賽題整體定位：運籌規劃。
情景很是具體，數據須要少，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：
算法
- 對遊戲規則摸清楚，不要急着建模。
- 涉及到路線、事件的選擇，使用 0-1 變量等定義模型。
- 最短路徑基本能夠數出來，考察的是最優路徑以及路徑前對資源的購買（收益最大）。
- 論文中多一點路線示意圖，條件分析圖。
- 代碼須要跑出來，國賽會檢查。
- 一些選擇上可設置當心機。
第一問：
在第一關和第二關的探險過程當中，運用初始的資金對於資源進行合理的分配，能夠經過線性規劃，肯定好在將來一段時間的消耗與收益，制定好合理的規劃，經過 MATLAB 計算出須要使用的資源。第一問的地圖可使用 TSP 算法，能夠經過 LINGO 和 MATLAB 兩個軟件進行計算，選擇出最優路徑。也可使用神經網絡算法，來對於路徑的選擇進行訓練，最終也能夠獲得最優路徑。方法較多，僅供參考。通過屢次訓練對比，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。網絡
第二問：第二問與第一問相比提高了難度，若是玩家在進行策略安排的時候，
不知道天氣的情況那麼小夥伴們能夠本身商討給出何種方案，好比多買水，多買食物等等方法，再這以後經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。也可使用神經網絡算法進行訓練，並給出通常的狀況說明。第三關和第四關相對來講，地圖位置更加複雜，須要經過 LINGO 算法對其進行合理編排，編寫代碼是一項比較困難的工做。優化
第三問：
（1） 對於n 名相同的初始資金，且同時從起點出發的玩家來講，遊戲規則須要進一步注意規範，爲了保證多方雙贏，在天氣情況已知的狀況下， 能夠經過先前 MATLAB 中的神經網絡算法算出的最優旅行路線，計算屢次的結果進行對比，保證不會出現重複的情況， 剔除掉重複出現的
次數。以爲次數比較慢，能夠經過遺傳算法、蟻羣算法等來對其進行優化，體現模型的創新性。由於天氣情況已知，因此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，最終肯定結果，
spa
（2） 對於n 名相同的初始資金，且同時從起點出發的玩家來講，遊戲規則
須要進一步注意規範，爲了保證多方雙贏，在天氣情況未充分被知曉的
狀況下，能夠經過先前 MATLAB 中的神經網絡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，
在通常狀況下，第六關的地圖也相對較爲複雜，經過 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，肯定二者之
間的差距，對於自身的資源進行調整，對於不一樣的地圖，攜帶的資源
每每也會發生不一樣，那麼就須要對其進行合理的解釋便可實現題目要
求。
遊戲