TSP存在的问题以及注意事项
TSP测定
赵官正青、李金玉、翟羽佳、石振强、王铭 炀
1、TSP的简单介绍及现状 2、TSP三种测试方法
3、大气总悬浮颗粒物（TSP）测 定（称重量法）的详细介绍
TSP的简单介绍
TSP的定义 TSP的来源及组成 TSP的危害 TSP的污染现状
1. TSP的简单介绍
定义： Suspended Particles）
Thanks
危害
总悬浮颗粒物对人体的危害程度主要取决定于 颗粒物粒度大小及化学组成。
越细小的颗粒物对人体危害越大。 粒径超过10微米的颗粒物可被鼻毛吸留，也会 随气流附着皮肤或进入眼睛，会阻塞皮肤的毛 囊和汗腺，引起皮肤炎和眼结膜炎。
粒径小于10微米的颗粒物可随人的呼吸沉积肺 部，甚至可以进入肺泡、血液。这些颗粒物在 肺泡上沉积下来，损伤肺泡和粘膜，导致肺心 病，引起慢性鼻咽炎、慢性支气管炎等一系列 病变，严重的可定 （称重量法）
一、实验目的
掌握智能中流量TSP采样器的使用方法
掌握TSP采样及测定方法
二、实验原理
空气中总悬浮颗粒物（简称TSP）采用重量 法进行测定：抽取一定体积的空气，使之通过已
恒重的滤膜，则悬浮微粒被阻留在滤膜上，根据
采样前后滤膜重量之差及采气体积，可计算总悬
四、计算
总悬浮颗粒物的含量 C（TSP，mg/m3）=
W1-W0 QN × T
式中：W1——尘膜质量，mg W0——空白滤膜质量，mg T——采样时间，min QN——标准状况下的采样流量，m3/min
五、注意事项
1. 由于TSP 采集尘粒的当量直径 <100μ m，考虑 采样头构造，在样品采集时应控制气流速度 在3m/s内； 2. 应仔细检查滤膜，不得有针孔或任何缺陷， 以免采样时漏气。 3. 称量不带衬纸的聚氯乙烯滤膜时，在取放滤 膜时，用金属镊子触一下天平盘，消除静电 的影响。
TSP问题的解决方案
《算法设计与分析》实验报告一学号：姓名:日期： 20161230 得分:一、实验内容：TSP问题二、所用算法的基本思想及复杂度分析：1、蛮力法1）基本思想借助矩阵把问题转换为矩阵中点的求解。
首先构造距离矩阵,任意节点到自身节点的距离为无穷大。
在第一行找到最小项a［1］[j]，从而跳转到第j行，再找到最小值a［j][k]，再到第k行进行查找。
..然后构造各行允许数组row[n]=｛1,1…1}，各列允许数组colable［n]=｛0,1,1….1},其中1表示允许访问，即该节点未被访问；0表示不允许访问，即该节点已经被访问。
如果改行或该列不允许访问,跳过该点访问下一节点。
程序再发问最后一个节点前，所访问的行中至少有1个允许访问的节点,依次访问这些节点找到最小的即可;在访问最后一个节点后，再次访问，会返回k=0，即实现访问源节点，得出一条简单回路。
2）复杂度分析基本语句是访问下一个行列中最小的点，主要操作是求平方，假设有n 个点，则计算的次数为n^2—n.T（n)=n＊(n-1)=O（n^2)。
2、动态规划法1）基本思想假设从顶点s出发，令d(i，V’)表示从顶点i出发经过V’(是一个点的集合）中各个顶点一次且仅一次,最后回到出发点s的最短路径长度.推导：（分情况来讨论）①当V’为空集，那么d（i, V’)，表示从i不经过任何点就回到s了，如上图的城市3—>城市0（0为起点城市）。
此时d（i, V’)=Cis（就是城市i 到城市s 的距离)、②如果V’不为空，那么就是对子问题的最优求解。
你必须在V’这个城市集合中，尝试每一个，并求出最优解。
d（i, V’）=min{Cik + d（k，V’—{k｝)｝注:Cik表示你选择的城市和城市i的距离,d(k，V’—{k})是一个子问题。
综上所述，TSP问题的动态规划方程就出来了：2）复杂度分析和蛮力法相比，动态规划求解tsp问题,把原来时间复杂性O（n！）的排列转化为组合问题，从而降低了时间复杂度，但仍需要指数时间。
TSP问题的解决与实现讲解
TSP问题的解决与实现讲解1. 问题描述所谓TSP问题是指旅行家要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次，并且要求所走的路程最短。
该问题又称为货郎担问题、邮递员问题、售货员问题，是图问题中最广为人知的问题。
2. 基本要求(1) 上网查找TSP问题的应用实例；(2) 分析求TSP问题的全局最优解的时间复杂度；(3) 设计一个求近似解的算法；(4) 分析算法的时间复杂度。
3. 提交报告课程设计报告提交内容包括：(1) 问题描述；(2) 需求分析；(3) 概要设计；(4) 详细设计；(5) 调试分析；(6) 使用说明；(7) 测试结果；(8) 附录（带注释的源程序）。
参见“数据结构课程设计概述.pdf”和“数据结构课程设计示例.pdf”。
指导教师（签字）：系主任（签字）：批准日期：2014年月日1．问题描述（1）题目要求旅行家要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次，最终要回到出发的城市，求出最短路径。
用图论的术语来说，假如有一个图G=(V,E),其中V是顶点集，E是边集，设D=(d)是由ij顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵。
TSP问题就是求出一条通过每个顶点且每个顶点只通过一次的具有最短距离的回路。
（2）基本要求a. 上网查找TSP 问题的应用实例；b. 分析求TSP 问题的全局最优解的时间复杂度；c. 设计一个求近似解的算法；d. 分析算法的时间复杂度。
（3）测试数据5个城市的TSP 问题：注：由于矩阵所表示的是两个城市之间的距离，所以该矩阵为对称矩阵路程矩阵如图所示：最短路径为v 0v 1v 4v 2v 32.需求分析（1）本程序用于求解n 个结点的最短哈密尔顿回路问题。
（2）程序运行后显示提示信息—“Please insert the number of cities:”，例如用户输入5，则表示结点n 的值为5；接下来程序输出提示信息—“Please insert the distance between one city and another:”，例如用户输入测试数据中给出的路程矩阵，表示任意两个城市之间的距离，比如第一个城市到第0个城市之间的距离为25。
TSP的几种求解方法及其优缺点
TSP的几种求解方法及其优缺点一、什么是TSP问题旅行商问题，简称TSP，即给定n个城市和两两城市之间的距离，要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。
其图论描述为：给定图G=（V，A），其中V为顶点集，A 为各顶点相互连接组成的边集，设D=（dij）是由顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵，要求确定一条长度最短的Hamilton回路，即遍历所有顶点当且仅当一次的最短距离。
旅行商问题可分为如下两类：1）对称旅行商问题（dij=dji，Πi，j=1，2，3，⋯，n）；2）非对称旅行商问题（dij≠dji，ϖi，j=1，2，3，⋯，n）。
非对称旅行商问题较难求解，我们一般是探讨对称旅行商问题的求解。
若对于城市V={v1，v2，v3，⋯，v n}的一个访问顺序为T={t1，t2，t3，⋯，t i，⋯，t n}，其中t i∈V（i=1，2，3，⋯，n），且记t n+1=t1，则旅行商问题的数学模型为：minL=。
TSP是一个典型的组合优化问题，并且是一个NP完全难题，是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式，并且已成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准。
因此，快速、有效地解决TSP有着重要的理论价值和极高的实际应用价值。
二、主要求解方法基于TSP的问题特性，构造型算法成为最先开发的求解算法，如最近邻点、最近合并、最近插入、最远插入、最近添加、贪婪插入等。
但是，由于构造型算法优化质量较差，迄今为止已开发了许多性能较好的改进型搜索算法，主要有：1）模拟退火算法2）禁忌搜索算法3）Hopfield神经网络优化算法4）蚁群算法5）遗传算法6）混合优化策略2.1模拟退火算法方法1）编码选择：采用描述TSP解的最常用的一种策略——路径编码。
2）SA状态产生函数的设计：对于基于路径编码的SA状态产生函数操作，可将其设计为：①互换操作（SW AP）；②逆序操作（INV）；③插入操作（INS）。
3）SA状态接受函数的设计：min{1，exp（-△/t）}>random[0，1]准则是作为接受新状态的条件最常用的方案，其中△为新旧状态的目标值差，t为”温度”。
TSP测定
TSP的污染现状
影响我国城市空气质量的首要污染物是悬浮颗
粒物。在113个全国环境保护重点城市中，33个
城市空气质量达到国家二级标准0.20mg/m3，51
个城市空气质量为三级标准0.3mg/m3,29个城市
质量为劣三级，分别占29.2%、45.1%、25.7%。
颗粒污染物较严重的城市主要分布在西北、华北、 中原和四川东部。
3.大气总悬浮颗粒物（TSP）测定 （称重量法）
一、实验目的
掌握智能中流量TSP采样器的使用方法
掌握TSP采样及测定方法
二、实验原理
空气中总悬浮颗粒物（简称TSP）采用重量 法进行测定：抽取一定体积的空气，使之通过已
恒重的滤膜，则悬浮微粒被阻留在滤膜上，根据
采样前后滤膜重量之差及采气体积，可计算总悬
总悬浮颗粒物（TSP）
赵官正青、李金玉、翟羽佳、石振强、王铭 炀
1、TSP的简单介绍及现状 2、TSP三种测试方法
3、大气总悬浮颗粒物（TSP）测 定（称重量法）的详细介绍
TSP的简单介绍
TSP的定义 TSP的来源及组成 TSP的危害 TSP的污染现状
1. TSP的简单介绍
定义： Suspended Particles）
浮颗粒物的质量浓度。
三、实验步骤
1. 采样滤膜在称量前需在平衡室内平衡24h，记下滤膜 编号和质量。 2. 采样时，将已恒重的滤膜用小镊子取出，毛面向上， 将其放在采样夹的网托上，放上滤膜夹，拧紧，调节 采样流量为100L/min. 3. 采样同时记录环境温度及大气压。 4. 采样结束，用镊子小心取下滤膜，使采样毛面朝内， 沿中心线对叠，将折叠好的滤膜放回采样袋中。 5. 采样后的滤膜在平衡室内平衡24h，迅速称量。读数 准确至0.1mg。
隧道施工TSP实施方案
隧道施工TSP实施方案隧道施工是工程建设中的重要环节，而TSP（隧道支护工程）作为隧道施工中的关键技术，其实施方案的制定对于工程的顺利进行至关重要。
本文将就隧道施工TSP实施方案进行详细介绍，以期为相关工程人员提供参考和指导。
一、隧道施工TSP实施方案的基本原则。
1. 安全第一，隧道施工TSP实施方案的制定必须以安全为首要考虑，确保施工过程中人员和设备的安全。
2. 合理高效，隧道施工TSP实施方案需合理安排施工流程，提高施工效率，确保工程质量。
3. 环保节能，在隧道施工TSP实施过程中，应当注重环保和节能，减少对环境的影响，提高资源利用率。
二、隧道施工TSP实施方案的具体内容。
1. 施工前准备工作。
在进行隧道施工TSP实施前，需要进行详细的施工前准备工作，包括对施工现场的勘察和测量工作，确定地质情况和地下水情况，制定相应的施工方案和施工工艺。
2. 支护材料的选择。
隧道支护工程中，支护材料的选择至关重要。
根据地质情况和施工要求，选择合适的支护材料，包括钢支撑、锚杆、喷锚混凝土等，确保支护效果。
3. 施工工艺的确定。
根据隧道的具体情况，确定合适的施工工艺，包括隧道开挖、支护施工、衬砌施工等工序的安排和顺序，确保施工过程中的连续性和顺利进行。
4. 施工管理和监控。
隧道施工TSP实施过程中，需要进行严格的施工管理和监控，包括对施工进度、质量和安全的监测和控制，及时发现和解决施工中的问题。
5. 施工后的验收和总结。
隧道施工TSP实施结束后，需要进行施工质量的验收和总结工作，对施工过程中存在的问题进行总结和分析，为今后的类似工程提供经验和借鉴。
三、隧道施工TSP实施方案的注意事项。
1. 严格遵守相关规范和标准，确保施工质量和安全。
2. 加强与相关部门的沟通和协调，确保施工过程中的顺利进行。
3. 根据实际情况灵活调整施工方案，确保施工的合理性和高效性。
四、结语。
隧道施工TSP实施方案的制定和实施对于工程的顺利进行至关重要。
TSP的几种求解方法及其优缺点
v1.0 可编辑可修改TSP的几种求解方法及其优缺点一、什么是TSP问题旅行商问题，简称TSP，即给定n个城市和两两城市之间的距离，要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。
其图论描述为：给定图G=（V，A），其中V为顶点集，A为各顶点相互连接组成的边集，设D=（dij）是由顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵，要求确定一条长度最短的Hamilton回路，即遍历所有顶点当且仅当一次的最短距离。
旅行商问题可分为如下两类：1）对称旅行商问题（dij=dji，Πi，j=1，2，3，⋯，n）；2）非对称旅行商问题（dij≠dji，ϖi，j=1，2，3，⋯，n）。
非对称旅行商问题较难求解，我们一般是探讨对称旅行商问题的求解。
若对于城市V={v1，v2，v3，⋯，v n}的一个访问顺序为T={t1，t2，t3，⋯，t i，⋯，t n}，其中t i∈V（i=1，2，3，⋯，n），且记t n+1=t1，则旅行商问题的数学模型为：minL=。
TSP是一个典型的组合优化问题，并且是一个NP完全难题，是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式，并且已成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准。
因此，快速、有效地解决TSP有着重要的理论价值和极高的实际应用价值。
二、主要求解方法基于TSP的问题特性，构造型算法成为最先开发的求解算法，如最近邻点、最近合并、最近插入、最远插入、最近添加、贪婪插入等。
但是，由于构造型算法优化质量较差，迄今为止已开发了许多性能较好的改进型搜索算法，主要有：1）模拟退火算法2）禁忌搜索算法3）Hopfield神经网络优化算法4）蚁群算法5）遗传算法6）混合优化策略模拟退火算法方法1）编码选择：采用描述TSP解的最常用的一种策略——路径编码。
2）SA状态产生函数的设计：对于基于路径编码的SA状态产生函数操作，可将其设计为：①互换操作（SWAP）；②逆序操作（INV）；③插入操作（INS）。
TSP的几种求解方法及其优缺点
TSP的几种求解方法及其优缺点一、什么是TSP问题旅行商问题，简称TSP，即给定n个城市和两两城市之间的距离，要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。
其图论描述为：给定图G=（V，A），其中V为顶点集，A为各顶点相互连接组成的边集，设D=（dij）是由顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵，要求确定一条长度最短的Hamilton回路，即遍历所有顶点当且仅当一次的最短距离。
旅行商问题可分为如下两类：1）对称旅行商问题（dij=dji，Πi，j=1，2，3，?，n）；2）非对称旅行商问题（dij≠dji，?i，j=1，2，3，?，n）。
非对称旅行商问题较难求解，我们一般是探讨对称旅行商问题的求解。
若对于城市V={v1，v2，v3，?，v n}的一个访问顺序为T={t1，t2，t3，?，t i，?，t n}，其中t i∈V（i=1，2，3，?，n），且记t n+1=t1，则旅行商问题的数学模型为：minL=。
TSP是一个典型的组合优化问题，并且是一个NP完全难题，是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式，并且已成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准。
因此，快速、有效地解决TSP有着重要的理论价值和极高的实际应用价值。
二、主要求解方法基于TSP的问题特性，构造型算法成为最先开发的求解算法，如最近邻点、最近合并、最近插入、最远插入、最近添加、贪婪插入等。
但是，由于构造型算法优化质量较差，迄今为止已开发了许多性能较好的改进型搜索算法，主要有：1）模拟退火算法2）禁忌搜索算法3）Hopfield神经网络优化算法4）蚁群算法5）遗传算法6）混合优化策略模拟退火算法方法1）编码选择：采用描述TSP解的最常用的一种策略——路径编码。
2）SA状态产生函数的设计：对于基于路径编码的SA状态产生函数操作，可将其设计为：①互换操作（SWAP）；②逆序操作（INV）；③插入操作（INS）。
3）SA状态接受函数的设计：min{1，exp（-△/t）}>random[0，1]准则是作为接受新状态的条件最常用的方案，其中△为新旧状态的目标值差，t为”温度”。
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TSP存在的问题以及注意事项
1）预报前应该做宏观地质预报工作。
2）地震波频率低，分辨率低；是否可以生产专门的炸药。
3）数据采集过程没有严格按要求进行。
①．接收器套管与孔壁的耦合，最好采用环氧树脂②．炮孔的深度、倾斜度、堵孔和注水③．噪音干扰，大于78dB时不能放炮④．单一接收器，不能对资料进行对比分析。
⑤．采用毫秒级瞬发地震专用雷管⑥．套管和检波器必须准确定向，必须有足够的炸药量。
数据处理的参数不能根据实际情况选择
4）认真研究记录的频谱特征，选择合适的滤波窗口，使处理运算过程既能保持稳定，又可以有效滤去谐波和干扰波。
5）认真分析原始记录和纵横波分离后的P、SH、SV波的波形特征，要能定性的认识不同的地质体所反映出来的异常特征如：断层、破碎带或岩性界线、不规则地质体（溶洞）等。
这些地质体是位于前方还是在傍侧。
特别是应在分离后的纵横波时间剖面上定性确定出反射波组的数量。
不能完全依赖机器识别，机器往往会漏掉弱异常并产生假异常。
6）资料的分析和解释：①．对不同参数的处理结果综合分析，看哪一种参数的处理结果与你的定性认识比较接近，如果相差甚远，就应重新分析原始记录和不同处理步聚得出的结果，调整你的定性认识。
②．综合对比分析P、SH、SV不同处理结果，不能只用一种纵波的资料就简单的下结论。
厂家给出了四条判别依据，应该从不同处理步聚的结果中找到这些依据，而不是简单的写在报告中
7）。