46、彼得·温克勒披萨问题与排列图配对支配问题的解决方案

彼得·温克勒披萨问题与排列图配对支配问题的解决方案

彼得·温克勒披萨问题

在披萨分配游戏中,我们考虑一个圆形的披萨序列 (V),并将其划分为六个弧 (A, B, C, D, E, F)。在这个游戏里,有两位玩家爱丽丝(Alice)和鲍勃(Bob)轮流选取披萨切片。

  1. 一跳策略
    • 当 (p(V) < |V|/2) 时,爱丽丝存在一跳策略。根据相关结论,爱丽丝有一个策略能获得 (b/2 + \min{c + d, f + a}) 的收益。不妨设这个和为 (g1 := b/2 + c + d)。同时,根据观察,爱丽丝还有一个收益为 (g2 := e + f + a) 的策略。将这两个结果结合起来,爱丽丝的收益为 (\max{g1, g2} \geq g1/2 + g2/2 = (a + c + d + e + f)/2 + b/4 \geq (a + b + c)/4 + (d + e + f)/2)。
  2. 两跳策略
    • 当 (p(V) < |V|/2) 时,爱丽丝存在两跳策略,其收益为 (b/2 + e/4 + \min{c + d, f + a})。
    • 游戏的两个阶段
      • 设 (B = v_iv_{i + 1} \cdots v_{i + \Delta}),则 (E = v_jv_{j + 1} \cdots v_{j + \Delta + 1}),其中 (j = i + (n - 1)/2)。考虑将
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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