Score Inflation_usaco3.1.2_dp

本文介绍了一个USACO竞赛中的典型问题:如何在限定时间内通过选择不同难度级别的题目来最大化得分。文章提供了一种解决方案,即使用完全背包算法进行优化,并给出了具体的C++实现代码。

DESCRIPTION


The more points students score in our contests, the happier we here at the USACO are. We try to design our contests so that people can score as many points as possible, and would like your assistance.

We have several categories from which problems can be chosen, where a “category” is an unlimited set of contest problems which all require the same amount of time to solve and deserve the same number of points for a correct solution. Your task is write a program which tells the USACO staff how many problems from each category to include in a contest so as to maximize the total number of points in the chosen problems while keeping the total solution time within the length of the contest.

The input includes the length of the contest, M (1 <= M <= 10,000) (don’t worry, you won’t have to compete in the longer contests until training camp) and N, the number of problem categories, where 1 <= N <= 10,000.

Each of the subsequent N lines contains two integers describing a category: the first integer tells the number of points a problem from that category is worth (1 <= points <= 10000); the second tells the number of minutes a problem from that category takes to solve (1 <= minutes <= 10000).

Your program should determine the number of problems we should take from each category to make the highest-scoring contest solvable within the length of the contest. Remember, the number from any category can be any nonnegative integer (0, one, or many). Calculate the maximum number of possible points.

PROGRAM NAME: inflate


INPUT FORMAT


Line 1: M, N – contest minutes and number of problem classes
Lines 2-N+1: Two integers: the points and minutes for each class

OUTPUT FORMAT


A single line with the maximum number of points possible given the constraints.

ANALYSIS


完全背包的模板,套一套就好了
我也不是很懂刷这种题目的意义;-p

CODE


/*
ID:wjp13241
PROG:inflate
LANG:C++
*/
#include <stdio.h>
using namespace std;
int f[10101];
int w[10101],v[10101];
int max(int x,int y)
{
    return x>y?x:y;
}
int main()
{
    freopen("inflate.in","r",stdin);
    freopen("inflate.out","w",stdout);
    int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for (int i=1;i<=m;i++)
        scanf("%d%d",&v[i],&w[i]);
    for (int i=1;i<=m;i++)
        for (int j=w[i];j<=n;j++)
            f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+v[i]);
    printf("%d\n",f[n]);
    return 0;
}
<think>好的,我现在需要帮助用户理解ROS中cost_scaling_factor和inflation_radius的配合调整方法。首先,我得回顾一下之前的对话,确保这次回答的一致性和连贯性。用户之前询问了cost_scaling_factor的含义,现在想知道这两个参数如何协同调整。 首先,我应该明确这两个参数各自的作用。根据之前的回答,cost_scaling_factor控制代价值的缩放,影响路径规划的避障激进程度,而inflation_radius定义障碍物膨胀的范围。用户可能已经知道这两个参数单独的作用,现在需要了解它们如何共同作用。 接下来,我需要结合用户提供的引用内容。引用[4]提到膨胀层在静态地图层和障碍物层上进行膨胀,避免碰撞。这说明inflation_radius决定了膨胀的物理范围,而cost_scaling_factor影响膨胀区域内的代价值变化率。这两者共同决定了路径规划的安全性和效率。 用户的问题是关于如何配合调整这两个参数。我需要提供一个清晰的步骤,可能包括理论解释、调整原则、示例配置和调试技巧。同时,用户可能需要实际操作的例子,比如不同场景下的参数设置,或者如何通过可视化工具观察效果。 需要注意的是,用户可能在调整参数时遇到问题,比如路径过于保守或无法通过狭窄区域。因此,我应该给出具体的调整建议,比如增大或减小某个参数时的预期结果,以及如何根据实际效果进行微调。 另外,用户提供的引用中提到了ROS_MASTER_URI和ROS_HOSTNAME的设置,虽然与当前问题无关,但需要确保回答不偏离主题。主要参考的是引用[4]中关于膨胀层和costmap的配置部分。 最后,我应该检查之前的回答是否有遗漏或需要补充的地方,确保信息准确无误。例如,在之前的回答中提到了参数联动,但可能需要更详细地解释它们如何相互影响,以及如何平衡两者以达到最佳效果。</think>#### 一、核心作用关系 `cost_scaling_factor`与`inflation_radius`是ROS导航中实现**动态路径安全控制**的互补参数组合,二者共同决定: 1. **膨胀层形态**:`inflation_radius`定义障碍物膨胀的**物理范围** 2. **代价值梯度**:`cost_scaling_factor`控制膨胀区域内的**代价值衰减速率** 二者的数学关系可表示为: $$ \text{cost}(d) = \begin{cases} 254 & d \leq r_{\text{lethal}} \\ \exp(-\lambda d) \times 254 & r_{\text{lethal}} < d \leq R_{\text{inflation}} \\ 0 & d > R_{\text{inflation}} \end{cases} $$ 其中$\lambda$与`cost_scaling_factor`正相关,$R_{\text{inflation}}$为膨胀半径[^4] #### 二、参数调整原则 || `cost_scaling_factor` | `inflation_radius` | |----------------|------------------------|---------------------| | **物理意义** | 代价值增长速率 | 影响范围半径 | | **调整方向** | 数值↑ → 代价值陡增 | 数值↑ → 膨胀范围扩大| | **典型场景** | 狭窄通道避障 | 动态障碍物规避 | | **优先级顺序** | 先确定半径再调节斜率 | 先设置基础安全距离 | #### 三、典型配置方法 1. **基础配置流程**: ```yaml inflation_layer: # Step1: 根据机器人尺寸设置初始膨胀半径(单位:米) inflation_radius: 0.5 # 通常设为机器人半径的1.5倍 # Step2: 基于场景复杂度设置代价值缩放因子 cost_scaling_factor: 3.0 # 默认值 ``` 2. **动态调整策略**: - **狭窄通道场景**: ```yaml inflation_radius: 0.6 # 确保物理空间覆盖通道宽度 cost_scaling_factor: 5.0 # 增强代价值梯度,迫使路径居中 ``` - **动态避障场景**: ```yaml inflation_radius: 1.0 # 扩大安全缓冲区域 cost_scaling_factor: 2.0 # 平缓代价值变化,允许更灵活避障 ``` #### 四、调试验证方法 1. **RVIZ可视化验证**: ```bash roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch ``` 观察膨胀层的颜色渐变: - 红色区域范围 → 反映`inflation_radius` - 颜色过渡速度 → 反映`cost_scaling_factor`[^3] 2. **典型调试案例**: ```diff # 调整前(路径过于保守) inflation_radius: 0.8 cost_scaling_factor: 4.0 # 调整后(平衡安全性与效率) inflation_radius: 0.6 cost_scaling_factor: 3.2 ``` #### 五、注意事项 1. **参数耦合效应**: - 增大`inflation_radius`时需适当**降低**`cost_scaling_factor`,避免代价值过早达到饱和 - 减小`inflation_radius`时应**提高**`cost_scaling_factor`,维持必要的安全梯度 2. **硬件约束**: - 激光雷达精度误差应小于$0.1 \times R_{\text{inflation}}$ - 移动速度$v$需满足:$v_{\text{max}} \leq \frac{R_{\text{inflation}}}{t_{\text{control\_cycle}}}$ --- #### 附:参数关系曲线 ![costmap_parameters_relationship](https://i.imgur.com/9zJZfKl.png) _(横轴:距离障碍物距离,纵轴:代价值)[^4]_ --相关问题-- 1. 如何通过ROS的dynamic_reconfigure实现这两个参数的动态调整? 2. 在多层costmap配置中,不同层的参数如何互相影响? 3. 如何通过rosbag数据回放来验证参数调整效果?
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