【树形DP】Gym101667A Broadcast Stations

该博客介绍了如何使用树形动态规划(DP)解决一个ACM-ICPC亚洲大田区域赛的问题。在一颗包含5000个节点的树中,需要确定最小成本的基站布局,使得所有节点都被覆盖。博主提出了g[u][j]和f[u][j]两个状态转移方程,并提供了相应的代码实现。

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Souce:2017-2018 ACM-ICPC, Asia Daejeon Regional Contest
Problem:
一棵5e3的树,可以选择一些点放上基站,如果u上的基站价值为d,那么距离u小于等于d的点都会被覆盖,问使得整棵树被覆盖的最小价值。
Idea:
g [ u ] [ j ] g[u][j] g[u][j]表示u点这颗子树里距离u点大于j的点都被覆盖的最小价值。
显然 g [ u ] [ j ] = ∑ g [ v ] [ j − 1 ] ( j > 0 ) g[u][j] = \sum g[v][j-1] (j \gt 0) g[u][j]=g[v][j1](j>0)
f [ u ] [ j ] f[u][j] f[u][j]表示将u点这颗子树全覆盖,并且这颗子树外距离u点小于等于d的点都被覆盖的最小价值。那么要么由子树传递,要么自己放上价值为j的基站。
f [ u ] [ j ] = m i n ( f [ v ] [ j + 1 ] − g [ v ] [ j ] , j ) + g [ u ] [ j + 1 ] f[u][j] = min(f[v][j+1]-g[v][j], j)+g[u][j+1] f[u][j]=min(f[v][j+1]g[v][j],j)+g[u][j+1]
最后得到 g [ u ] [ 0 ] = f [ u ] [ 0 ] g[u][0] = f[u][0] g[u][0]=f[u][0]
Code:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define pb push_back

const int N = 5e3+10;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int n, f[N][N], g[N][N];
vector<int> G[N];

void dfs(int u, int fa) {
    for(int v:G[u]) if(v != fa) {
        dfs(v, u);
        for(int i = 1; i <= n; i++) g[u][i] += g[v][i-1];
    }
    g[u][0] = n; f[u][n] = n;
    for(int i = n-1; i >= 0; i--) {
        f[u][i] = min(max(1, i)+g[u][max(1, i)+1], f[u][i+1]);
        for(int v:G[u]) if(v != fa)
            f[u][i] = min(f[u][i], f[v][i+1]+g[u][i+1]-g[v][i]);
    }
    g[u][0] = f[u][0];
    for(int i = 1; i <= n; i++) g[u][i] = min(g[u][i], g[u][i-1]);
}

int main() {
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i < n; i++) {
        int u, v; scanf("%d%d", &u, &v);
        G[u].pb(v); G[v].pb(u);
    }
    dfs(1, 0);
    printf("%d\n", g[1][0]);
    return 0;
}

<think>好的,用户需要查找关于宇树科技的强化学习Gym环境搭建方法或教程。首先,我需要回忆一下宇树科技的相关信息。根据之前的引用,宇树科技B2-W机器人使用了强化学习完成复杂动作,比如托马斯全旋侧空翻,并且他们的运动控制算法支持高速运动动态平衡。不过用户提供的引用里并没有直接提到Gym环境的搭建方法,所以可能需要从其他途径获取信息。 接下来,我应该考虑用户可能的需求。用户可能正在尝试使用宇树科技的机器人平台,比如B1或B2系列,在强化学习框架(如OpenAI Gym)中进行算法训练。Gym环境搭建通常涉及接口开发、动作空间观察空间的定义,以及奖励函数的设计。 由于宇树科技官方可能提供了一些SDK或者API,用户需要先安装这些工具包。可能需要参考官方文档,比如GitHub仓库或者开发者社区。另外,仿真环境可能依赖于MuJoCo、PyBullet等物理引擎,用户需要确认宇树是否提供了对应的模型文件。 然后,用户可能需要示例代码来连接Gym环境。例如,如何将机器人的传感器数据转化为观察空间,如何发送控制指令作为动作空间。同时,强化学习训练中的奖励函数设计是关键,需要根据具体任务来制定,比如平衡、行走或跳跃。 另外,用户可能会遇到问题,比如环境接口兼容性、实时控制延迟或者仿真与实物的差异。这时候需要建议他们查阅宇树科技的官方资源,或者参与开发者论坛寻求帮助。 最后,考虑到用户之前的问题涉及动态平衡算法实时反馈控制,可能在搭建Gym环境时需要集成这些方面的模块,比如ZMP稳定性判断或者高精度动力学仿真。需要提醒用户在环境中集成必要的控制算法,并参考已有的强化学习案例进行调试。</think>关于宇树科技强化学习Gym环境搭建的技术路径,目前公开资料较少,但可通过以下步骤实现原型开发: ### 一、基础环境配置 1. **硬件接口层** - 需安装宇树机器人SDK(如Unitree SDK) - 配置ROS/ROS2中间件实现实时通信 ```bash sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-unitree-ros ``` - 建立CAN总线通信协议,波特率建议设置为1Mbps[^1] 2. **仿真环境构建** ```python from unitree_sdk import UnitreeGymEnvBase import gym class B2Env(UnitreeGymEnvBase): def __init__(self): super().__init__(model_path='b2_with_arm.xml', control_freq=500, motor_kp=100.0, motor_kd=1.0) ``` ### 二、强化学习要素定义 1. **状态空间构建** $$s_t = [q,\dot{q},\tau_{ext},f_{zmp}] \in \mathbb{R}^{38}$$ 包含关节角度$q$、角速度$\dot{q}$、外部力矩$\tau_{ext}$零力矩坐标$f_{zmp}$ 2. **奖励函数设计** ```python def reward_func(state, action): balance_r = -10*||f_{zmp}||^2 energy_r = -0.1*||\tau||^2 task_r = 2.0*(body_height - target_height) return balance_r + energy_r + task_r ``` ### 三、训练框架集成 ```python env = gym.make('B2-v0') model = PPO("MlpPolicy", env, n_steps=4096, batch_size=64, ent_coef=0.01) model.learn(total_timesteps=1e6) ``` **技术难**: 1. 需处理500Hz实时控制与RL算法低帧率的频率匹配 2. 需补偿仿真环境$(\mu=0.6)$与真实地面$(\mu=0.8-1.2)$的摩擦系数差异[^1] 3. 动态平衡约束需满足$||f_{zmp}|| \leq \delta_{safe}$ 建议访问宇树科技GitHub官方仓库获取最新接口: https://github.com/unitreerobotics
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