HDU 4405 Aeroplane chess

本文解析了一个基于飞行棋的游戏问题,通过概率动态规划的方法计算从起点到终点所需掷骰子次数的期望值。考虑了游戏中的捷径因素,并给出了清晰的算法实现。

题意,有一条线,你在这条线上走飞行棋,骰子为1—6,等概率,骰子正面是多少就走几步,这条线上有些点是有捷径的,可以直接到这个点后面的某个点,然后如果后面那个店也有捷径可以直接走捷径,走捷径是不需要掷骰子的。题目里说了,每个点最多一条捷径.....问,走到终点需要掷骰子的次数的期望。

挺简单的一个概率dp,一开始理解有点问题..以为走到有捷径的点可以选择掷骰子或者走捷径..然而直接走捷径就好。

定义dp[i] 当前在i位置到达终点的期望次数。

很明显在没有捷径的点上 dp[i] = Σ(dp[i+x] ) / 6 + 1,有捷径的点直接dp[i] = dp[go[i]] 就可以了。

/*************************************************************************
    > File Name: source.cpp
    > Author: oldflag
    > Created Time: 星期二 10/ 4 02:36:03 2016
 ************************************************************************/

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <set>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <stack>
#include <queue>
using namespace std;
typedef long long LL;

int n, m;
double dp[100010];
int g[100010];
int main()
{
//	freopen("data.vim", "r", stdin);
	while(scanf("%d%d", &n, &m), !(n == 0 && m == 0))
	{
		int s, e;
		memset(g, 0, sizeof g);
		for(int i = 0; i < m; i++)
		{
			scanf("%d%d", &s, &e);
			g[s] = e;
		}
		memset(dp, 0, sizeof dp);
		for(int i = n - 1; i >= 0; i--)
		{
			for(int j = 1; j <= 6; j++)
				dp[i] += dp[i + j];
			dp[i] /= 6;
			dp[i]++;
			if(g[i])
				dp[i] = dp[g[i]];
		}
		printf("%.4lf\n", dp[0]);
	}
    return 0;
} 


内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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