nicht angemeldet
Tach!
Szenario C: Du kannst nur einmal dasselbe Spielfeld verwenden und benötigst eine perfekte Lösung => bei höherer Komplexität praktisch unmöglich
Szenario D: Du kannst nur einmal dasselbe Spielfeld verwenden und benötigst eine optimale Lösung => Statistik, Reinforcement Learning, "Big Data", etc...
Das Spielfeld wird ausgewürfelt und ich kann es mir anschauen, um mir eine Strategie zu überlegen, wie ich mich da durchschlagen kann. Das ist aufwendig, weil eine Menge zu berechnen ist. In der Form kommt es nicht wieder, es gibt nur andere, anders ausgewürfelte. Die Stationen sind an anderen Plätzen, lediglich Anfang und Ende sind immer an festen Positionen.
Die Szenarios gelten für statische Spiele, d.h. Aktion A löst immer Aktion B aus. Wenn da Dynamik mit reinkommt wird's natürlich noch deutlich komplexer.
Das Feld inklusive der Stationen ändert sich nicht mehr, wenn man es einmal bekommen hat. Das dürfte die Definition von statisch erfüllen.
Im Hinblick auf die Kleingewinne ist es aber durchaus sinnvoll, den bestmöglichen Weg zu finden.
Heißt "bestmöglich" jetzt "die absolut beste Lösung" oder "eine optimale Lösung, die der besten sehr nahe kommt"? Wenn ersteres: Je nachdem, wie komplex "das Spiel" an sich ist, ist das praktisch ausgeschlossen. Jede zusätzliche Bedingung geht allgemein als Fakultät mit in die Rechenzeit ein, das kann selbst bei einfach erscheinenden Problemen schnell jeglichen derzeit möglichen Rahmen sprengen (auch hier sei wieder auf TSP verwiesen).
Das werde ich dann sehen, wenn ich es implementiere. Die absolute beste wäre optimal, einfach nur irgendwie erfolgreich durchkommen wäre auch eine mögliche Lösung, wenn die andere zu rechenintensiv ist.
dedlfix.
TS
Tabellenkalk
Auge