問題是這樣的：
傑克管理乙個全國性汽車出租公司的兩個地點。每天，都有一些顧客到這兩個地點租車。如果有車可租，傑克就將車租出並從公司得到10美元的回扣。如果這個地點沒車，傑克就失去了這筆生意。還回的車第二天就可以出租。為了使需要車的地點有車可租，傑克可以在兩個地點間移動車輛，移動每輛車的費用是2美元。我們假設每個地點的車的需求量和歸還量都是泊松分布變數。假設租車的期望值是3和4，還車的期望值是3和2。為了簡化問題，我們假設每個地點的車不多於20輛(多於的車被還回公司，因此就從此問題中消失了)並且一晚上最多移動5輛車。折扣率為0.9，時間步為天，狀態是每天結束時兩個地點的車輛數，動作是晚上在兩個地點間移動的車輛數。
如何程式設計實現這個問題，有興趣的朋友可以先試試貼出自己的實現思想，等我稍後整理好**會貼出！
如何得到最優解（燈泡問題例）
class solution def bulbswitch self,n int int return int n 0.5 第一眼看到這個問題的時候，我們最先想到的辦法，是遍歷每乙個燈泡，然後計算其switch的次數，然後看奇偶，得到該燈泡最後的開關結果，而第i個燈泡開關的次數則是從1到i中因子的個...
如何尋找決策最優解？熵權TOPSIS助你科學決策
熵權topsis是一種融合了熵值法與topsis法的綜合評價方法。熵值法是一種客觀賦值法，可以減少主觀賦值帶來的偏差 而topsis法是一種常見的多目標決策分析方法，適用於多方案 多物件的對比研究，從中找出最佳方案或競爭力最強的物件。熵權topsis是先由熵權法計算得到指標的客觀權重，再利用tops...
最優解問題的求解
1.一般來說題目中需要求解出最優解的問題，我們是可以使用普通遞迴，遞推，深度優先搜尋，記憶型的遞迴，貪心或者動態規劃來進行求解的 其中使用普通的遞迴或者深搜，遞推這些資料量較小的情況下求解速度還行，假如資料量相對大一點的情況下，而且節點的數量比較多，這個時候使用這些方法來解決往往會耗時比較大，有時候...