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물류, IT 등에서 상품이나 정보를 효율적으로 전달하는 데에도 사용할 수 있습니다 지금까지는 변하지 않는 정적 바카라 사이트 추천프를 가정하여 계산을 수행했습니다 그러나 최근 몇 년 동안 상황이 바뀌었습니다 예를 들어, SNS에서는 '버즈'라는 주제가 제공될 수 있다 이를 업데이트 이벤트라고 하는데, 이로 인해 게시글과 조회수가 급증하더라도 사용자 SNS를 계속 사용할 수 있도록 하려면 어느 서버가 어느 서버에 정보를 보내야 하는지 다시 계산해야 합니다 시간대에 따라 노선의 혼잡도(=측면중량)가 변하는 경우 투어(투어)도 변경되어야 합니다

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TEG에 구현 및 적용할 수 있음을 보장함

Abe Laboratory는 TEG에서 TSP를 해결하는 알고리즘을 제안했습니다 계산 시간을 줄이기 위해 바카라 사이트 추천프를 병렬로 추적하는 분산 알고리즘인 D-TSP; 바카라 사이트 추천프 업데이트 이벤트의 영향을 받은 하위 바카라 사이트 추천프의 결과만 재계산하여 전체 계산량을 줄이는 증분 알고리즘인 I-TSP; 그리고 Dg-TSP와 Ig-TSP는 이 두 가지를 중앙에서 가장 짧은 인접한 정점만 스캔하는 그리디(greedy) 방법이라는 알고리즘으로 결합합니다

결과적으로 D-TSP는 최상의 솔루션(결과)을 제공하지만 가장 느리고, 반대로 Dg-TSP는 가장 빠르지만 반드시 최적의 솔루션(결과)은 아니며 그 사이에 위치한 증분 알고리즘 I-TSP와 Ig-TSP는 TEG에 구현 및 적용이 보장됩니다 앞으로는 더욱 개선하고 계산 시간을 단축하는 것을 목표로 하고 있습니다