1.本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境：需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块：数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型，GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练；采用GBDT模型进行预测，输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量；当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间；通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型，应用穷举法设计算法，得出最佳路线规划；系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算，其基本思路与最佳路线规划模块一致，采用穷举法得到所有路线及其总耗时，最后将它们输出，实现智能推荐。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114

LZW压缩 利用重复发生的模式来节省磁盘空间的无损数据压缩算法。 也可以用于压缩非文本文件。 概述 大于255的单个代码被分配给重现模式。 模式和代码存储在字典中。 用于编码和解码的字典相同。 用法 使用g++ main.cpp编译 编码./a.out msg.txt encoded.txt编码的./a.out msg.txt encoded.txt 解码./a.out encoded.txt decoded.txt 作者 Paramvir Singh（pvs1209pvs）

模拟退火算法作为一种启发式搜索算法，在求解组合优化问题方面具有广泛的应用前景。通过深入理解算法的原理和实现步骤，并结合具体问题的特点进行改进和优化，我们可以更好地发挥模拟退火算法的优势，为实际问题提供有效的解决方案。

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K均值聚类即K-Means算法详解PPT

国密SM2算法（JS加密，C#、Java解密） 详情参考：https://blog.csdn.net/a497785609/article/details/129102042

通过遗传算法GA来优化自抗扰模型的参数 以此来提高的优越性

合同网协议（CNP算法），用于具有时间窗口和优先级约束的网络上多智能体多任务分配问题的去中心化基于市场的协议 仅供学习参考用代码