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不撞南墙不回头——树规总结

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

焦作一中信息学

oy 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

之所以这样命名树规,是因为树规的这一特殊性:没有环,

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是不会重复,而且具有

明显而又严格的层数关系?/p>

利用这一特性,

我们可以很清晰地根据题目写出一个在?/p>

(型?/p>

构)上的记忆化搜索的程序。而深搜的特点,就是“不撞南墙不回头?/p>

。这一点在之后的文

章中会详细的介绍?/p>

 

 

 

首先是扫盲,

介绍几条名词的专业解释以显示我的高端

(大部分人可以略过,

因为学习

到树规的人一下应该都懂„„)

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动态规划:

 

 

问题可以分解成若干相互联系的阶段,在每一个阶段都要做出决策,全部过程的决?/p>

是一个决策序列。要使整个活动的总体效果达到最优的问题,称为多阶段决策问题。动?/p>

规划就是解决多阶段决策最优化问题的一种思想方法?/p>

 

 

阶段?/p>

 

将所给问题的过程,按时间或空间(树归中是空间,即层数)特征分解成若干相互?/p>

系的阶段,以便按次序去求每阶段的解?/p>

 

 

 

状态:

 

各阶段开始时的客观条件叫做状态?/p>

 

 

 

决策?/p>

 

当各段的状态取定以后,就可以做出不同的决定,从而确定下一阶段的状态,这种?/p>

定称为决策?/p>

 

(即孩子节点和父亲节点的关系?/p>

 

 

策略?/p>

 

由开始到终点的全过程中,由每段决策组成的决策序列称为全过程策略,简称策略?/p>

 

 

 

状态转移方程:

 

前一阶段的终点就是后一阶段的起点,前一阶段的决策选择导出了后一阶段的状态,

这种关系描述了由

k

阶段?/p>

k+1

阶段(在树中是孩子节点和父亲节点)状态的演变规律?/p>

称为状态转移方程?/p>

 

 

 

目标函数与最优化概念?/p>

 

目标函数是衡量多阶段决策过程优劣的准则。最优化概念是在一定条件下找到一个?/p>

径,经过按题目具体性质所确定的运算以后,使全过程的总效益达到最优?/p>

 

 

树的特点与性质?/p>

 

1

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n

个点?/p>

n-1

条边的无向图,任意两顶点间可?/p>

 

2

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无向图中任意两个点间有且只有一条路

 

3

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一个点至多有一个前趋,但可以有多个后继

 

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焦作一中信息学

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之所以这样命名树规,是因为树规的这一特殊性:没有环,

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是不会重复,而且具有

明显而又严格的层数关系?/p>

利用这一特性,

我们可以很清晰地根据题目写出一个在?/p>

(型?/p>

构)上的记忆化搜索的程序。而深搜的特点,就是“不撞南墙不回头?/p>

。这一点在之后的文

章中会详细的介绍?/p>

 

 

 

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(大部分人可以略过,

因为学习

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动态规划:

 

 

问题可以分解成若干相互联系的阶段,在每一个阶段都要做出决策,全部过程的决?/p>

是一个决策序列。要使整个活动的总体效果达到最优的问题,称为多阶段决策问题。动?/p>

规划就是解决多阶段决策最优化问题的一种思想方法?/p>

 

 

阶段?/p>

 

将所给问题的过程,按时间或空间(树归中是空间,即层数)特征分解成若干相互?/p>

系的阶段,以便按次序去求每阶段的解?/p>

 

 

 

状态:

 

各阶段开始时的客观条件叫做状态?/p>

 

 

 

决策?/p>

 

当各段的状态取定以后,就可以做出不同的决定,从而确定下一阶段的状态,这种?/p>

定称为决策?/p>

 

(即孩子节点和父亲节点的关系?/p>

 

 

策略?/p>

 

由开始到终点的全过程中,由每段决策组成的决策序列称为全过程策略,简称策略?/p>

 

 

 

状态转移方程:

 

前一阶段的终点就是后一阶段的起点,前一阶段的决策选择导出了后一阶段的状态,

这种关系描述了由

k

阶段?/p>

k+1

阶段(在树中是孩子节点和父亲节点)状态的演变规律?/p>

称为状态转移方程?/p>

 

 

 

目标函数与最优化概念?/p>

 

目标函数是衡量多阶段决策过程优劣的准则。最优化概念是在一定条件下找到一个?/p>

径,经过按题目具体性质所确定的运算以后,使全过程的总效益达到最优?/p>

 

 

树的特点与性质?/p>

 

1

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n

个点?/p>

n-1

条边的无向图,任意两顶点间可?/p>

 

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无向图中任意两个点间有且只有一条路

 

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一个点至多有一个前趋,但可以有多个后继

 

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动态规划:

 

 

问题可以分解成若干相互联系的阶段,在每一个阶段都要做出决策,全部过程的决?/p>

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规划就是解决多阶段决策最优化问题的一种思想方法?/p>

 

 

阶段?/p>

 

将所给问题的过程,按时间或空间(树归中是空间,即层数)特征分解成若干相互?/p>

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状态:

 

各阶段开始时的客观条件叫做状态?/p>

 

 

 

决策?/p>

 

当各段的状态取定以后,就可以做出不同的决定,从而确定下一阶段的状态,这种?/p>

定称为决策?/p>

 

(即孩子节点和父亲节点的关系?/p>

 

 

策略?/p>

 

由开始到终点的全过程中,由每段决策组成的决策序列称为全过程策略,简称策略?/p>

 

 

 

状态转移方程:

 

前一阶段的终点就是后一阶段的起点,前一阶段的决策选择导出了后一阶段的状态,

这种关系描述了由

k

阶段?/p>

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阶段(在树中是孩子节点和父亲节点)状态的演变规律?/p>

称为状态转移方程?/p>

 

 

 

目标函数与最优化概念?/p>

 

目标函数是衡量多阶段决策过程优劣的准则。最优化概念是在一定条件下找到一个?/p>

径,经过按题目具体性质所确定的运算以后,使全过程的总效益达到最优?/p>

 

 

树的特点与性质?/p>

 

1

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一个点至多有一个前趋,但可以有多个后继

 

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不撞南墙不回头——树形动态规?- 百度文库
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不撞南墙不回头——树规总结

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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动态规划:

 

 

问题可以分解成若干相互联系的阶段,在每一个阶段都要做出决策,全部过程的决?/p>

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阶段?/p>

 

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状态:

 

各阶段开始时的客观条件叫做状态?/p>

 

 

 

决策?/p>

 

当各段的状态取定以后,就可以做出不同的决定,从而确定下一阶段的状态,这种?/p>

定称为决策?/p>

 

(即孩子节点和父亲节点的关系?/p>

 

 

策略?/p>

 

由开始到终点的全过程中,由每段决策组成的决策序列称为全过程策略,简称策略?/p>

 

 

 

状态转移方程:

 

前一阶段的终点就是后一阶段的起点,前一阶段的决策选择导出了后一阶段的状态,

这种关系描述了由

k

阶段?/p>

k+1

阶段(在树中是孩子节点和父亲节点)状态的演变规律?/p>

称为状态转移方程?/p>

 

 

 

目标函数与最优化概念?/p>

 

目标函数是衡量多阶段决策过程优劣的准则。最优化概念是在一定条件下找到一个?/p>

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树的特点与性质?/p>

 

1

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条边的无向图,任意两顶点间可?/p>

 

2

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无向图中任意两个点间有且只有一条路

 

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一个点至多有一个前趋,但可以有多个后继

 



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