P2066 机器分配

本文介绍了一种解决设备在多个分公司间分配以达到最大盈利的算法问题。通过动态规划方法,确定每家分公司获得设备数量的最佳组合。该算法适用于设备数小于等于15、分公司数小于等于10的情况。

题目描述

总公司拥有高效设备M台,准备分给下属的N个分公司。各分公司若获得这些设备,可以为国家提供一定的盈利。问:如何分配这M台设备才能使国家得到的盈利最大?求出最大盈利值。其中M≤15,N≤10。分配原则:每个公司有权获得任意数目的设备,但总台数不超过设备数M。

输入输出格式

输入格式:

第一行有两个数,第一个数是分公司数N,第二个数是设备台数M。

接下来是一个N*M的矩阵,表明了第 I个公司分配 J台机器的盈利。

输出格式:

第1行为最大盈利值

第2到第n为第i分公司分x台

P.S.要求答案的字典序最小

输入输出样例

输入样例#1:复制
3 3
30 40 50
20 30 50
20 25 30
输出样例#1:复制
70
1 1
2 1
3 1





fi,jfi,j 表示前 ii 个公司分配 jj 台机器的最大盈利值,则

fi,j=fi1,k+Ci,jk

F[i][j]=max(f[i-1][k]+a[i][j-k],f[i][j])

特别感谢( https://blog.youkuaiyun.com/XY20130630/article/details/51753142 )<--出处

code:

#include <stdio.h>
#include<iostream>

using namespace std;
const int N=30;
int n,m,a[N][N],f[N][N];
int main()
{
	freopen("51.in","r",stdin);
	freopen("51.out","w",stdout);
	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			scanf("%d",&a[i][j]);
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=1;j<=m;j++)
		{
			for(int k=0;k<=j;k++)
			{
				if(f[i][j]<f[i-1][k]+a[i][j-k])//dp的核心思想,其实也可以用一个max搞定,咳咳,不想改了
				f[i][j]=f[i-1][k]+a[i][j-k];
			}
		}
	}
	printf("%d",f[n][m]);
	return 0;
}
初中落下了太多啦,毕竟现在要补缺补差哦~


fi,j=fi1,k+Ci,jk

=Ffi,j=fi1,k+Ci,jki1,k+C
fi,j=fi−1,k+Ci,j−k

### 基于机器学习的物流分配算法实现 #### 背景介绍 物流分配问题是典型的优化问题之一,涉及如何高效地将货物从多个起点运输到多个终点。通过引入机器学习技术,可以显著提升传统优化方法的效果,尤其是在处理复杂场景下的动态需求时[^1]。 #### 方法概述 一种常见的解决方案是结合强化学习(Reinforcement Learning, RL)和图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)。这种方法能够有效建模复杂的物流网络结构,并利用历史数据训练模型来预测最优路径或任务分配方案。具体来说: - **图神经网络 (GNN)** 可用于表示物流网络中的节点(仓库、配送中心等)和边(道路连接),从而捕捉空间关系。 - **强化学习 (RL)** 则负责决策过程,在给定状态下选择最佳行动以最大化长期奖励。 这种组合不仅适用于静态环境,还能够在实时变化条件下调整策略,表现出良好的鲁棒性和适应能力。 #### 算法框架描述 以下是该类算法的一个基本流程说明以及相应的伪代码实现: 1. 构造输入特征矩阵 X 和邻接矩阵 A 来表征整个物流系统; 2. 使用预定义好的 GNN 层提取节点间交互信息得到隐藏状态 H; 3. 将这些隐藏状态传递至后续全连接层 FC 中计算每条可能路线的价值 Q(s,a) 或概率分布 P(a|s); 4. 应用 Policy Gradient 或 DQN 技术更新参数直至收敛. ```python import torch from torch_geometric.nn import GCNConv class LogisticsModel(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(LogisticsModel, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index h = torch.relu(self.conv1(x, edge_index)) out = self.fc(h.mean(dim=0)) # Aggregation step for simplicity. return out # Example usage of the model within a training loop would involve defining loss functions, # selecting actions based on outputs and updating weights via backpropagation as per standard practice in deep reinforcement learning setups. ``` 以上仅为简化版示意代码片段,实际应用需考虑更多细节如批量规范化(batch normalization), dropout防止过拟合(dropout regularization),以及其他特定领域约束条件等等. #### 结果评估与改进方向 尽管上述方法展示了强大的潜力,但在真实世界部署前仍需克服若干挑战: - 数据质量直接影响最终效果,因此需要建立可靠的数据收集管道并实施适当清洗程序; - 对抗样本攻击可能导致错误行为发生,故应加强安全性考量; - 长期规划方面尚存不足之处,可尝试融入时间序列分析组件增强预见性功能; 综上所述,借助先进的人工智能工具确实有助于改善现有供应链管理方式,但仍有许多值得深入探讨的地方等待我们去发现和发展[^1].
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