分支图分析方法

Ⅰ 分析电路的几种方法求解

求解电路方法从宏观上说有两种: 一是等效变换法，二是程序化方法。(一)利用等效变换，逐步化简电路，应用欧姆定律(VCR)和全电路欧姆定律计算 (包括简单KCL和KVL)，最终求出未知的电流与电压。等效变换法有电阻的串联与并联，电阻Y-△变换，电源串联与并联，电压源与电流源等效变换、戴维南等值变换等，等效变换法改变了电路结构。(二)程序化方法不需要改变电路结构，分析电路有固定程式，对任何线性电路均适用，便于数学软件求解。以支路电流为例，①设定各支路电流的参考方向，②列写KCL、KVL方程及VCR关系式，列写受控电源的辅助方程，若微分方程再加初始值方程，③将方程组输入计算机的数学软件求出未知量 (或未知函数)。电阻电路对应实系数线性方程组，正弦稳态电路对应复系数线性方程组，时域电路对应线性微分方程组。■在计算机未普及的年代、在传统教学的版书运算中、在面对不太复杂电路时、在不允许使用计算机的场合 (如考试)，通常采用电路的等效变换法。该方法将原电路转换为简单电路后使用欧姆定律较多，淡化了KCL和KVL的核心地位。大型电路无法使用等效变换法，只能采取程序化方法。程序化方法使我们真正感受到KCL、KVL、VCR(关联与非关联)在求解电路中的核心地位。

Ⅱ 思维导图怎么画

思维导图画法如下：

1、在中心右上角一点钟方向画第一条思维导图分支。下图中圈红的地方。

Ⅲ 分支结构的介绍

顺序结构的程序虽然能解决计算、输出等问题，但不能做判断再选择。对于要先做判断再选择的问题就要使用分支结构。分支结构的执行是依据一定的条件选择执行路径，而不是严格按照语句出现的物理顺序。分支结构的程序设计方法的关键在于构造合适的分支条件和分析程序流程，根据不同的程序流程选择适当的分支语句。分支结构适合于带有逻辑或关系比较等条件判断的计算，设计这类程序时往往都要先绘制其程序流程图，然后根据程序流程写出源程序，这样做把程序设计分析与语言分开，使得问题简单化，易于理解。

Ⅳ 思维导图怎么画图片。

思维导图方法如下：

1、在中心右上角的1点钟绘制思维导图的第一个分支。红色圆圈如下所示。

Ⅳ 亲缘分支分类法的介绍

亲缘分支分类法，英语词Cladistics来自希腊语klados ，意为“分支”。分支分类法根据生物种类进化关系进行分类。亲缘分支分类法是一种非常严格的分析方法，是现代生物分类学的基础，寻找物种之间的共源性状确定其在进化进程中的联系。传统的表现型分类法只是根据物种之间外观的相似，以及关键的相同特征分类。一般认为分支分类法创始人是威利·汉宁根（）。亲缘分支分类法的研究结果用树形图表示，要收集各方面的信息进行总结，现代这种研究经常运用分子生物学的数据。DNA排列，生物化学数据和形态学的数据。

Ⅵ 人工智能分支图搜索实现

不论是使用目标驱动搜索还是数据驱动搜索来求解问题，问题求解器都必须在状态空间图中找到一条从起始状态到目标的路径。这条路径的弧序列对应了有序的求解步骤。如果问题求解器被赋予了神谕或其他确实可靠的机制来选取解路径，那么就不再需要搜索，问题求解器会不犯任何错误地穿越空间到达预期目标，而且一边行进一边就建立了解路径。因为对于感兴趣的问题来说神谕是不存在的，所以问题求解器必须考虑穿越空间的不同路径直到找到目标。回溯( backtracking）是系统地尝试穿越状态空间的所有路径的一种技术。我们从回溯开始讨论搜索方法的原因是，回溯技术是计算机科学家最早研究的搜索算法之一，而且它可以在面向堆栈的递归环境中自然地实现。回溯搜索从起始状态出发沿一条路径前进直到要么到达目标，要么到达一个“死端"。如果发现了目标，它退出搜索并返回解路径。如果到达的是一个死端，那么它便回溯到路径上含有未分析过最近兄弟结点，并沿这个分支继续下去，如下面的递归规则所述:如果当前状态S不满足目标描述的要求，那么便产生它的第一个后代Scas，并对这个结点递归地应用回溯过程。如果回溯没有在以Sae为根的子图上发现目标结点，那么便对它的兄弟hnz应用递归过程。继续上面的过程直到一个孩子的某个后代是目标结点或已经搜索了所有的孩子。如果S的孩子没有一个可以通向目标，那么回溯便“无功而返”到S的双亲，并在那里对S的兄弟应用以上过程,依此类推。这种算法不断搜索直到找到--个目标或穷举了状态空间。

Ⅶ 鱼骨图问题分析法有哪些

首先,用一根直线指向你要达到的目的,其次在这条直线的其他分支上标明影响你要达到的目的的因素.你可以在这些因素中选择你认为最有影响力的因素,并标明解决方法.

Ⅷ 如何在word中制作杜邦分析图

1、电脑打开Word文档。

Ⅸ 什么是分支算法

分支限界算法：
分支定界 (branch and bound) 算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

利用分支定界算法对问题的解空间树进行搜索，它的搜索策略是：

1 ．产生当前扩展结点的所有孩子结点；

2 ．在产生的孩子结点中，抛弃那些不可能产生可行解（或最优解）的结点；

3 ．将其余的孩子结点加入活结点表；

4 ．从活结点表中选择下一个活结点作为新的扩展结点。

如此循环，直到找到问题的可行解（最优解）或活结点表为空。

从活结点表中选择下一个活结点作为新的扩展结点，根据选择方式的不同，分支定界算法通常可以分为两种形式：

1 ． FIFO(First In First Out) 分支定界算法：按照先进先出原则选择下一个活结点作为扩展结点，即从活结点表中取出结点的顺序与加入结点的顺序相同。

2 ．最小耗费或最大收益分支定界算法：在这种情况下，每个结点都有一个耗费或收益。如果要查找一个具有最小耗费的解，那么要选择的下一个扩展结点就是活结点表中具有最小耗费的活结点；如果要查找一个具有最大收益的解，那么要选择的下一个扩展结点就是活结点表中具有最大收益的活结点。

又称分支定界搜索法。过程系统综合的一类方法。该法是将原始问题分解，产生一组子问题。分支是将一组解分为几组子解，定界是建立这些子组解的目标函数的边界。如果某一子组的解在这些边界之外，就将这一子组舍弃（剪枝）。分支定界法原为运筹学中求解整数规划(或混合整数规划)问题的一种方法。用该法寻求整数最优解的效率很高。将该法原理用于过程系统综合可大大减少需要计算的方案数日。

分支定界法的思想是：首先确定目标值的上下界，边搜索边减掉搜索树的某些支，提高搜索效率。

在竞赛中，我们有时会碰到一些题目，它们既不能通过建立数学模型解决，又没有现成算法可以套用，或者非遍历所有状况才可以得出正确结果。这时，我们就必须采用搜索算法来解决问题。
搜索算法按搜索的方式分有两类，一类是深度优先搜索，一类是广度优先搜索。我们知道，深度搜索编程简单，程序简洁易懂，空间需求也比较低，但是这种方法的时间复杂度往往是指数级的，倘若不加优化，其时间效率简直无法忍受；而广度优先搜索虽然时间复杂度比前者低一些，但其庞大的空间需求量又往往让人望而却步。
所以，对程序进行优化，就成为搜索算法编程中最关键的一环。
本文所要讨论的便是搜索算法中优化程序的一种基本方法枣“剪枝”。

什么是剪枝
相信刚开始接触搜索算法的人，都做过类似迷宫这样的题目吧。我们在“走迷宫”的时候，一般回溯法思路是这样的：
1、这个方向有路可走，我没走过
2、往这个方向前进
3、是死胡同，往回走，回到上一个路口
4、重复第一步，直到找着出口
这样的思路很好理解，编程起来也比较容易。但是当迷宫的规模很大时，回溯法的缺点便暴露无遗：搜索耗时极巨，无法忍受。
我们可不可以在向某个方向前进时，先一步判断出这样走会不会走到死胡同里呢？这样一来，搜索的时间不就可以减少了吗？
答案是：可以的。
剪枝的概念，其实就跟走迷宫避开死胡同差不多。若我们把搜索的过程看成是对一棵树的遍历，那么剪枝顾名思义，就是将树中的一些“死胡同”，不能到达我们需要的解的枝条“剪”掉，以减少搜索的时间。
搜索算法，绝大部分需要用到剪枝。然而，不是所有的枝条都可以剪掉，这就需要通过设计出合理的判断方法，以决定某一分支的取舍。在设计判断方法的时候，需要遵循一定的原则。
剪枝的原则
1、正确性
正如上文所述，枝条不是爱剪就能剪的。如果随便剪枝，把带有最优解的那一分支也剪掉了的话，剪枝也就失去了意义。所以，剪枝的前提是一定要保证不丢失正确的结果。
2、准确性
在保证了正确性的基础上，我们应该根据具体问题具体分析，采用合适的判断手段，使不包含最优解的枝条尽可能多的被剪去，以达到程序“最优化”的目的。可以说，剪枝的准确性，是衡量一个优化算法好坏的标准。
3、高效性 设计优化程序的根本目的，是要减少搜索的次数，使程序运行的时间减少。但为了使搜索次数尽可能的减少，我们又必须花工夫设计出一个准确性较高的优化算法，而当算法的准确性升高，其判断的次数必定增多，从而又导致耗时的增多，这便引出了矛盾。
因此，如何在优化与效率之间寻找一个平衡点，使得程序的时间复杂度尽可能降低，同样是非常重要的。倘若一个剪枝的判断效果非常好，但是它却需要耗费大量的时间来判断、比较，结果整个程序运行起来也跟没有优化过的没什么区别，这样就太得不偿失了。
综上所述，我们可以把剪枝优化的主要原则归结为六个字：正确、准确、高效。
剪枝算法按照其判断思路可大致分成两类：可行性剪枝及最优性剪枝。

对于分支定界算法,上界是已求得的可行解的目标函数值中的最小者,分为初始上界和在探测过程中产生的动态上界.分支定界法在求最优解的迭代过程中, 若某结点估计的下界不小于已知的上界, 则不必从该节点往下继续搜索. 因此若能产生一个较好的上界, 可以消除许多不必要的列举计算.

分支定界算法的实现
在描述分支定界算法步骤之前, 先对算法涉及到的有关术语进行定义如下:
p —— 分支层数;
C*—— 当前最优目标函数值;
P*—— 相应于C*的工件顺序;
P1—— 当前节点(现在需要进行分支的节点)所对应的部分序列.
分支定界算法的实施步骤如下:
步骤1 初始化: 设置p = 0, P 1 = Á (空集) , C* = ∞.设当前节点总是与P 1 相对应. 此时, 当前节点即根节点.
步骤2 计算从当前节点分支得到的各个子节点的下界, 并按下界值由小到大对各子节点排序. 令p ←p + 1.
步骤3 如果当前节点被探测尽, 令p ←p - 1, 转步骤6. 否则, 设当前层(第p 层) 各活动子节点中具有最小下界值的节点为Q , 则在P 1末尾加入Q 对应第p 位置上的工件, 此时的当前节点转为Q , 转步骤4.
步骤4 因为当前节点是同层同父节点具有最小下界值的节点, 如果当前节点下界值大于或等于C* , 则不必再搜索当前节点及其同层同父的活动节点, 这样, 当前节点的上一层节点(父节点)被探测尽, p ←p - 1, 去掉P 1 中的最后一个工件,转步骤6. 否则, 转步骤5.
步骤5 如果p = n, 则得到一个较优顺序.令P* = P 1, C* 是当前节点的下界值, p ←p - 1,去掉P 1 中最后一个工件, 转步骤6; 否则转步骤2.
步骤6 若p ≠ 0, 去掉P 1 中最后一个工件,转步骤3; 否则, 算法停止. C* 是最优的目标函数值, P* 是最优顺序.

分支结构算法的实现(编程基础)

我现在学到了分支结构了。又遇到问题了，不知道你还在不在,可以帮我吗?(可以，没问题.)
1、用Pascal语言表示下列的条件表达式：
（1）：x小于10；
（2）：0<=y<=5;(‘小于等于’不会打)
（3）：x大于5或x为负数；
（4）：ch在“A”和“Z”之间（包括“A”和“Z”）；
（5）：年龄（age)不小于18，国籍(natioality)不是中国“CHINA”,也不是朝鲜“KOREA”的男性公民(sex=`maie`);
（6）：正数，在2～100之间且不能被2，或3，或5整除。
2、试写出下列各项的Pascal语句：
（1）：如果wage大于10000，便减去10%的wage.
（2）：如果Choice的值为1，则读取x的值，并打印x的平方；否则读取y的值，并打印y的平方。

Ⅹ 决策树分析法是什么

如下：

决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。

一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图。

优点：

1、可以生成可以理解的规则；

2、计算量相对来说不是很大；

3、可以处理连续和种类字段；

4、决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。