Algorithm 寻找两个城市之间的联系
我有一个假设问题。让我们假设我有一堆城市，它们以某种方式相互连接。这个问题纯粹是假设性的，所以不管我们如何连接它们，我们都可以把它们看作某种图形。城市之间有公共汽车连接，但这些连接不是很可靠。在我们期望他们离开一个城市的时间和他们到达另一个城市的时间之外，他们添加或删除一个随机时间。我如何找到一种方法，使一个人从一个城市尽可能快/相对快但概率更大地到达另一个城市？Algorithm 寻找两个城市之间的联系,algorithm,Algorithm,我有一个假设问题。让我们假设我有一堆城市，它们以某种方式相互连接。这个问题纯粹是假设性的，所以不管我们如何连接它们，我们都可以把它们看作某种图形。城市之间有公共汽车连接，但这些连接不是很可靠。在我们期望他们离开一个城市的时间和他们到达另一个城市的时间之外，他们添加或删除一个随机时间。我如何找到一种方法，使一个人从一个城市尽可能快/相对快但概率更大地到达另一个城市？ 我应该阅读什么样的算法来解决这个问题？如果变化是真正随机的，那么对我来说，你能做的最好的事情就是找到连接数最少的路径。这可以通过一个
我应该阅读什么样的算法来解决这个问题？如果变化是真正随机的，那么对我来说，你能做的最好的事情就是找到连接数最少的路径。这可以通过一个。来完成，如果变化是真正随机的，那么对我来说，你能做的最好的事情就是找到连接数最少的路径。这一点可以通过一个解决方案来实现。看看路由算法，如。它们正是为了这个目的。即使图形发生变化，也要找到一种连接到其他节点的方法。 您可以做的简短总结如下： 每个城市都存储一个它所到达的所有城市的列表。除此之外，它还存储了到达城市的距离和邻居节点。然后每个城市告诉它的邻居它可以到达哪些节点。如果新收到的邻居信息改变了当前可能的连接，城市会更新其列表并将此信息传播给其他人，直到列表不再改变。 每当一个城市发现与邻居的连接中断或恢复时，它就会更新该列表并将此信息传输给所有剩余的邻居。然后，每个邻居更新其列表并将信息传播给其他邻居。 注意计数到无穷大的问题
看看路由算法，如。它们正是为了这个目的。即使图形发生变化，也要找到一种连接到其他节点的方法。 您可以做的简短总结如下： 每个城市都存储一个它所到达的所有城市的列表。除此之外，它还存储了到达城市的距离和邻居节点。然后每个城市告诉它的邻居它可以到达哪些节点。如果新收到的邻居信息改变了当前可能的连接，城市会更新其列表并将此信息传播给其他人，直到列表不再改变。 每当一个城市发现与邻居的连接中断或恢复时，它就会更新该列表并将此信息传输给所有剩余的邻居。然后，每个邻居更新其列表并将信息传播给其他邻居。 注意计数到无穷大的问题
我不认为有可能解决这样的问题。然而，在一个随机的世界里，比如说现实世界中，你的每一步都可能失败，这有一个模型。尝试使用离散时间马尔可夫链DTMC 每个城市都是一个马尔可夫状态。 当你试图从A城市搬到B城市时，有成功和失败的可能性。 失败意味着你留在同一个城市
有了DTMC，你可以计算出你需要采取多少行动，以一定的概率实现你的最终城市。我认为没有一个可能的解决方案来解决这个问题。然而，在一个随机的世界里，比如说现实世界中，你的每一步都可能失败，这有一个模型。尝试使用离散时间马尔可夫链DTMC 每个城市都是一个马尔可夫状态。 当你试图从A城市搬到B城市时，有成功和失败的可能性。 失败意味着你留在同一个城市
通过DTMC，你可以计算出你需要采取多少行动，以一定的概率达到你的最终城市。这是一个非常困难的问题，可以用博弈论的方式来解决 想到的最好的论文是Botea等人的 本文的要点如下： 每种交通方式——步行、公共汽车或出租车——都有一定的到达目的地的时间范围，以及相关的概率。 你需要在时间Y之前到达X点，所以你假设每种运输方式的最坏情况 假设情况最坏，你选择的路线最有可能准时到达那里。 因此，如果一辆出租车需要60-90分钟才能到达目的地，而一辆公交车总是需要70分钟，而你需要在接下来的80分钟内到达目的地，那么你应该坐公交车 然而，如果你需要在接下来的65分钟内到达目的地，你可以乘坐出租车，因为这是唯一可能让你准时到达目的地的方式 我想你可以让他们的方法适应你的。每个城市通过公交线路连接到K个其他城市，公交线路有各自的相关持续时间和持续时间的概率 奥斯。你可以把每条公交线路看作是一种不同的交通方式 另一种方法是在图形上使用*符号，在这里，启发式算法寻求最小化不确定性和持续时间 一篇与第二种方法相关的论文并不完全相同，但却是相关的
虽然本文涵盖了很多关于动力系统的内容，但是关于通过路线图提取路径以最小化不确定性的部分是有用的。也许你可以调整它，使之融入速度的某些方面。这是一个非常困难的问题，可以用博弈论的方式来解决 想到的最好的论文是Botea等人的 本文的要点如下： 每种交通方式——步行、公共汽车或出租车——都有一定的到达目的地的时间范围，以及相关的概率。 你需要在时间Y之前到达X点，所以你假设每种运输方式的最坏情况 假设情况最坏，你选择的路线最有可能准时到达那里。 因此，如果一辆出租车需要60-90分钟才能到达目的地，而一辆公交车总是需要70分钟，而你需要在接下来的80分钟内到达目的地，那么你应该坐公交车 然而，如果你需要在接下来的65分钟内到达目的地，你可以乘坐出租车，因为这是唯一可能让你准时到达目的地的方式 我想你可以让他们的方法适应你的。每个城市通过公交线路连接到K个其他城市，公交线路有各自的相关持续时间和持续时间的概率。你可以把每条公交线路看作是一种不同的交通方式 另一种方法是在图形上使用*符号，在这里，启发式算法寻求最小化不确定性和持续时间 一篇与第二种方法相关的论文并不完全相同，但却是相关的
虽然本文涵盖了很多关于动力系统的内容，但是关于通过路线图提取路径以最小化不确定性的部分是有用的。也许你可以将这一点加以调整，以融入速度的某些方面。我选择了这个答案，因为它与有用的论文相关联。但我要感谢你们所有的答案。我选择了这个答案，因为它链接到有用的论文。但我要感谢你的回答。