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动态规划PPT 博弈论 算法 ACM

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简介:
本PPT深入浅出地介绍了动态规划在博弈论算法中的应用,并为ACM竞赛选手提供了实用的学习资源和解题策略。 动态规划PPT 动态规划PPT 动态规划PPT

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  • PPT ACM
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    本PPT深入浅出地介绍了动态规划在博弈论算法中的应用,并为ACM竞赛选手提供了实用的学习资源和解题策略。 动态规划PPT 动态规划PPT 动态规划PPT
  • 全集(包含各种
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    《博弈论全集》是一部全面解析各种博弈理论与算法的专业书籍,涵盖从基础概念到高级策略的所有方面。 博弈算法全集并行算法辅助搜索机器学习剪枝算法局面描述局面评价综合论述其他文档
  • 详解
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    动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题的技术。本文详细解释了动态规划的基本概念、原理及其在编程中的应用方法,并提供了实例分析。适合初学者及进阶学习者阅读。 基于NEDC工况的动态规划算法可以有效优化汽车换挡规律,并且相关代码已经在MATLAB中成功运行,具有很高的实用价值。对于不熟悉此技术的人士,欢迎提问以供学习交流。
  • 详解
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    简介:本文详细解析了动态规划算法的核心概念、原理及其应用,涵盖了一系列经典问题实例与解决方案,帮助读者掌握这一高效编程技巧。 有关动态规划算法的PPT内容包括背包问题的解析与方法、动态规划的基本概念及思想、数塔问题及其实现方式以及最短路问题求解思路。此外还涵盖了0-1背包问题的相关讨论。
  • Python与
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    本课程探讨Python编程语言在解决动态规划问题中的应用,涵盖基础概念、核心算法及实际案例分析。 使用Python语言结合动态规划算法可以高效地解决许多复杂问题。动态规划通过将问题分解为更小的子问题,并存储这些子问题的答案以避免重复计算,从而优化了程序性能。这种方法特别适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。 在实现基于动态规划的解决方案时,首先需要明确状态定义以及如何从已知的状态推导出新的状态。此外,在Python中使用字典或列表来存储中间结果可以简化代码并提高效率。通过这种方式,程序员能够针对特定任务设计高效且易于理解的算法。
  • 在雷达TBD中的应用_Viterbi与TBD实现_Radar_TBD研究
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    本文探讨了Viterbi算法和TBD算法在雷达信号处理领域的动态规划应用,深入分析了二者结合后对提高雷达目标检测效能的潜力。通过具体案例展示了改进型动态规划算法的有效性及优越性能,为相关领域提供了有价值的参考与借鉴。 雷达的动态规划算法简单实用,适合初学者学习。
  • 》MIT公开课中的与贪心及分治PPT
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    本课程为MIT《算法导论》公开课中关于动态规划、贪心算法及分治法的部分,提供深入浅出的讲解和实用案例分析。通过PPT形式呈现核心理论与应用技巧。 对于学习算法的同学,《算法导论》这本书非常值得推荐,并且MIT提供了一门配套的公开课。这里分享的是其中关于算法设计技巧部分的PPT文件,感兴趣的可以下载并结合视频进行学习,相关视频可以在网易公开课平台上找到对应课程观看。另外所有的PPT内容都包含在上传的一个资源中。
  • 钢条切割-(来自《》)
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    本文章介绍了一种利用动态规划解决钢条切割问题的方法,出自经典教材《算法导论》,旨在通过实例阐述动态规划的基本思想和应用技巧。 对于价格表样例的模拟切割如下:r1 = 1,切割方案为无切割;r2 = 5,同样选择不进行任何分割;r3 = 8,保持原状不做改动;r4 = 10,可以分成两个部分各占两单位或一个十单位的部分;对于数值 r5 则是被分成了三和二的组合。当遇到更大的数字如 r6(等于17)时,则无需切割直接使用整个数值作为方案。而面对更复杂的例子比如r7 = 18,可以考虑将它分为1与6或2、2和3这三个部分来处理;对于像r8这样的情况,可以选择将其分割为两个单位加上一个六单位的部分。 如果大家觉得这种切割方式有些复杂或者难以理解的话,那么采用动态规划的方法会更加有效。当使用模拟方法时,即使最终结果看起来很简单但整个过程却相当繁琐和耗时——例如,在处理7的数值时会有许多潜在组合如1-6,2-5,3-4以及更为复杂的像2-2-3或1-1-5等。然而,如果我们能够利用之前已经完成的小问题的答案来解决更大的问题,则可以大大简化过程。 具体来说,当切割一个较大数字(比如7)时,如果前面的数值都已经处理完毕的话,在此基础上进行切割只需要考虑几种可能的情况即可——例如对于r7中的1-6组合就涵盖了之前的多种情况如1-1-5或2-4等。通过这种方法可以大大减少需要手动模拟的过程数量和复杂度。
  • 的运用
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    动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题的有效算法。本课程深入探讨了动态规划的基本概念、原理及其在不同场景下的应用技巧。 这段文字描述了两个小实验:数塔问题和最长单调递增子序列问题。