洛谷 P1885 Moo
时间: 2023-08-20 19:45:22 浏览: 55
洛谷 P1885 Moo 是一道经典的搜索题目,其要求我们在一个 $N \times N$ 的网格中,从左上角走到右下角,只能向右或向下走,每次经过的格子都会有一个数字,我们需要选择一条路径,使得路径上所有经过的数字的和最大。
这道题目可以使用动态规划来解决,设 $f(i,j)$ 表示从起点 $(1,1)$ 走到格子 $(i,j)$ 的最大数字和,那么我们可以得到状态转移方程:
$$f(i,j) = \max \{ f(i-1,j), f(i,j-1) \} + w(i,j)$$
其中 $w(i,j)$ 表示格子 $(i,j)$ 的数字。
最终的答案即为 $f(N,N)$。时间复杂度为 $O(N^2)$。
需要注意的是,由于数据范围较大,需要使用long long类型。
相关问题
约束下的黑盒多目标优化(MOO)
在约束下的黑盒多目标优化(MOO)中,优化问题不仅要考虑多个目标函数的最小化或最大化,还要满足一定的约束条件。这些约束条件可能是等式约束或不等式约束,也可能是硬性约束或软性约束。
在优化过程中,需要考虑如何同时优化多个目标函数,并且在满足约束条件的情况下使得这些目标函数最优。这需要使用多目标优化算法,如NSGA-II、MOEA/D等,来寻找一组最优解,这些解之间没有一个是优于其他解的。
在约束下的黑盒多目标优化中,一个常见的挑战是如何处理约束条件。如果约束条件非常严格,那么可能会导致优化算法无法找到任何可行解。如果约束条件不太严格,那么可能会得到一些不可行的解,这些解虽然满足目标函数的最小化或最大化,但是违反了约束条件。
为了解决这些问题,可以使用一些技术来处理约束条件,例如罚函数法、约束法等。这些方法可以在优化过程中将约束条件转化为目标函数的形式,并将其纳入优化问题中。这样,优化算法就可以同时考虑目标函数和约束条件,以找到最优解。
ModuleNotFoundError: No module named 'pymoo.algorithms.moo.mopso'
ModuleNotFoundError是Python中的一个常见错误,表示Python解释器无法找到所需的模块或包。在这个具体的错误中,'pymoo.algorithms.moo.mopso'模块没有被找到,可能是因为它没有被正确安装或者它不在你的Python环境中。
pymoo是Python中的一个多目标优化库,它提供了多种优化算法的实现。其中mopso是一种多目标粒子群优化算法,用于解决多目标优化问题。如果你想使用mopso算法,需要先安装pymoo库,并确保pymoo的版本包含mopso模块。
你可以尝试通过以下步骤解决这个问题:
1. 确认你已经正确安装了pymoo库;
2. 确认你的pymoo库版本包含mopso模块;
3. 如果仍然无法解决问题,可以尝试重新安装pymoo库或者升级到最新版本。如果问题仍然存在,可能需要检查你的Python环境配置或者与pymoo开发者联系。
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