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分组的原则：除遵从前面准则一、二、三外，还应遵从以下准则。
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准则四：尽量使各组的停留时间相等。
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用上述原则，将图8-2分为4组，同时计算各组的停留时间，然后用加权图G（V，E）的最佳巡视路线的近似算法算出各组的近似最佳巡视员巡回，得出路线长度及行走时间，从而得出完成巡视的近似最佳时间。用加权图G（V，E）的最佳巡视路线的近似算法计算时，初始圈的输入与分3组时同样处理。
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这4组的近似最优解如表8-3所示。
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表8-3 重新分组的巡视路线（路程单位：km；时间单位：h）
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注：表8-3中加粗并为红色字体的表示前面经过并停留过，此次只经过不需停留；加框的表示此点只经过不停留。
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该分组实际均衡度。
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可以看出，表8-3分组的均衡度很好，且完全满足24h完成巡视的要求。
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 [:1701004256]
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 8.2 盲人下山
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【问题】何谓“盲人下山”？
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【分析】
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所谓“盲人下山”就是一个盲人处于山上的某一点x0，要走到谷底，该盲人要如何处理。
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由于盲人看不到山势的变化，因此他只能根据脚下局部地区的变化选择一个前进的方向，然后做探测性移动。很自然地，这一方向应是下降方向，盲人沿着该方向探测移动，走到山在该方向的最低点并停止在这点，然后在新的位置重新寻找方向，继续进行探测性移动。
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按这种方式，可以期待盲人最终到达山谷的最低点。
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在此我们选取一个函数来模拟一座山峰，函数如下：
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于是盲人下山问题就变得触手可得，可以直接由图形进行模拟盲人下山问题。
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编写MATLAB程序绘制函数如下：
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clc,clear,close all %清屏和清除变量 warning off %消除警告 %盲人下山 figure(‘color’,[1,1,1]) %设置图形背景为白色 ezmesh(‘8*x1^2+9*x2^2-8*x1*x2-12*x1-6*x2’,[-2,4,-2,4]) %曲面绘制 view([-24.5 2]); %图形视角 grid off %不显示网格 axis off %不显示坐标轴
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运行程序输出图形如图8-3所示。