指派问题(0-1规划特殊情形:匈牙利法) 蒙特卡洛法(求解各种类型规划) 下面主要介绍蒙特卡洛法(随机取样法): 例题: 如果用显枚举法试探,需要计算1010个点,计算量巨大。但是用蒙特卡洛去计算106个点便可以找到满意解。 前提:整数规划的最优点不是孤立的奇点; 而采集106个点后,我们有很大把握最优值点在106个点之中;...
读者通过掌握这个最基础版本的算法背后的实质,便可以自行修改这个算法,以开发出适应自己需求的新算法。 正文 我们采用 Python 来做相关的代码实现,方便起见,我们先导入相关的依赖包(因为 MCTS 算法是在树结构上做检索,此处我们用到一个比较特别的依赖包treelib,用于方便地构建树结构): importpylabasplfromtreelibimport...
Import 所需的库: 导入所需库 2. Main 函数: 用蒙特卡洛方法模拟蒲丰投针 3. 调用main函数: 调用main函数模拟蒲丰投针 4. 输出: 使用蒙特卡洛方法模拟100次投针的数据 如上图所示,经过100次的模拟,蒙特卡洛法就能得出一个非常接近PI的值。 为什么赌场总是赚的? 赌场是怎么赚钱的?诀窍很简单--“你玩得越多...
来自 Surfer Zen的文章讲述了蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）这一经典机器学习算法的基本原理和Python实现。MCTS广泛应用于解决黑盒问题的最优解搜索，包括大规模优化和强化学习领域，如AlphaGo的围棋策略。本文将通过通俗讲解，引导读者理解基础MCTS版本，以便自行扩展适应需求。Python实现中，...
蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一种强大的机器学习算法，常用于解决黑盒问题的最优解搜索。它被广泛应用在全局优化和强化学习领域，如AlphaGo。本文将通过Python代码示例，介绍基础版MCTS算法的工作原理，让读者理解其实质，以便根据需求进行定制和扩展。代码实现部分，首先导入必要的依赖，如treelib库，用于构建树...
Cornell Box 是测试全局光照最常用的场景。Taichi 社区的 @烧风 同学重构了基于蒙特卡洛路径追踪的算法,最后用 139 行 Python 代码重现了这一经典场景。 欢迎前往链接获取源代码,亲自运行体验。 #计算机图形学#渲染#光线追踪#Taichi(编程语言)#编程学习
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