Toocold之100层地狱

本文描述了一个关于勇士Toocold讨伐地狱恶魔的故事背景及挑战规则。勇士通过杀死不同层数与实力的恶魔来获取神力结晶,目标是制定最优策略以最大化神力结晶的收获。输入包括恶魔数量、所在层数及实力,输出则是杀死1到n只恶魔所能获得的最大价值。

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Description
Toocold是一个强大的武士,有一天,他突然受到了诸神的征召,要去地狱讨伐.众神制定了奖励规则,每杀死一个实力为ai的恶魔,便能获得价值ai的神力结晶.除此之外,诸神为了鼓励受征召的勇士去地狱的深处杀敌,设定了另一条规则,奖励你dep*2的神力结晶,(ps:dep是你最深的有杀死恶魔的层数).Toocold调查了地狱, 知道了地狱有n只恶魔以及每只恶魔所在的层数和实力.Toocold想知道杀死1到n只恶魔能获得的最大价值.

Input
第一行n(1<=n<=1e6)

第二行n个数dep1,dep2,….depn.(1<=depi<=100)表示第i只怪物在第几层.

第三行n个数a1,a2,….an.(1<=ai<=100)表示第i只怪物的实力.

Output
一共n行.第i行输出一个数字,杀死i只怪物能获得的最大的价值.

Sample Input
5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
Sample Output
15
19
22
24
25
Hint
div2(C,D)

<think>好的,我需要帮助用户找到关于MATLAB中实现模糊推理系统的编程示例或教程。首先,我需要回忆MATLAB中相关的工具箱,特别是模糊逻辑工具箱。用户提到的是模糊推理系统,所以应该涉及到FIS(Fuzzy Inference System)的创建、规则定义以及仿真等步骤。 接下来,我应该考虑用户可能的实际需求。他们可能需要一个具体的例子来理解如何从头开始构建一个模糊推理系统。例如,一个常见的例子可能是水温控制或者空调系统,这类问题适合用模糊逻辑来处理。我需要确保提供的示例步骤清晰,代码正确,并且符合MATLAB的语法。 然后,我需要检查是否有相关的官方文档或教程链接。MathWorks网站通常有详细的示例和指南,比如创建Mamdani或Sugeno型模糊系统。此外,可能还需要提到如何结合Simulink进行仿真,因为用户之前的引用提到了Simulink的结合使用,所以应该在回答中引用这一点。 另外,用户可能需要了解如何调整隶属度函数、设定规则以及评估系统性能。在代码示例中,应包括这些关键步骤,比如使用addvar、addmf函数来添加变量和隶属函数,addrule来定义规则,以及evalfis来评估系统输出。 还需要注意用户提到的格式要求:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且使用中文回答。虽然当前问题可能不涉及太多数学公式,但如果有必要,比如在解释模糊逻辑的数学基础时,需要正确应用格式。 最后,生成的相关问题要围绕模糊推理系统展开,可能涉及与其他工具箱的集成、实际应用案例、性能优化方法等,确保问题具有针对性和延伸性,帮助用户进一步探索该主题。</think>### MATLAB模糊推理系统编程示例 在MATLAB中实现模糊推理系统(Fuzzy Inference System, FIS)主要依赖**模糊逻辑工具箱**。以下是一个基于Mamdani型模糊系统的水温控制示例,包含关键代码和步骤说明。 --- #### **1. 创建模糊推理系统** ```matlab fis = mamfis('Name', 'WaterTemperatureControl'); ``` --- #### **2. 定义输入输出变量** - **输入变量**:水温偏差(当前温度与目标温度的差值) ```matlab fis = addInput(fis, [-10 10], 'Name', 'TemperatureError'); ``` - **输出变量**:加热器功率调整量 ```matlab fis = addOutput(fis, [-100 100], 'Name', 'PowerAdjustment'); ``` --- #### **3. 设置隶属度函数** - **输入变量的隶属函数**(三角形和梯形) ```matlab fis = addMF(fis, 'TemperatureError', 'trimf', [-10 -5 0], 'Name', 'TooCold'); fis = addMF(fis, 'TemperatureError', 'trapmf', [-5 0 5 10], 'Name', 'Ideal'); ``` - **输出变量的隶属函数**(高斯型) ```matlab fis = addMF(fis, 'PowerAdjustment', 'gaussmf', [20 -100], 'Name', 'Decrease'); fis = addMF(fis, 'PowerAdjustment', 'gaussmf', [20 100], 'Name', 'Increase'); ``` --- #### **4. 定义模糊规则** ```matlab rules = [ "If TemperatureError is TooCold then PowerAdjustment is Increase"; "If TemperatureError is Ideal then PowerAdjustment is Decrease"; ]; fis = addRule(fis, rules); ``` --- #### **5. 评估模糊系统** ```matlab error = -3; % 示例输入:当前温度比目标低3°C power_change = evalfis(fis, error); % 输出功率调整量 ``` --- #### **6. 可视化系统结构** ```matlab plotfis(fis); % 显示FIS结构 plotmf(fis, 'input', 1); % 输入变量隶属函数图 ``` --- ### 关键参考资源 1. **MATLAB官方文档**:[模糊逻辑工具箱入门](https://www.mathworks.com/help/fuzzy/getting-started-with-fuzzy-logic-toolbox.html) - 包含Mamdani与Sugeno型系统的对比及完整示例[^1]。 2. **Simulink集成示例**:通过`fuzzyLogicController`模块将FIS嵌入Simulink模型,实现动态系统仿真[^1]。 ---
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