机房一般需要24小时的运行，但很多系统都无法在每个机房安排专人值守，需要部署功能完备的远程监控系统实现机房无人值守。解决方案我公司以“早期预报警的先进理论、防患于未然的设计思想”，把当今最先进的嵌入式技术以及思想实现并适用于机房综合管理之中，成功地推出了一体化集中监控管理系统，本系统对各种设备的状态及参数实现实时监测与控制，并可高效准确地诊断设备部件情况。
YPEC产品已在金融、能源等行业的成功部署了数十家成功案例，实实在在地为用户减轻了机房维护工作的负担，提高了机房设备管理的及时性和准确性及高效性。本系统监控包括动力系统监控、环境监控、消防监控三方面内容。1．动力监控机房动力系统监控内容主要包括：配电柜、开关、UPS、蓄电池组等。配电柜：监测一级、二级交流配电柜的主回路和各分回路的各种电力参数如三相电压、三相电流、频率、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数等；开关：监测各级回路开关的通断状态；UPS：监测UPS输入和输出电压、电流、频率、功率，蓄电池组的电压、后备时间、温度等参数，整流器、逆变器、电池、旁路、负载等部件的状态。
2．环境监控机房环境系统监控内容主要包括：空调，漏水检测、温湿度等。精密空调：监测空调回风温度和湿度等参数，压缩机、风机、冷凝器、加热器、加湿器、去湿器等部件的状态，控制空调的启停，调节温度和湿度；普通空调：通过对空调控制电路的分析，利用空调状态采集器可实现对普通空调的温度调节和启停控制；漏水检测：监测精密空调、窗户、水管等附近漏水的发生，并及时报警；温湿度：监测各房间温湿度传感器所采集的温度和湿度数据。
“哥德堡七桥问题”和“旅行商问题”有什么异同？
【“旅行商”问题太棘手？用图神经网络寻找最优解】：运用深度强化学习法和图神经网络的学习策略，来解优化难题。希望对你有帮助～全文共3438字，预计学习时长7分钟或更长为什么优化如此重要？从几百万年前人类生命起源开始，为了提升生活质量，提高在地球上的生存技能，人类利用睿智的脑袋进行了一次次的科技创新和发明。
从火（药）到车轮，从电力到量子力学，我们对于世界及周遭事物复杂性的理解水平已经到了难以仅凭直觉去判断的程度。如今，飞机、汽车、轮船、卫星以及用于其他目的复合结构的设计师们，极大地依赖于运用算法来提升其能力，而这种提升方式往往微妙到人们自身永远无法实现。除了设计，优化在日常生活中也扮演着至关重要的角色，比如网络路由（互联网和移动终端）、物流、广告投放、社交网络甚至是医药信息。
未来，随着科技水平的不断改进与复杂化，解决大规模难题的能力将会迎来更高需求，同时，我们也需要在算法优化上有所突破。组合优化的问题广义上来说，组合优化问题即是解决从有限对象集合中寻找“最佳”对象的问题。这个语境中的“最佳”是由给定的评价函数来衡量的，该函数将对象映射到某个分数或成本，其目标是找到成本最低的对象。
大多数在实际中看起来有意思的组合优化问题(后文都简略为COPs)很棘手，因为即使问题的规模大小只增加一点点，集合中的对象数量也会以极快的速度增加，这使穷举搜索显得不切实际。为了让问题更加直观明了，我们把关注点放在一个特定的问题上，即著名的旅行商问题(TSP)。在这个问题中，假设有N座城市，销售人员必须访问所有的城市。
无论如何，在城际间旅行会产生一定的成本，而我们必须找到一条路线，使整个出行成本降到最低。例如，下图显示了行遍美国各州首府的最佳路线图：这个旅行商问题广泛存在于许多重要领域的应用，例如规划、交付服务、制造业、DNA测序以及其他许多方面。寻找更好的路径与解决财务等问题息息相关，这也促使科学界和企业投入大量物力财力来寻找更好的方法。
以K个城市为TSP例子构建一个旅游路线，在路径构建过程的每个阶段会删除一个城市，直到没有剩余的城市为止。在第一个阶段，有K个城市可供选择，在第二个阶段，有K-1个选项，接着是K-2个选项，以此类推。我们能够构建的潜在路径总数量是每个阶段所拥有选项数量的乘积，这个问题的复杂性为O(K!)。然而，这种方法比较适用于数量较小的计算。
