资源分配模块通过算法计算无线通信中用户使用卸载模式之后的奖励值 f_val、分配的计算资源速率 rate,分配的能量 energy。其中将本地卸载资源和云卸载资源分开计算，在 M=0 时代表着本地卸载资源，每个本地计算用户，根据其能源状态和 传输速率计算出最优的局部计算频率 f0，并计算出能量和传输速率。最后，将所有本地计算用户的贡献相加得到 f0_val。 当 M=1 时，代表远程卸载资源在云端上，首先通过一个二分搜索算法， 计算出满足约束条件的传输速率 rat、能量效率 e_ratio 和功率分配 tau1和由用户权重a1得到的并行计算比率parac，接下 来，通过线性规划的方法求出每个用户的最优解，并将其保存为 r1。然后，根据 r1 计算出每个用户 tau1、rate 和 energy的最优解。并将各个用户在此时间帧的值进行相加得到在边缘计算的目标值f1_val = a1*rate- Y1[i]*energy 最后将 f0 和 f1 相加，获得系统用户总目标值以及最优的计算 rate 和能量资源 energy。 ，将M=0和M=1时分开写用（1）（2）两段表示并优化段落使衔接通顺

（1）当 M=0 时，代表本地卸载资源。对于每个本地计算用户，系统会根据它的能源状态和传输速率计算出最优的局部计算频率 f0，以及相应的传输速率 rate 和能量 energy。最终，将所有本地计算用户的贡献相加得到 f0_val。具体而言，系统首先根据用户的能源状态和传输速率计算出最优的局部计算频率 f0，然后使用该频率计算出相应的传输速率 rate 和能量 energy。最后，将所有用户的 f0_val 相加得到系统的总目标值。

（2）当 M=1 时，代表远程卸载资源在云端上。系统通过一个二分搜索算法计算出满足约束条件的传输速率 rat、能量效率 e_ratio 和功率分配 tau1，以及由用户权重 a1 得到的并行计算比率 parac。接下来，系统使用线性规划的方法求解每个用户的最优解，并将其保存为 r1。然后，根据 r1 计算出每个用户的 tau1、rate 和 energy 的最优解。最终，将各个用户在此时间帧的值进行相加得到在边缘计算的目标值 f1_val = a1 * rate - Y1[i] * energy。最后，将 f0 和 f1 相加，获得系统用户总目标值以及最优的计算 rate 和能量资源 energy。为了优化段落衔接，我们可以在 M=1 的段落中简单说明一下 f0_val 的作用，以及在最终计算系统用户总目标值时是如何加入 f0_val 的。这样可以使两段之间的衔接更加通顺。

相关问题

接下来用以求出最大奖励值的资源分配模块也就是图3-1中Critic module的argmax。以下是本文设计的资源分配模块的算法思路。 资源分配模块通过算法计算无线通信中用户使用卸载模式之后的奖励值 f_val、分配的计算资源速率 rate,分配的能量 energy。其中将本地卸载资源和云卸载资源分开计算，其各自的算法思路如下所示： （1）当 M=0 时，代表本地卸载资源。对于每个本地计算用户，系统会根据它的能源状态和传输速率计算出最优的局部计算频率 f0，以及相应的传输速率 rate 和能量 energy。最终，将所有本地计算用户的贡献相加得到 f0_val。具体而言，系统首先根据用户的能源状态和传输速率计算出最优的局部计算频率 f0，然后使用该频率计算出相应的传输速率 rate 和能量 energy。最后，将所有用户的 f0_val 相加得到系统的总目标值。 （2）当 M=1 时，代表远程卸载资源在云端上。系统通过一个二分搜索算法计算出满足约束条件的传输速率 rat、能量效率 e_ratio 和功率分配 tau1，以及由用户权重 a1 得到的并行计算比率 parac。接下来，系统使用线性规划的方法求解每个用户的最优解，并将其保存为 r1。然后，根据 r1 计算出每个用户的 tau1、rate 和 energy 的最优解。最终，将各个用户在此时间帧的值进行相加得到在边缘计算的目标值 f1_val = a1 * rate - Y1[i] * energy。 最后，在得到卸载策略在本地和边缘的总目标值之后，将 f0 和 f1 相加，获得系统用户总目标值以及最优的计算 rate 和能量资源 energy。加几句话使这几衔接通畅

因此，在资源分配模块中，本地和云端的计算资源分配分别采用不同的算法思路进行计算。对于本地计算资源，系统根据用户的能源状态和传输速率，计算出最优的局部计算频率 f0，以及相应的传输速率 rate 和能量 energy，然后将所有用户的 f0_val 相加得到系统的总目标值。对于云端计算资源，系统通过二分搜索算法计算出满足约束条件的传输速率 rat、能量效率 e_ratio 和功率分配 tau1，以及由用户权重 a1 得到的并行计算比率 parac。然后，系统使用线性规划的方法求解每个用户的最优解，并将其保存为 r1。根据 r1 计算出每个用户的 tau1、rate 和 energy 的最优解，最终将各个用户在此时间帧的值进行相加得到在边缘计算的目标值 f1_val = a1 * rate - Y1[i] * energy。最后，将 f0 和 f1 相加，得到系统用户总目标值以及最优的计算 rate 和能量资源 energy。通过这一算法思路，资源分配模块可以有效地实现无线通信中用户使用卸载模式之后的最大奖励值的计算和资源分配。

python分支计算例题_算法第四次作业-分支限界法求解作业分配问题

好的，我知道这个问题。作业分配问题是指将 $n$ 个作业分配给 $n$ 个人完成，每个人只能完成一个作业，每个作业有一个完成时间和一个收益。要求在完成所有作业的前提下，最大化总收益。分支限界法是一种常用的解决此类问题的算法。

以下是一个示例程序，用于解决作业分配问题：

class Job:
    def __init__(self, time, value):
        self.time = time
        self.value = value

class Node:
    def __init__(self, level, time, value, bound):
        self.level = level
        self.time = time
        self.value = value
        self.bound = bound

def bound(node, jobs, n):
    if node.time >= n:
        return 0
    else:
        b = node.value
        t = node.time
        while t < n and jobs[t].time <= n - t:
            b += jobs[t].value
            t += 1
        if t < n:
            b += (n - t) * jobs[t].value / jobs[t].time
        return b

def job_assignment(jobs):
    n = len(jobs)
    stack = []
    best_node = Node(-1, 0, 0, 0)
    node = Node(-1, 0, 0, bound(best_node, jobs, n))
    while node.level < n - 1:
        level = node.level + 1
        time = node.time + 1
        value = node.value + jobs[level].value
        if time <= n:
            bound_val = bound(Node(level, time, value, 0), jobs, n)
            if bound_val > best_node.value:
                stack.append(Node(level, time, value, bound_val))
        if time == n and value > best_node.value:
            best_node = Node(level, time, value, value)
        node = stack.pop() if stack else Node(-1, 0, 0, 0)
    return best_node.value

在这个程序中，`Job` 类用于表示作业，包含属性 `time` 和 `value`，分别表示完成时间和收益。`Node` 类用于表示搜索树中的节点，包含属性 `level`、`time`、`value` 和 `bound`，分别表示当前搜索的层次、已经完成的作业数量、当前已经获得的总收益和当前节点的上界。`bound` 函数用于计算节点的上界。`job_assignment` 函数是程序的入口，用于解决作业分配问题。在函数中，首先创建一个根节点 `node`，然后将其放入栈中。接下来进入循环，每次从栈中取出一个节点进行扩展，直到栈为空或者搜索完所有节点。在节点扩展时，对于每个作业，分别计算将其分配给当前节点代表的人员或者不分配的情况下的上界，并将上界大于当前最优解的节点加入栈中。最终，返回最优解的收益。

希望这个程序能帮助你理解分支限界法的应用。如果有任何问题，欢迎随时问我！