张士玉小黑屋

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如何理解贪心算法我们先看一个例子假设有一个可以容纳100kg物品的背包，背包可以装各种物品，我们有以下五种豆子，每种豆子的重量和总价值各不相同。为了让背包中所装物品的总价值最大，我们如何选择在背包中装哪些豆子？每种豆子又应该装多少？我们可以这样想，我们只需要计算出每种豆子的单价，按照价格由高到低依次来装豆子，先按单价最高的豆子装，装不满的话，再装价格相对较低的豆子，直到装满为止。这个问题的解决思路就是用了贪心算法的思想，我们先来看以下贪心算法解决问题的步骤：第一步：套用贪心算法的问题模型：针对一组数据，事先定义了限制值和期望值，希望从中选择几个数据，在满足限制的情况下，期望值最大。针对刚才的例子，限制值就是装载背包中的豆子不能超过100kg，期望值就是装在背包中的豆子的总价值。这

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目录1.实验目标2.相关原理3.实验过程3.1基于Q-learning的三维模型创建3.2无人机类、环境类和障碍物类的建立3.3继承和多态的实现3.4训练3.5测试4.完整代码main.cppQ-learning.cpp train.cpptest.cppenvironment.cppmap.cppobstacles.cpp view.cppuav.h obstacle.h envionment.h5.实验结果5.1图形界面5.2训练结果5.3飞行路径5.4决策优化奖励5.5路径规划 6.参考文献1.实验目标通过C++编写一段程序，采用Q-learning算法实现一架无人机的智能三维航线规划。定义无人机类，包含飞行半径、最大平飞速

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目录一）概念二）找出全局最优解的要求三）求解时应考虑的问题四）基本步骤五）贪心策略选择六）实际应用1.零钱找回问题2.背包问题3.哈夫曼编码4.单源路径中的Djikstra算法5.最小生成树Prim算法一）概念贪心算法（GreedyAlogorithm）又叫登山算法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但是适用范围有限的策略。贪心算法没有固定的框架，算法设计的关键是贪婪策略的选择。贪心策略要无后向性，也就是说某状态以后的过程不会影响以前的状态，至于当前状态有关。贪心算法是对某些求解最优解问题的最简单、最迅速的技术。某些问题的最优解可以通过一系列的最优的选择即贪心选择来达到。但局部最优并不总能获得整体最优解，但通常能获得近似最优解。在