不要怕,不要悔

20年前,一个年轻人离开故乡,开始创造自己的前途。他动身的第一站,是去拜访本族的族长,请求指点。老族长正在练字,他听说本族有位后辈开始踏上人生的旅途,就写了3个字:不要怕。然后抬起头来,望着年轻人说:“孩子,人生的秘诀只有6个字,今天先告诉你3个,供你受用半生。”20年后,这个从前的年轻人已是40多岁,人到中年,有了一些成就,也添了很多伤心事。归程漫漫,到了家乡,他又去拜访那位族长。他到了族长家里,才知道老人家几年前已经去世,家人取出一个密封的信封对他说:“这是族长生前留给你的,他说有一天你会再来。”还乡的游子这才想起来,20年前他在这里只听到人生的一半秘诀。拆开信封,里面赫然又是3个大字:不要悔。

这6个字是高考前,我的化学老师送给我们的(我们都很尊敬她)。来到论坛一个多星期了,发现了很多很多的同学都问了这么一个问题,科研经历不多会不会影响保研啊(其实我自己也问过好多次)。有论坛的学长说:保研,最重要的就是自信。于是我想到了这个故事,送给所有论坛的朋友,送给所有在为保研之路奋斗的人们。也许我们没有科研经历,也许我们没有竞赛的大奖,也许我们没拿过国家级的奖学金,但是我们依然是保研大军中的一支主力力量。不要怕,不要悔!相信自己,选择保研,我们要书写无悔的一个夏天!我们一定可以成功!
### 值决策法的概念 值决策法是一种基于后程度最小化的决策理论,通常应用于不确定性环境下的优化问题。其核心思想是通过计算不同方案在各种可能情况下的最大后值,并选择具有最小最大后值的方案来降低风险[^4]。 #### 计算机科学中的应用 在计算机科学中,值决策法可以用于多种场景,例如资源分配、路径规划、调度问题等。特别是在涉及不确定性和动态变化的情况下,这种方法能够帮助系统做出更加稳健的选择。 #### 算法实现 以下是值决策法的一个典型实现流程: 1. **构建收益矩阵**:假设存在多个备选方案和不同的状态条件,首先需要建立一个收益矩阵 \( R \),其中每一行表示一种方案,每列表示一种状态。 2. **计算最优收益向量**:对于每一个状态,找到对应的最大收益值,形成一个新的向量 \( M \)。 3. **计算后矩阵**:利用公式 \( H[i][j] = M[j] - R[i][j] \) 构建后矩阵 \( H \),其中 \( i \) 表示第 \( i \) 种方案,\( j \) 表示第 \( j \) 种状态。 4. **求取最大后值**:针对每个方案,在对应的后矩阵列中找出最大的后值。 5. **选取最佳方案**:最终比较各个方案的最大后值,选择其中最小的那个作为最优方案。 下面是一个简单的 Python 实现例子: ```python import numpy as np def regret_matrix(payoff_matrix): max_payoffs = np.max(payoff_matrix, axis=0) regrets = max_payoffs - payoff_matrix return regrets def min_max_regret(regrets): max_regrets_per_option = np.max(regrets, axis=1) best_choice_index = np.argmin(max_regrets_per_option) return best_choice_index, max_regrets_per_option[best_choice_index] # Example usage: payoff_matrix = np.array([ [8, 7, 6], # Option A under different states [9, 5, 4], # Option B under different states [7, 8, 9] # Option C under different states ]) regrets = regret_matrix(payoff_matrix) optimal_choice, optimal_value = min_max_regret(regrets) print(f"The optimal choice is option {optimal_choice} with a maximum regret of {optimal_value}.") ``` 此代码片段展示了如何根据给定的收益矩阵计算出最优选项及其相应的最大后值。 ### 结论 综上所述,值决策法不仅适用于传统运筹学领域,而且可以在现代计算机科学的各种复杂环境中发挥作用。它提供了一种有效的方法来处理带有不确定性的决策问题[^5]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值