2018数学建模竞赛MATLAB代码分享：贪婪算法与决策树优化

资源摘要信息:"贪婪算法matlab代码-CUMCM_2018_ProblemB:我的MATLAB当代建模大学生数学竞赛的MATLAB代码，问题B，2018年" 知识点一：贪婪算法简介 贪婪算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，也就是局部最优解，期望通过这样的选择能够产生全局最优解。然而，贪婪算法并不总是能够得到最优解，但通常情况下能够得到一个较为满意的解。 知识点二：赛尔号游戏中的应用 赛尔号是一款以宇宙探险为背景的网络游戏，在游戏中通过选择不同策略来提高战斗力。描述中提到的鲁斯王战斗力测试问题，是一个典型的使用贪婪算法解决的案例。问题中，需要在10回合内输出最大的伤害，且不考虑运气因素（如致命一击）。在MATLAB代码中，通过模拟决策过程，使用贪婪算法来寻找在每一个回合中做出最优的攻击策略，以此来最大化伤害输出。 知识点三：数学建模与大学生数学竞赛 全国大学生数学建模竞赛（Contemporary Undergraduate Mathematical Contest in Modeling, CUMCM）是面向大学生的数学竞赛，要求参赛者利用数学建模方法解决实际问题。在本资源中，描述了在2018年数学建模竞赛中问题B的解决方案。问题B涉及到的是运筹学、决策论以及优化策略等多个领域的问题，这是运用数学建模来解决实际问题的一个典型应用场景。 知识点四：决策树的概念 决策树是一种树形结构，其中的每一个节点表示一个决策点，分支代表决策结果或可能发生的事件，而叶节点代表最终的决策结果或状态。在问题B的描述中，决策过程可以视为一棵庞大的决策树，其中每一次选择可能有多种结果，需要通过不断的决策来寻找最优路径。由于每一步都有多个选择，因此构成了一个复杂的决策树，这也是运用贪婪算法来简化决策过程的一个应用场景。 知识点五：遗传算法优化 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的搜索启发式算法，用于解决优化和搜索问题。在本例中，使用遗传算法对贪婪算法的结果进行优化，意味着在保持贪婪算法得到的局部最优解的基础上，通过“进化”过程进一步优化，以期达到更优或更接近全局最优的解决方案。将选择的CNC编号按顺序串连，形成一个序列，是遗传算法中种群和个体的一种体现。 知识点六：MATLAB编程语言 MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。在本资源描述中，作者使用MATLAB编程语言实现了一等奖级别的解决方案，显示了MATLAB在数学建模和算法开发方面的强大功能。同时，MATLAB以其简洁直观的语法和强大的数值计算能力，成为了进行科学计算和工程应用的重要工具之一。 知识点七：开源系统 标签中提及的“系统开源”，意味着该MATLAB代码是开放资源，可供其他人下载、使用和修改。开源系统通常伴随着一种社群合作和共享知识的理念，鼓励用户共同改进和开发项目。对于教育和科研领域而言，开源系统能够促进知识的传播和技术的交流。 知识点八：文件命名规范 文件名称列表中出现的"CUMCM_2018_ProblemB-master"，表明这是一个与CUMCM 2018年数学建模竞赛问题B相关的项目。"master"通常表示这是项目的主要或稳定版本。从文件命名可以推断出，该项目可能是一个完整的代码库，包含了问题B的解决代码以及可能的文档说明和结果验证部分。命名规范有助于用户快速理解文件内容和项目性质。