蚁群算法MATLAB仿真课题内容和要求蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由MarcoDorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。由于蚂蚁没有视力，所以在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度高的路径，并且释放一定的信息素，使该条路径上的信息素浓度增高，进而使蚂蚁能够找到一条由巢穴到食物源最近的路径。但是，随着时间的推移，路径上的信息素浓度会逐渐衰减。用MATLAB完成多点间最短路径的仿真，并

作者简介19组清风，携程资深前端开发工程师，负责商旅前端公共基础平台建设，关注NodeJs、研究效能领域。一、引言三年前Facebook开始思考在目前设计系统下面临的问题，那时它们在前端项目、系统组件等部分使用的是cssmodule的样式方案。直至今日，Facebook已经将所有的Web前端使用React进行重写的同时，也使用了一种新的AtomicCss-in-JS对于它们的Css方案进行了重写。最近，Facebook团队开源了他们内部的AtomicCss解决方案：stylex，正是这套解决方案让Facebook首页样式文件体积减少了至少80%。这篇文章中我们就着 AtomicCss来聊聊Fa

3月31日，“便捷商旅 智能费控—2022用友BIP|商旅及费控服务新品发布会”成功举行。作为新一代企业智能商旅及费控服务平台，用友BIP商旅及费控服务以“连接高效智能合规”为核心价值理念，致力于让5000万报销人拥有极致的体验，让财务人释放更多的专业潜能，让企业获得连接、高效、智能、合规的商旅及费控服务。 用友网络高端BG总裁王勇（图左2）、用友网络副总裁、费控云产品部总经理杨鹏（图右2）、用友网络高端BG商旅及费控服务负责人吕华新（图左1）、用友网络商旅云事业部CTO陈加鹏（图右1）共同发布用友BIP|商旅及费控服务随着移动互联网、云计算、大数据、人工智能、物联网等技术的日趋成熟，多数企业

当前，AI、5G、大数据等数智技术持续演进，千行百业数智化正在加速。在行业数字化之下，企业服务生态也进入新发展阶段，同时也孕育着新合作、新机遇。在2023用友生态峰会上，用友与滴滴签署战略合作。用友依托数智化商旅费控平台，联手滴滴企业版的出行服务及出行管理解决方案能力，助力企业实现出行管理线上化、数据化、智能化，共同为各种规模企业提供高效、智能、合规的出行商旅及费控服务。以本次战略签约为契机，双方将发挥各自优势、能力互补，持续赋能企业商业创新。用友网络高级副总裁徐洋（左）与滴滴出行企业服务事业群总经理蔡晓鸥（右）强强联手提升用户体验滴滴企业版作为滴滴出行旗下的企业出行服务平台，目前已服务国央企