点和终点不同的开放式旅行商问题 (Open TSP)。 为了解决这个问题，我们可以对经典蚁群算法进行以下修改： 信息素更新策略: 在经典蚁群算法中，信息素的更新是基于回路的，即每只蚂蚁完成一次遍历后更新路径上的信息素。而在开放式TSP中，我们需要根据每条边的访问频率和路径长度来更新信息素，而不考虑回路。 状态转移规则: 经典蚁群算法中，蚂蚁根据当前节点和信息素浓度选择下一个节点，最终形成一个回路。对于开放式TSP，需要修改状态转移规则，使得蚂蚁在访问所有节点后停止，而不是回到起点。一种方法是引入一个虚拟节点，连接起点和终点，并将虚拟节点的访问次数计入路径长度计算。 路径选择: 在完成所有节点的访问后，选择总长度最短的路径作为最终解。 通过以上修改，可以将经典蚁群算法应用于解决确定起点终点的无闭环旅行商问题，并找到最优或近似最优的路径。 总结 针对确定起点终点的开放式旅行商问题，提出了一种基于经典蚁群算法的改进方法。通过修改信息素更新策略、状态转移规则和路径选择方法，使其适用于开放式TSP，为实际应用中的路径规划问题提供了一种有效的解决方案。

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AHP（层次分析法）用于指标权重确定，涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。

利用fnn求解嵌入维度，非线性时间序列、混沌数据分析。

(2)确定范围使用谓词BETWEEN … AND … NOT BETWEEN … AND … [例10]查询年龄在20~23岁（包括20岁和23岁）之间的学生的姓名、系别和年龄。 SELECT Sname，Sdept，Sage FROM Student WHERE Sage BETWEEN 20 AND 23该查询等价于下面的查询SELECT Sname, Sdept, Sage FROM Student WHERE Sage>=20 AND Sage

确定冲突解决范围： 事务级别：冲突中目标本地记录获胜时，整个复制事务回滚。推荐使用此选项。 行级别：冲突中目标本地记录获胜时，仅回滚相关的一条记录。 影响参照完整性冲突解决的范围。

使用 IN 操作符可查询指定集合内属性值元组。

（2）确定范围谓词：在查询过程中，通过使用BETWEEN和NOT BETWEEN来指定特定范围条件，例如查询年龄在20到23岁之间的学生的姓名、系别和年龄，或者排除这个范围之外的学生信息。