概论

量子行为粒子群算法是一种基于量子行为和粒子群算法的优化算法，它通过模拟粒子的量子行为来实现高效的优化。以下是一个使用Python实现量子行为粒子群算法的示例：

遗传算法流程：

1. 初始化种群

2. 选择操作：根据适应度函数选择个体，将其复制到下一代

3. 交叉操作：将选择的个体随机组合，生成新的个体

四、用go语言，对输入链长度为 n 的矩阵链乘法问题，描述其子问题图：它包含多少个顶点?包含多少条边?这些边分别连接哪些顶点?

文心一言：

五、假定在一个权重函数为w的有向图上运行 Johnson 算法。证明：如果图包含一条权重为 0 的环路，那么对于环路上的每条边，。如果要写代码，请用go语言。

二、在 Johnson 算法里，在集合 V 中加入新结点 s 产生 V' 的目的是什么？如果要写代码，请用go语言。

chatgpt：

二、请给出下面差分约束系统的可行解或证明该系统没有可行解。

六、我们怎样才能使用 Floyd-Warshall 算法的输出来检测权重为负值的环路？如果要写代码，请用go语言。

chatgpt：

一、请在图25-2上使用Johnson算法来找到所有结点对之间的最短路径。给出算法计算出的和值。如果要写代码，请用go语言。

chatgpt：