我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～ 本篇文章是鹿鹿学长经过深度思考，独辟蹊径，实现综合建模。独创复杂系统视角，帮助你解决国赛的难关呀。 完整内容可以在文章末尾领取！ 问题一 第一个问题是关于如何设计抽样检测方案，以确定一批零配件（零配件 1 或零配件 2）的次品率是否超过标称值。具体要求是： 当标称次品率为10%时，要求在95%的信度

当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题！ CS团队倾注了大量时间和心血，深入挖掘解决方案。通过贝叶斯分析、决策树分析、整数规划等算法，设计了明晰的项目，团队努力体现在每个步骤，确保方案既创新又可行，为大家提供了全面而深入的洞见噢～ 让我们来看看国赛（B题）！ 完整内容可以在

目录 问题 1：抽样检测方案的设计问题 2：生产过程中的决策问题 3：多工序、多零配件的生产决策问题 4：重新分析次品率题目难度分析1. 统计检测方案设计的复杂性（问题 1）2. 多阶段生产决策的复杂性（问题 2 & 3）3. 多工序、多零配件的组合复杂性（问题 3）4. 次品率估计的重新决策（问题 4） 参考模型 问题 1：抽样检测方案的设计 目标是为企业设计抽样检测方案，以尽

在序列决策问题中的实践与探索 一、Q-Learning算法概述二、Q-Learning算法实例分析三、Q-Learning算法代码实现四、总结与展望 在人工智能领域，序列决策问题一直是一个核心挑战。面对复杂的环境和动态变化的状态，智能体如何做出最优决策，以达到长期目标，是研究者们关注的焦点。Q-Learning算法作为一种经典的强化学习方法，为我们提供了解决这一问题的有效

题意： 给定一个n*m的矩阵，要求从第一列的任何一行出发，每次沿右或右下或右上到达后面一列，最后到第m列任何一行整个路程的最小值，并且要求是字典序最小的 题解： 动态规划 每一列是一个阶段，一个阶段有三个决策，逆推可以方便的记录路径然后顺着打印出来 字典序最小很巧妙的利用排序解决了 需要注意的是m==1的情况，所以下面的双 if  不能用 if  else if

多目标决策问题是目前数学建模中比较普遍的一类问题，此类问题要求我们满足多个目标函数最优与决策变量的线性约束条件或非线性约束条件下进行求解，多目标决策问题主要有主要目标法、线性加权法、分层序列法、步骤法（Stem法），本篇主要着重讲线性加权法。线性加权法的特点主要是实现了将多个目标函数通过线性加权的方式集成到了单个目标函数，那么问题就转化为了一般性的线性规划类问题。线性加权法中也可以将指标

Python 算法高级篇：多阶段决策问题与状态转移方程的构建 引言 1. 多阶段决策问题简介2. 动态规划基础3. 状态转移方程4. 案例：生产计划问题5. Python 实现6. 总结 引言 多阶段决策问题是一类在不同决策阶段需要做出一系列决策以实现特定目标的问题。这类问题涵盖了许多实际应用，如项目管理、资源分配、生产计划等。解决多阶段决策问题的一种常见方法是使用动态规划。在本

【机器学习】解决中小微企业的信贷决策问题(二) 文章目录模型的建立与求解参考 模型的建立与求解 5.1 问题一的模型建立和求解 5.1.1 层次分析法计算各项指标的主观权向量 选定“进项总金额、进项总税额、进项数、销项总金额、进项FP有效率、销项总 税额、销项数、销项FP有效率、信誉评级、是否违约”十个指标为准则层，用层次分 析法求它们的权重，构建层级结构模型。 构造判断矩阵(成对