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中国最恐怖的十大旅游禁区
篇一:照美冥禁图
中国最恐怖的十大旅游禁区
有些地方自古以来就是生命的禁区，死神的居所，
只要有人不小心误入其中，多半将是有去无回。而在中国，也同样存在许多类似的禁区，
它们被列为旅行社的黑名单，一般人从来不敢乱闯。
1、羌塘 探秘人类生命的禁区
没有多少人能够进入这块“人类生命的禁区”，没有多少人能够探访这个“野生动物的王国”。
这里是“地球的第三极”，这是“世界屋脊中的屋脊”，这就是位于西藏那曲地区和阿里地区北面的羌塘自然保护区。
如果你敢孤身穿越这块神秘的“无人区”，那么相信你绝对可以算的上“真的汉子”了！
2、北京“灵异”鬼地
夜里听到丝竹之声，夹杂有年轻女人幽怨的吟诗声？晚上都能听见有人在奏乐，
而且有时能看见宫女太监排队走过？有些人还在胡同里撞见过游弋的冤魂？
听上去太诡异了，但这却是北京许多老宅乃至像故宫等一大批皇家宫殿夜里经常发生的怪事。
古往今来，人们一直在争论是否有鬼的存在。同时，那种对鬼的恐惧也在影响着人们的生活。
3、鬼湖拉昂错 空旷死寂人际罕至照美冥禁图。
拉昂错，人称鬼湖，藏语意为“有毒的黑湖”，位于阿里地区普兰县境内，与淡水的圣湖玛旁雍错一路相隔，
为微咸水湖，因此其湖水人畜皆不能饮用，这大概便是“鬼湖”之名的由来。
最恐怖的传说是，拉昂错的平面图看上去像一张剥开的人皮。
4、河南封门村 灵异“鬼”村
禁毒图片
篇二:照美冥禁图
珍爱生命远离毒品专场文艺晚会
珍爱生命远离毒品专场文艺晚会
珍爱生命远离毒品专场文艺晚会
禁毒教育签名活动
禁毒教育签名活动
图节点着色问题中的禁忌搜索算法
篇三:照美冥禁图
图节点着色问题中的禁忌搜索算法
09-03-25 作者： 编辑：校方人员
图节点着色问题是组合最优化中典型的非确定多项式(NP)完全问题，也是图论中研究得最久的一类问题。目前解决该问题的算法很多，如回溯算法、分支界定法、Welsh-Powell算法、神经网络、遗传算法以及模拟退火算法等。综合比较各种算法，前两种算法是精确算法，但时间复杂性太大；后三种属于近似算法，虽然时间复杂性可接受，
能够得到较好的近似解，但算法本身过于复杂，算法效率难以保证。
本文采用禁忌搜索算法，它同时拥有高效性和鲁棒性。禁忌搜索是一种全局逐步寻优的人工智能算法，它常能有效的应用于一些典型NP问题，如TSP。但禁忌搜索存在一些参数较难设置，这也是应用于通信系统时研究的热点。本文提出针对着色问题的禁忌搜索的具体设计方案，较好的设置了参数，并优化了数据结构，通过实验比较得到了较好的效果。最后提出通过领域简单的变化，禁忌搜索能较好的用于一般算法难以实现的List着色问题。
1图节点着色问题照美冥禁图。
图的着色问题可分为边着色、顶点着色、List着色和全着色，其中最主要的
来表示。这样便可用一个行向量来作为解的数据结构，其中下标1,2,…n依次代表各个顶点，向量中下标对应的分量对应所着色，着色相同的即在同一划分集Vi。如例子的解可表示为：s=[2 3 1 3 1 1]，共3种颜色。
2.2领域的选择
首先确定解的变化形式。一般而言，变化形式分为解的简单变化、向量分量的变化和目标值的变化[3]。鉴于解的数据结构，采用分量变化形式，即对于顶点i，其颜色值从s[i]变为j，其中j属于颜色集C。对于领域，每一个解s的领居由那些满足上面的变化且只有一个分量变化的解组成，每一个分量可以选择m个颜色中的一个，那么对每一个解，共有n*(m-1)个邻居。例如，对于例子中的解s=[2 3 1 3 1 1]，它的一些领居为s1=[1 3 1 3 1 1],s2=[3 3 1 3 1 1],s3=[2 1 1 3 1 1],s4=[2 2 1 3 1 1]等。解的领域即为所有这些邻居组成的集合。
2.3目标函数的选择和候选集的构造
对于图节点着色问题，目标函数的构造是一个难点。由图论的知识，对一个正常点着色，各个顶点与其相邻的顶点所着颜色不同，即各个顶点同与之有边相连的顶点不在同一个划分集Vi中，则：E(V1)+ E(V2)+…+ E(Vn)=0，其中E(Vi)表示顶点集Vi中包含的边数。那么选取目标函数为：f(s)=E(V1)+ E(V2)+…+ E(Vn)，对于那些非正常点着色的不可行解，f(s)>0。在进行禁忌搜索时，每次从领域中以目标函数值最小为依据来选取解。在禁忌搜索完毕时，给出目标函数值最小的解，若为0则得到一个正常点着色方案，若不为0，我们亦可以得到一个较好的方案，这也是用禁忌搜索来解决着色问题的优点之一。
实际编程中还要设置候选集，以便从中选取下一个最优解。鉴于解的形式和目标函数，可用 (n*(m-1))*(n+1)的矩阵来表示，其每行表示解的一个邻居和其对应的目标函数值。
2.4禁忌表和特赦规则的构造
禁忌表的构造和特赦规则的选取通常是禁忌搜索算法的难点，这也是禁忌搜索算法运用于通信系统中时的一个瓶颈。首先，禁忌对象的选择通常也有三种形式：解的简单变化、分量对换的变化和目标值的变化。由于简单变化的禁忌对象
太少，计算时间过多，而目标值变化的对象过多，难以得到全局最优，故选择分量对换。那么禁忌表设为L*3的矩阵，其第一列储存分量所在下标i，对应图中的某点，第二列储存此点的颜色，即s[i]，第三列储存用来交换的颜色j。对于禁忌表长度，鉴于此参数较难设置，我们用经验式L=sqrt(n*(m-1))，在实际运用时可以通过实验来比较选取该值。对于特赦规则，其设置的好坏直接影响进行全局最优化时的效果。考虑当前解s对应的候选集中的最优解s*，若它被禁而同时它对应的目标函数值满足f(s)<f(s*)，那么我们有理由将它特赦，因为直观上理解，我们会得到更好的解。照美冥禁图。
2.5算法终止原则
设置两目标值无改进的最大允许迭代次数k_max和目标值下界fl来保证算法的有穷性。
2.6算法实现的框架
2.6.1主函数的设计
设计好算法后，现在不难给出算法的设计框架。在具体编程时，把一些功能放到外部函数中实现，只在主函数中留出接口。下面是主函数的框架,使用的是MATLAB的伪代码。
初始化：a，m，n为a的维数；%图的邻接矩阵、颜色数、顶点个数
k，best_k，k_max，fl；%迭代步数、最优解所在步、最大允许迭代
数、下界L=n*m^.5取整，h=zeros(L,3)；%禁忌表的设置
s=ones(1,n)，s_best=s，s_now=s，best；%形式、最优解、当前解、最终解
V=zeros(1,n+1)，A=f(s_now)-1；%候选集、特赦值、f为目标函数 开始： 当f(s_now)>fl且(k-best_k<k_max)时，计算
k=k+1；%迭代步数增加
生成s_now的候选集V，其中的元素s是非禁忌或者特赦f(s)<A 在V中选择使目标函数值最小的解s_best
若f(s_best)<A，则A=f(s_best)-1，否则，A=f(s_now)-1；%更新特赦值
若h未满，将对应的交换加入下一行，否则，覆盖第一行；%更新禁忌表
若f(s_best)<best，则best=s_best，best_k=k；%更新全局变量 s_now=s_best；继续。结束
2.6.2候选集生成函数的设计
初始化：r=1；%候选集矩阵的行下标
循环： i=1:n，j=[1:s_now(i) s_now(i+1):m]
temp=s_now，temp(i)=j；%临时变量，储存当前解
change=[i,s_now(i),j]；%对换的变化方式
若禁忌表中没有一行和change相同或者是特赦f(temp)<=A
V(r,1:n)=temp，V(r,n+1)=f(temp)；%前n行储存解 最后一行储存目标值
r=r+1；end %增加迭代次数，继续
3 图节点着色问题的特例-List着色
对一般着色，每个顶点都可从颜色集C中选取任一个颜色，而当限制了每个顶点专属的颜色集时，称为List着色。如下例：