相信很多看到这篇博客的人都是来寻找游戏的最优解的，所以就不对游戏玩法做讲解了。 代码如下，结果如下下，没有达到最优效率。 最优效率代码如下：
什么是贪心 本质就是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优 贪心一般解题步骤 将问题分解为若⼲个⼦问题 找出适合的贪⼼策略 求解每⼀个⼦问题的最优解 将局部最优解堆叠成全局最优解
还是优先队列 #include<iostream> #include<vector> #include<queue> using namespace std; vector<int>a = { 5,12,11,2 }; int maxtimes, mintimes = 0; int main() { priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q1; priority_
一、粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅
假设现在有一个简化版的中文翻译英文任务，输入和输出如下，为了方便描述搜索算法，限制输出词典只有{"I", "H", "U"} 这3个候选词，限制1个时间步长翻译1个汉字，1个汉字对应1个英文单词，这里总共3个汉字，所以只有3个时间步长。 中文输入："我" "恨" "你" 英文输出："I" "H" "U" 目标：得到最优的
一、粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食
一、题目 点此看题 二、解法 首先根据农民伯伯都会的排序不等式（因为他们知道把最好的菜种进最好的地里），贪心策略是把人和马都按照权值大小排序，然后对应位相乘求和就行了，不难证明这是最优的匹配方案。 但是因为本题有第 \(i\) 个人不能和第 \(i\) 匹马配对的限制，所以说不一定取得到
一道很好的构造题，锻炼思维。 以下设原串长为 \(len\)。 Case 1: 只有一种字符 直接输出原串即可。 Case 2: 有多种字符 Case 2.1: 存在一种字符出现次数为1 显然把这个字符放在最前面，其他字符排序后接在后面即可。 如：\(\texttt{bbcaaa}\) 最优解为 \(\texttt{caaabb}\) 。 Case 2.
一、算法描述 鲸鱼算法是模拟鲸鱼捕食的行为构建的数学模型。该算法模拟鲸鱼捕食的时候利用螺旋气泡网的方式，通过包围捕食、气泡捕食、随机捕猎机制进行觅食，相应的，鲸鱼算法也包括包围捕食、气泡捕食、随机变异三种搜索方式。假定鲸鱼种群规模为N,所要求解的
一、先说两个动态规划有关的理论知识： 1.最优化原理 最优化原理指的最优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。简单来说就是一个最优策略的子策略也是必须是最优的，而所有子问题的局部最优解将导致整个问题的全局最
什么样的“多阶段决策问题”才可以采用动态规划的方法求解 一般来说，能够采用动态规划方法求解的问题，必须满足最优化原理和无后效性原则： 1、动态规划的最优化原理。作为整个过程的最优策略具有：无论过去的状态和决策如何，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
本算法建议谨慎使用，否则一不小心就会变成模拟退役 爬山算法 爬山算法是一种贪心搜索，每次从当前状态的所有后继状态中选择一个最优解继续搜索，直到达到一个局部最优解后不再搜索。 优点：好写 缺点：容易陷入局部最优解出不来 就像下图一样 多随机几个初始状态就能减小(不能消除)缺点
整数规划 1.整数规划概论 定义： 数学规划中的变量（部分或者全部）限制为整数时，称为整数规划。 若在线性规划模型中，变量限制为整数，则称为整数线性规划。 分类： 大致分为两类： （1）：变量全限制为整数时，称为纯（完全）整数规划。 （2）：变量部分限制为整数时，称为混合整数规划。 特点： （1）：原线性规
目录 问题描述 完全加括号 最优子结构 最优解的递推关系 算法描述（伪代码） 结束语 问题描述 给定nn个矩阵{A1,A2,A3,...,An}{A1,A2,A3,...,An}，其中AiAi为Pi−1×PiPi−1×Pi矩阵，i=1,...,ni=1,...,n，并且AiAi与Ai−1Ai−1是可乘的。由于矩阵乘法满足结合律，所以计算矩阵的链乘可有
文章目录 一、理论基础1、基本蝴蝶优化算法2、DMABOA改进算法（1）引入非线性惯性权重（2）加入具有全局自适应特征的F分布随机变异（3）融入差分定向变异策略的局部搜索 3、DMABOA算法流程 二、复杂函数优化问题实验结果分析三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、基本蝴
## 一、简介 1 起源 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年在动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型方盛优化算法，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现寻优。算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追
## 一、简介 1 起源 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年在动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型方盛优化算法，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现寻优。算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追
目录问题描述完全加括号最优子结构最优解的递推关系算法描述（伪代码）结束语 问题描述 给定\(n\)个矩阵\(\{A_1,A_2,A_3,...,A_n\}\)，其中\(A_i\)为\(P_{i-1}\times P_i\)矩阵，\(i = 1,...,n\)，并且\(A_i\)与\(A_{i-1}\)是可乘的。由于矩阵乘法满足结合律，所以计算矩阵的链乘可有许多不同
写在前面： 放假之前水篇博客 = = 问题描述 给定一个二元组 \((value_i,cost_i)\) ，\(value_i\) 是选择此二元组获得的价值（非负），\(cost_i\) 是这个二元组的代价（非负），设 \(x_i (x_i \in {0, 1})\) 表示第 \(i\) 个二元组选不选，最大化(最小化)下面柿子 \[max(min)~r = \frac{\sum value
贪心算法一般按如下步骤进行： ①建立数学模型来描述问题。 ②把求解的问题分成若干个子问题。 ③对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解。 ④把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。 贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。贪心算法的特点
贪心 一.概念1）官方解释2）个人理解3）步骤4）特点 二.例题及延伸证明&优化方法1.国王的游戏1）思路2）60分代码 本蒟蒻不太会用高精度QWQ3）应用方案---对数证明 2.最大的子序列和1）思路2）代码3）延伸方法--尺取法4）延伸例题--最短自序列<1> 思路<2> 代码 3.最大整数1）.思路2）.代码 总结
目录 一、概念 1.1 动态规划算法的基本要素 1.2 动态规划算法的步骤 二、举例 2.1 矩阵连乘问题 2.1.1 穷举法 2.1.2 动态规划法 2.1.3 例题 2.2 图像压缩问题 2.3 最大子段和问题 一、概念 动态规划是运筹学的一个分支，是求解多阶段决策过程最优化问题的数学方
1 最优分割法简介 最有分割法是对有序样品的一种聚类方法。当样品是按顺序排列，在分类中不允许打破样品的顺序。即 ，对 个有序样品进行分割，就可能有 种划分方法，这每一种分法称为一种分割。在所有的这些分割中，找到一种分割法，这种分割法使得各段内样品之间的差异最小，而各段之间的差
一、背景 算法设计(一)假设工件在机器上的加工顺序是相同的，同时假定各工件准备就绪，机器一开动就投入生产，开工时间为0，则最大完工时间等于最大流程时间。同时3台机器以上的流水车间调度是NP难问题，所以本文只考虑了2台、3台机器的情况，解决3台机器以上的问题方法也可运用人工智能算法
一、理论基础 1、PSO算法（经典粒子群算法） 粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的
