分支圖分析方法

Ⅰ 分析電路的幾種方法求解

求解電路方法從宏觀上說有兩種: 一是等效變換法，二是程序化方法。(一)利用等效變換，逐步化簡電路，應用歐姆定律(VCR)和全電路歐姆定律計算 (包括簡單KCL和KVL)，最終求出未知的電流與電壓。等效變換法有電阻的串聯與並聯，電阻Y-△變換，電源串聯與並聯，電壓源與電流源等效變換、戴維南等值變換等，等效變換法改變了電路結構。(二)程序化方法不需要改變電路結構，分析電路有固定程式，對任何線性電路均適用，便於數學軟體求解。以支路電流為例，①設定各支路電流的參考方向，②列寫KCL、KVL方程及VCR關系式，列寫受控電源的輔助方程，若微分方程再加初始值方程，③將方程組輸入計算機的數學軟體求出未知量 (或未知函數)。電阻電路對應實系數線性方程組，正弦穩態電路對應復系數線性方程組，時域電路對應線性微分方程組。■在計算機未普及的年代、在傳統教學的版書運算中、在面對不太復雜電路時、在不允許使用計算機的場合 (如考試)，通常採用電路的等效變換法。該方法將原電路轉換為簡單電路後使用歐姆定律較多，淡化了KCL和KVL的核心地位。大型電路無法使用等效變換法，只能採取程序化方法。程序化方法使我們真正感受到KCL、KVL、VCR(關聯與非關聯)在求解電路中的核心地位。

Ⅱ 思維導圖怎麼畫

思維導圖畫法如下：

1、在中心右上角一點鍾方向畫第一條思維導圖分支。下圖中圈紅的地方。

Ⅲ 分支結構的介紹

順序結構的程序雖然能解決計算、輸出等問題，但不能做判斷再選擇。對於要先做判斷再選擇的問題就要使用分支結構。分支結構的執行是依據一定的條件選擇執行路徑，而不是嚴格按照語句出現的物理順序。分支結構的程序設計方法的關鍵在於構造合適的分支條件和分析程序流程，根據不同的程序流程選擇適當的分支語句。分支結構適合於帶有邏輯或關系比較等條件判斷的計算，設計這類程序時往往都要先繪制其程序流程圖，然後根據程序流程寫出源程序，這樣做把程序設計分析與語言分開，使得問題簡單化，易於理解。

Ⅳ 思維導圖怎麼畫圖片。

思維導圖方法如下：

1、在中心右上角的1點鍾繪制思維導圖的第一個分支。紅色圓圈如下所示。

Ⅳ 親緣分支分類法的介紹

親緣分支分類法，英語詞Cladistics來自希臘語klados ，意為「分支」。分支分類法根據生物種類進化關系進行分類。親緣分支分類法是一種非常嚴格的分析方法，是現代生物分類學的基礎，尋找物種之間的共源性狀確定其在進化進程中的聯系。傳統的表現型分類法只是根據物種之間外觀的相似，以及關鍵的相同特徵分類。一般認為分支分類法創始人是威利·漢寧根（）。親緣分支分類法的研究結果用樹形圖表示，要收集各方面的信息進行總結，現代這種研究經常運用分子生物學的數據。DNA排列，生物化學數據和形態學的數據。

Ⅵ 人工智慧分支圖搜索實現

不論是使用目標驅動搜索還是數據驅動搜索來求解問題，問題求解器都必須在狀態空間圖中找到一條從起始狀態到目標的路徑。這條路徑的弧序列對應了有序的求解步驟。如果問題求解器被賦予了神諭或其他確實可靠的機制來選取解路徑，那麼就不再需要搜索，問題求解器會不犯任何錯誤地穿越空間到達預期目標，而且一邊行進一邊就建立了解路徑。因為對於感興趣的問題來說神諭是不存在的，所以問題求解器必須考慮穿越空間的不同路徑直到找到目標。回溯( backtracking）是系統地嘗試穿越狀態空間的所有路徑的一種技術。我們從回溯開始討論搜索方法的原因是，回溯技術是計算機科學家最早研究的搜索演算法之一，而且它可以在面向堆棧的遞歸環境中自然地實現。回溯搜索從起始狀態出發沿一條路徑前進直到要麼到達目標，要麼到達一個「死端"。如果發現了目標，它退出搜索並返回解路徑。如果到達的是一個死端，那麼它便回溯到路徑上含有未分析過最近兄弟結點，並沿這個分支繼續下去，如下面的遞歸規則所述:如果當前狀態S不滿足目標描述的要求，那麼便產生它的第一個後代Scas，並對這個結點遞歸地應用回溯過程。如果回溯沒有在以Sae為根的子圖上發現目標結點，那麼便對它的兄弟hnz應用遞歸過程。繼續上面的過程直到一個孩子的某個後代是目標結點或已經搜索了所有的孩子。如果S的孩子沒有一個可以通向目標，那麼回溯便「無功而返」到S的雙親，並在那裡對S的兄弟應用以上過程,依此類推。這種演算法不斷搜索直到找到--個目標或窮舉了狀態空間。

Ⅶ 魚骨圖問題分析法有哪些

首先,用一根直線指向你要達到的目的,其次在這條直線的其他分支上標明影響你要達到的目的的因素.你可以在這些因素中選擇你認為最有影響力的因素,並標明解決方法.

Ⅷ 如何在word中製作杜邦分析圖

1、電腦打開Word文檔。

Ⅸ 什麼是分支演算法

分支限界演算法：
分支定界 (branch and bound) 演算法是一種在問題的解空間樹上搜索問題的解的方法。但與回溯演算法不同，分支定界演算法採用廣度優先或最小耗費優先的方法搜索解空間樹，並且，在分支定界演算法中，每一個活結點只有一次機會成為擴展結點。

利用分支定界演算法對問題的解空間樹進行搜索，它的搜索策略是：

1 ．產生當前擴展結點的所有孩子結點；

2 ．在產生的孩子結點中，拋棄那些不可能產生可行解（或最優解）的結點；

3 ．將其餘的孩子結點加入活結點表；

4 ．從活結點表中選擇下一個活結點作為新的擴展結點。

如此循環，直到找到問題的可行解（最優解）或活結點表為空。

從活結點表中選擇下一個活結點作為新的擴展結點，根據選擇方式的不同，分支定界演算法通常可以分為兩種形式：

1 ． FIFO(First In First Out) 分支定界演算法：按照先進先出原則選擇下一個活結點作為擴展結點，即從活結點表中取出結點的順序與加入結點的順序相同。

2 ．最小耗費或最大收益分支定界演算法：在這種情況下，每個結點都有一個耗費或收益。如果要查找一個具有最小耗費的解，那麼要選擇的下一個擴展結點就是活結點表中具有最小耗費的活結點；如果要查找一個具有最大收益的解，那麼要選擇的下一個擴展結點就是活結點表中具有最大收益的活結點。

又稱分支定界搜索法。過程系統綜合的一類方法。該法是將原始問題分解，產生一組子問題。分支是將一組解分為幾組子解，定界是建立這些子組解的目標函數的邊界。如果某一子組的解在這些邊界之外，就將這一子組舍棄（剪枝）。分支定界法原為運籌學中求解整數規劃(或混合整數規劃)問題的一種方法。用該法尋求整數最優解的效率很高。將該法原理用於過程系統綜合可大大減少需要計算的方案數日。

分支定界法的思想是：首先確定目標值的上下界，邊搜索邊減掉搜索樹的某些支，提高搜索效率。

在競賽中，我們有時會碰到一些題目，它們既不能通過建立數學模型解決，又沒有現成演算法可以套用，或者非遍歷所有狀況才可以得出正確結果。這時，我們就必須採用搜索演算法來解決問題。
搜索演算法按搜索的方式分有兩類，一類是深度優先搜索，一類是廣度優先搜索。我們知道，深度搜索編程簡單，程序簡潔易懂，空間需求也比較低，但是這種方法的時間復雜度往往是指數級的，倘若不加優化，其時間效率簡直無法忍受；而廣度優先搜索雖然時間復雜度比前者低一些，但其龐大的空間需求量又往往讓人望而卻步。
所以，對程序進行優化，就成為搜索演算法編程中最關鍵的一環。
本文所要討論的便是搜索演算法中優化程序的一種基本方法棗「剪枝」。

什麼是剪枝
相信剛開始接觸搜索演算法的人，都做過類似迷宮這樣的題目吧。我們在「走迷宮」的時候，一般回溯法思路是這樣的：
1、這個方向有路可走，我沒走過
2、往這個方向前進
3、是死胡同，往回走，回到上一個路口
4、重復第一步，直到找著出口
這樣的思路很好理解，編程起來也比較容易。但是當迷宮的規模很大時，回溯法的缺點便暴露無遺：搜索耗時極巨，無法忍受。
我們可不可以在向某個方向前進時，先一步判斷出這樣走會不會走到死胡同里呢？這樣一來，搜索的時間不就可以減少了嗎？
答案是：可以的。
剪枝的概念，其實就跟走迷宮避開死胡同差不多。若我們把搜索的過程看成是對一棵樹的遍歷，那麼剪枝顧名思義，就是將樹中的一些「死胡同」，不能到達我們需要的解的枝條「剪」掉，以減少搜索的時間。
搜索演算法，絕大部分需要用到剪枝。然而，不是所有的枝條都可以剪掉，這就需要通過設計出合理的判斷方法，以決定某一分支的取捨。在設計判斷方法的時候，需要遵循一定的原則。
剪枝的原則
1、正確性
正如上文所述，枝條不是愛剪就能剪的。如果隨便剪枝，把帶有最優解的那一分支也剪掉了的話，剪枝也就失去了意義。所以，剪枝的前提是一定要保證不丟失正確的結果。
2、准確性
在保證了正確性的基礎上，我們應該根據具體問題具體分析，採用合適的判斷手段，使不包含最優解的枝條盡可能多的被剪去，以達到程序「最優化」的目的。可以說，剪枝的准確性，是衡量一個優化演算法好壞的標准。
3、高效性 設計優化程序的根本目的，是要減少搜索的次數，使程序運行的時間減少。但為了使搜索次數盡可能的減少，我們又必須花工夫設計出一個准確性較高的優化演算法，而當演算法的准確性升高，其判斷的次數必定增多，從而又導致耗時的增多，這便引出了矛盾。
因此，如何在優化與效率之間尋找一個平衡點，使得程序的時間復雜度盡可能降低，同樣是非常重要的。倘若一個剪枝的判斷效果非常好，但是它卻需要耗費大量的時間來判斷、比較，結果整個程序運行起來也跟沒有優化過的沒什麼區別，這樣就太得不償失了。
綜上所述，我們可以把剪枝優化的主要原則歸結為六個字：正確、准確、高效。
剪枝演算法按照其判斷思路可大致分成兩類：可行性剪枝及最優性剪枝。

對於分支定界演算法,上界是已求得的可行解的目標函數值中的最小者,分為初始上界和在探測過程中產生的動態上界.分支定界法在求最優解的迭代過程中, 若某結點估計的下界不小於已知的上界, 則不必從該節點往下繼續搜索. 因此若能產生一個較好的上界, 可以消除許多不必要的列舉計算.

分支定界演算法的實現
在描述分支定界演算法步驟之前, 先對演算法涉及到的有關術語進行定義如下:
p —— 分支層數;
C*—— 當前最優目標函數值;
P*—— 相應於C*的工件順序;
P1—— 當前節點(現在需要進行分支的節點)所對應的部分序列.
分支定界演算法的實施步驟如下:
步驟1 初始化: 設置p = 0, P 1 = Á (空集) , C* = ∞.設當前節點總是與P 1 相對應. 此時, 當前節點即根節點.
步驟2 計算從當前節點分支得到的各個子節點的下界, 並按下界值由小到大對各子節點排序. 令p ←p + 1.
步驟3 如果當前節點被探測盡, 令p ←p - 1, 轉步驟6. 否則, 設當前層(第p 層) 各活動子節點中具有最小下界值的節點為Q , 則在P 1末尾加入Q 對應第p 位置上的工件, 此時的當前節點轉為Q , 轉步驟4.
步驟4 因為當前節點是同層同父節點具有最小下界值的節點, 如果當前節點下界值大於或等於C* , 則不必再搜索當前節點及其同層同父的活動節點, 這樣, 當前節點的上一層節點(父節點)被探測盡, p ←p - 1, 去掉P 1 中的最後一個工件,轉步驟6. 否則, 轉步驟5.
步驟5 如果p = n, 則得到一個較優順序.令P* = P 1, C* 是當前節點的下界值, p ←p - 1,去掉P 1 中最後一個工件, 轉步驟6; 否則轉步驟2.
步驟6 若p ≠ 0, 去掉P 1 中最後一個工件,轉步驟3; 否則, 演算法停止. C* 是最優的目標函數值, P* 是最優順序.

分支結構演算法的實現(編程基礎)

我現在學到了分支結構了。又遇到問題了，不知道你還在不在,可以幫我嗎?(可以，沒問題.)
1、用Pascal語言表示下列的條件表達式：
（1）：x小於10；
（2）：0<=y<=5;(『小於等於』不會打)
（3）：x大於5或x為負數；
（4）：ch在「A」和「Z」之間（包括「A」和「Z」）；
（5）：年齡（age)不小於18，國籍(natioality)不是中國「CHINA」,也不是朝鮮「KOREA」的男性公民(sex=`maie`);
（6）：正數，在2～100之間且不能被2，或3，或5整除。
2、試寫出下列各項的Pascal語句：
（1）：如果wage大於10000，便減去10%的wage.
（2）：如果Choice的值為1，則讀取x的值，並列印x的平方；否則讀取y的值，並列印y的平方。

Ⅹ 決策樹分析法是什麼

如下：

決策樹分析法是指分析每個決策或事件（即自然狀態）時，都引出兩個或多個事件和不同的結果，並把這種決策或事件的分支畫成圖形，這種圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹分析法。選擇分割的方法有好幾種，但是目的都是一致的：對目標類嘗試進行最佳的分割。

一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件（即自然狀態）都可能引出兩個或多個事件，導致不同的結果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。 決策樹就是將決策過程各個階段之間的結構繪製成一張箭線圖。

優點：

1、可以生成可以理解的規則；

2、計算量相對來說不是很大；

3、可以處理連續和種類欄位；

4、決策樹可以清晰的顯示哪些欄位比較重要。