赛题整体定位：运筹规划。
情景很是具体，数据须要少，需紧密结合情景具体建模，不要硬套模型。 编
程能力要求高一点。
三问都是优化模型，注意模型之间的关联。
注意点：
算法
- 对游戏规则摸清楚，不要急着建模。
- 涉及到路线、事件的选择，使用 0-1 变量等定义模型。
- 最短路径基本能够数出来，考察的是最优路径以及路径前对资源的购买（收益最大）。
- 论文中多一点路线示意图，条件分析图。
- 代码须要跑出来，国赛会检查。
- 一些选择上可设置当心机。
第一问：
在第一关和第二关的探险过程当中，运用初始的资金对于资源进行合理的分配，能够经过线性规划，肯定好在将来一段时间的消耗与收益，制定好合理的规划，经过 MATLAB 计算出须要使用的资源。第一问的地图可使用 TSP 算法，能够经过 LINGO 和 MATLAB 两个软件进行计算，选择出最优路径。也可使用神经网络算法，来对于路径的选择进行训练，最终也能够获得最优路径。方法较多，仅供参考。通过屡次训练对比，最终计算出最优策略，对比资金数量。第一问相对而言比较简单。网络
第二问：第二问与第一问相比提高了难度，若是玩家在进行策略安排的时候，
不知道天气的情况那么小伙伴们能够本身商讨给出何种方案，好比多买水，多买食物等等方法，再这以后经过选择最优路径进行合理的方法选择并讨论，解题方法相对比较固定。也可使用神经网络算法进行训练，并给出通常的状况说明。第三关和第四关相对来讲，地图位置更加复杂，须要经过 LINGO 算法对其进行合理编排，编写代码是一项比较困难的工做。优化
第三问：
（1） 对于n 名相同的初始资金，且同时从起点出发的玩家来讲，游戏规则须要进一步注意规范，为了保证多方双赢，在天气情况已知的状况下， 能够经过先前 MATLAB 中的神经网络算法算出的最优旅行路线，计算屡次的结果进行对比，保证不会出现重复的情况， 剔除掉重复出现的
次数。以为次数比较慢，能够经过遗传算法、蚁群算法等来对其进行优化，体现模型的创新性。由于天气情况已知，因此相对比较好安排合理的路线，对于安排好的路线分别进行编号，再依次进行合理的计算，最终肯定结果，
spa
（2） 对于n 名相同的初始资金，且同时从起点出发的玩家来讲，游戏规则
须要进一步注意规范，为了保证多方双赢，在天气情况未充分被知晓的
状况下，能够经过先前 MATLAB 中的神经网络算法算出的最优旅行
路线，分别对其进行最终受益进行计算，选择出比较合理的解决方案，
在通常状况下，第六关的地图也相对较为复杂，经过 LINGO 进行编
码，再带入模型中进行计算，再对理想化结果进行对比，肯定二者之
间的差距，对于自身的资源进行调整，对于不一样的地图，携带的资源
每每也会发生不一样，那么就须要对其进行合理的解释便可实现题目要
求。
游戏