情景非常具體，資料需要少，需緊密結合情景具體建模，不要硬套模型。 編
程能力要求高一點。
三問都是優化模型，注意模型之間的關聯。
注意點：
對遊戲規則摸清楚，不要急著建模。
涉及到路線、事件的選擇，使用 0-1 變數等定義模型。
最短路徑基本可以數出來，考察的是最優路徑以及路徑前對資源的購買（收益最大）。
**中多一點路線示意圖，條件分析圖。
**需要跑出來，國賽會檢查。
一些選擇上可設定小心機。
在第一關和第二關的探險過程中，運用初始的資金對於資源進行合理的分配，可以通過線性規劃，確定好在未來一段時間的消耗與收益，制定好合理的規劃，通過 matlab 計算出需要使用的資源。第一問的地圖可以使用 tsp 演算法，可以通過 lingo 和 matlab 兩個軟體進行計算，選擇出最優路徑。也可以使用神經網路演算法，來對於路徑的選擇進行訓練，最終也可以得到最優路徑。方法較多，僅供參考。經過多次訓練對比，最終計算出最優策略，對比資金數量。第一問相對而言比較簡單。
不知道天氣的狀況那麼小夥伴們可以自己商討給出何種方案，比如多買水，多買食物等等方法，再這之後通過選擇最優路徑進行合理的方法選擇並討論，解題方法相對比較固定。也可以使用神經網路演算法進行訓練，並給出一般的情況說明。第三關和第四關相對來說，地圖位置更加複雜，需要通過 lingo 演算法對其進行合理編排，編寫**是一項比較困難的工作。
（1） 對於n 名相同的初始資金，且同時從起點出發的玩家來說，遊戲規則需要進一步注意規範，為了保證多方共贏，在天氣狀況已知的情況下， 可以通過先前 matlab 中的神經網路演算法算出的最優旅行路線，計算多次的結果進行對比，保證不會出現重複的狀況， 剔除掉重複出現的
次數。覺得次數比較慢，可以通過遺傳演算法、蟻群演算法等來對其進行優化，體現模型的創新性。因為天氣狀況已知，所以相對比較好安排合理的路線，對於安排好的路線分別進行編號，再依次進行合理的計算，最終確定結果，
（2） 對於n 名相同的初始資金，且同時從起點出發的玩家來說，遊戲規則
需要進一步注意規範，為了保證多方共贏，在天氣狀況未充分被知曉的
情況下，可以通過先前 matlab 中的神經網路演算法算出的最優旅行
路線，分別對其進行最終受益進行計算，選擇出比較合理的解決方案，
在一般情況下，第六關的地圖也相對較為複雜，通過 lingo 進行編
碼，再帶入模型中進行計算，再對理想化結果進行對比，確定兩者之
間的差距，對於自身的資源進行調整，對於不同的地圖，攜帶的資源
往往也會發生不同，那麼就需要對其進行合理的解釋即可實現題目要
求。
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