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条件:
1. 有若干个决策状态D1, D2, .... , Dn， 每个决策状态由上一决策状态决定，也就是说，对于每一个Di， 由若干个Di+1供Di选择(类似于人机博弈算法中每一个局面的合法分支)
2. 每一次状态变换，即Di 变换到 Di+1，会产生一消耗量Ti。
Q: 求决策消耗总和的最少量。
如果用枚举，这个复杂度是a的n次方(a是每个决策状态的分支数)， 扶额...
不知道能不能从启发式算法入手...
1. 有若干个决策状态D1, D2, .... , Dn， 每个决策状态由上一决策状态决定，也就是说，对于每一个Di， 由若干个Di+1供Di选择(类似于人机博弈算法中每一个局面的合法分支)
2. 每一次状态变换，即Di 变换到 Di+1，会产生一消耗量Ti。
Q: 求决策消耗总和的最少量。
如果用枚举，这个复杂度是a的n次方(a是每个决策状态的分支数)， 扶额...
不知道能不能从启发式算法入手...
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KPRF2009 2013-03-04
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dijk 鉴定完毕 自己构建图 每个决策状态是一个点
hua_zhixing_ 2013-03-02
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对，每个决策状态是一个点，用有向箭头表示决定关系，消耗量就是权值。
孟小子 2013-02-10
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看样子是DP啊
1：求D1->Di是求D1->Di+1的子问题，满足最有子问题性
2:后面的决策不对前面的决策产生影响，满足无后效性
丈八涯 2013-02-04
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既然每个决策状态只是由上一决策状态决定，那就是最短距离问题。
dragonzht 2013-02-03
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如果所有决策状态和消耗都是已知的，可以从后面倒着推算。
如果决策状态和消耗是未知的，必须完成上一步决策才能计算出来，那么需要一个估算公式，才能应用启发式
