最优化原理，一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。同时，这样的最优策略是针对有已作出决策的总结，对后来的决策没有直接影响，只能借用目前最优策略的状态数据。这也被称之为无后效性。 动态规划是在目
《管理学基础》作业 一、名词解释 管理 2. 科学管理理论 3. 定性目标 4. 管理主体经济方法 6．规划 7．行政组织理论 8．高层目标管理环境 10．人际关系学说 11．教育方法 12.管理客体 二、填空题管理的根
一、动态规划的思想方法 动态规划（Dynamic Programming，DP）方法对问题进行全面的规划处理，从而弥补了贪婪法在这方面的不足。下面叙述动态规划的最优决策原理，并以货郎担问题为例说明动态规划的思想方法。 1、动态规划的最优决策原理 对于具有n
马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP)是人工智能中的一个重要概念，也是强化学习的理论基础之一。在今天的文章中，我们使用来自Stuart Russell和Peter Norvig的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书中的网格例子来介绍MDP的基本概念。 我们的吃豆人游
文章目录 1、马尔科夫过程（Markov Process）1）随机过程（Stochastic Process）2）马尔科夫性质（Markov Property）3）马尔科夫过程（Markov Process）或被称为马尔科夫链（Markov Chain） 2、马尔科夫奖励过程（Markov Reward Process）1）回报（Return）2）价值函数（Value Function） 3、马尔科夫决策过程（Markov
import numpy as np ''' Parameters: 无 Returns: postingList - 实验样本切分的词条 classVec - 类别标签向量 ''' # 函数说明:创建实验样本 def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', &
需求分析： ping：PC1不能ping通R1，但是可以ping通R2；PC2可以ping通R1，但是不能ping通R2 telnet：PC1不能telnet成功R2，但是可以telnetR1；PC2可以telnetR2，但是不能telnetR1 解： 此时分析需要进行的ACL决策为高级ACL，因为已经给定了源ip和目标ip 对于给出的三个接口，此时需要选择R1的g0/0/
前言 决策单调性得好好学。 理解不深，瞎掰扯。 题目 洛谷 CF 讲解 经典题。 这道题的决策单调性可以由四边形不等式证明，形如 \(w(a,c)+w(b,d)\le w(a,d)+w(b,c) (a\le b<c\le d).\) 决策单调性可以用分治快速求解，我们考虑分 \(k'\) 块，显然其只和 \(k'-1\) 有关，所以我们一层一层解决
形式1(区间 dp) \[dp_{l,r}=\min_{l \le k < r}\{dp_{l,k}+dp_{k+1,r}\}+w(l,r) \]若 \(w(l,r)\) 满足： 区间包含单调性：\(\forall l_1 \le l_2 \le r_2 \le r_1\)，\(w(l_2,r_2) \le w(l_1,r_1)\) 四边形不等式： \(\forall l_1 \le l_2 \le r_1 \le r_2\)，\(w(l_1,r_1
终于大概学懂了点吧。。。感觉以前全在胡诌 决策单调性 适用于形如 \(dp[i]=min(dp[j])+w(j,i)\ ,\ j\in[1,i)\) 的dp问题。 此形式被称为1D问题。 1.决策点 若 \(dp[i]\) 由 \(dp[j]\) 转移得到，则称 j 是 i 的决策点，记为 \(p[i]=j\)。 决策单调性即对于 \(i\in[1,n]\)，决策点单调
内容来源 | 本文摘编自中信出版集团书籍 《俞敏洪：我的成长观》，俞敏洪 著 如有侵权请联系删除 最近，因为“双减”政策，新东方退租了近1500个教学点，遗留下来了数以万计的新课座椅。 但俞敏洪决定，把这些课桌椅都捐献给乡村学校，目前已经捐献近8万套。按照市场价，每一套值六七百块钱
0-1背包问题 给定n个物品和一个背包，物品\(i\)\((1\le i \le n )\) 的重量为\(w_i\) ,其价值为\(v_i\) ,背包容量为c ,对每种物品只有两种选择：装入背包或者不装。如何选择装入背包的物品，使得装入背包的物品的总价值最大？ 问题理解 刚开始是我不是很理解这个容量是什么意思，我以为是能
个人理解： 之于这些问题，未被发现的是看待事物的最好方式。世界需要改变思考的方向，不要把这些问题看作问题，而是要看作一个个“项目”。 世界需要改变思考方向。 缺失的是观点，未被发现的是看待事物的最好方式。 往往最有抱负、最有动力和最富有成效的人，最不满足于工作和生活中过于
链接： P3195 题意： 给出 \(n\) 个物品及其权值 \(c\)，连续的物品可以放进一个容器，如果将 \(i\sim j\) 的物品放进一个容器，产生的费用是 \(\left(j-i+\sum\limits_{k=i}^jc_k-L\right)^2\)，其中 \(L\) 是一个给出的常数，现在需要把所有物品都放进容器，请你最小化总费用。 分析： 这是一道
20211025 动态规划；单纯形法 医药公司的药品采购决策系统研究 步骤 动态规划 1.先利用决策因子(单位成本所获取的利润最大)放第一个物品,看是否突破限制条件 利用线性规划求最适合的n(采购量),如果没有其他限制可能是n越大越好 动态规划已经确定了哪些种类,线性规划确定每种具
《强化学习篇之马尔科夫决策过程》 文章目录 《强化学习篇之马尔科夫决策过程》前言一、马尔科夫决策过程（MDPs）是什么？1.马尔科夫的由来2.MDPs基本内容：3.MDPs： 二、马尔科夫决策过程（MDPs）数学表示 前言 强化学习是机器学习的领域之一，其重点是给定的主体在一个环境中，为
算法第3章实践报告 实践题目名称 问题描述 该问题是：给一段序列，求怎么取一小段，使得相加所得的和数最大，也即最大子段和问题。 算法描述 初始化dp数组，定义dp数组dp[i]为从1到 i 中最大的子段和。 动态规划转移方程，明显可以知道：dp[ i ] = max( dp[ i-1 ] , k ) ; k 为从
动态规划的状态转移方程为\(dp[i] = min(dp[j] + f(i,j)) , L(i)<=j<=R(i)\) 若\(f(i,j)\)仅与i，j中的一个有关，则可以采用单调队列优化，若\(f(i,j)\)与\(i,j\)均有关，则可以采用斜率优化 例题： HDU3507 容易写出状态转移方程： \(dp[i] = min(dp[j] + (s[i] - s[j])^2) + m , 0=<j<i\)
人工智能对人类有哪些影响?选择Python入门怎样?人工智能是科技时代进步的产物，也是目前人们非常关注的一个产业。那么，随着人工智能的发展，对人类生活的有哪些影响呢? \ 1、人工智能对文化产业影响 据了解，人工智能对文化产业有促进作用的影响，同时人工智能进入文化产业，将刺激消费
注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第八节 我们在之前提过，规划用通俗的语言来解释就是分析已有的东西，做出在当前条件下最好的选择。然后根据这一尝试继续去分析找到好的策略和动作去执行。 后台规划 以动态规划和Dyna为代
把一些有趣题目整理一下。有一些之前已经整理过了。 BZOJ3956 Count 好像是存在巨大无脑数据结构解法。但是我局得这非常野蛮。 首先考虑两遍单调栈，扫出每个位置左侧 / 右侧第一个大于或等于这个位置上的元素的位置。然后我们就得到了所有合法的至多 \(2n\) 个配对。 此时我们再维
著作者：瑞·达利欧 名言：时间就像一条河流，载着我们顺流而下，遇到现实需要决策，但我们无法停留，也无法回避，只能以最好的方式面对。 拥有自己的原则，原则来源于①经验和反思总结自己的原则；②借鉴他人的原则；根据自己的性格选择适合自己的原则，独立思考保持清醒，开放的头脑。 独立思考：想要什
（1）什么是空间情景模拟 以人文经济与自然因素的空间特征为基础，通过情景设立耦合多种模型引导目标特征在时间尺度上发展，探索目标因素的最佳发展模式，为相关决策提供支持。空间情景模拟与传统的情景模拟，具有较大的差别，其主要差别在于空间情景模拟的背景为地理学，依托于空间信息科学
九、决策报表入门 新建决策报表报表块图表块 决策报表模式：画布界面、组件拖拽操作、自由制作驾驶舱 不同于普通报表谁格子或界面，FineReport决策报表采用了画布式操作界面，转为大屏和移动端而生，通过简单的拖拽操作即可帮助用户构建强大、全面的管理驾驶舱，在同一个页面整
数据和分析领导者可以借鉴这些数据和分析治理的最佳实践，充分利用他们的业务机会。 数据和分析领导者知道，如果不实施有效的治理，那么他们的数据和分析投资将无法满足企业机构的关键需求，如收入增长、成本优化和更好的客户体验等。 数据和分析领导者迫切需要能够为数据和分析创造
