ZOJ Problem Set - 3623 Battle Ships

本文探讨了一款类似于《星际争霸》的游戏《战斗舰船》,玩家需在限定时间内通过军事工厂生产不同类型的战斗舰船,攻击敌方防御塔。文章详细介绍了如何利用动态规划算法在给定时间限制下最大化击败防御塔的血量,以求赢得游戏。通过实例分析和代码实现,展示了如何优化生产策略以最小化获胜所需时间。
Battle Ships

Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB

Battle Ships is a new game which is similar to Star Craft. In this game, the enemy builds a defense tower, which has L longevity. The player has a military factory, which can produce N kinds of battle ships. The factory takes ti seconds to produce the i-th battle ship and this battle ship can make the tower loss li longevity every second when it has been produced. If the longevity of the tower lower than or equal to 0, the player wins. Notice that at each time, the factory can choose only one kind of battle ships to produce or do nothing. And producing more than one battle ships of the same kind is acceptable.

Your job is to find out the minimum time the player should spend to win the game.

Input

There are multiple test cases.
The first line of each case contains two integers N(1 ≤ N ≤ 30) and L(1 ≤ L ≤ 330), N is the number of the kinds of Battle Ships, L is the longevity of the Defense Tower. Then the following N lines, each line contains two integers t i(1 ≤ t i ≤ 20) and li(1 ≤ li ≤ 330) indicating the produce time and the lethality of the i-th kind Battle Ships.

Output

Output one line for each test case. An integer indicating the minimum time the player should spend to win the game.

Sample Input
1 1
1 1
2 10
1 1
2 5
3 100
1 10
3 20
10 100

Sample Output
2
4
5


Author: FU, Yujun
Contest: ZOJ Monthly, July 2012
//dp[i]代表时间为i时最多可以打掉的血
//然后找到第一个dp[i]>=L,那么就是最短的时间
//采用的是用当前状态去更新后面状态
//对于,j+T[i]时间段内,
//dp[j]更新dp[j+T[i]],表示一开始的T[i]秒是在建武器i
//在j的时间段内武器i一直都在工作,然后J时间段内套用j+T[i]时间段内的含义.
//所以该动规方法是可行的
#include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> using namespace std; int N,L; int T[34],l[34]; int dp[334]; int main() { int i,j; while(scanf("%d%d",&N,&L)!=EOF) { for(i=1;i<=N;i++) scanf("%d%d",&T[i],&l[i]); memset(dp,0,sizeof(dp)); for(j=1;j<=L;j++) for(i=1;i<=N;i++) dp[j+T[i]]=max(dp[j]+l[i]*j,dp[j+T[i]]); for(i=1;i<=330;i++) if(dp[i]>=L) break; printf("%d\n",i); } return 0; }

转载于:https://www.cnblogs.com/372465774y/archive/2012/08/04/2623299.html

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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