ai程序怎么玩青鋼影？玩法步驟追加：1、陣容成員：卡密爾、蕾歐娜、佛耶戈、蔚、阿利斯塔、布里茨、索拉卡、樂芙蘭2、陣容羈絆：4AI程序3混沌戰(zhàn)士2秘術(shù)衛(wèi)士2福牛守護者3、加強符文：短兵之利、AI程序之

ai程序怎么玩青鋼影？

玩法步驟追加：

1、陣容成員：卡密爾、蕾歐娜、佛耶戈、蔚、阿利斯塔、布里茨、索拉卡、樂芙蘭

2、陣容羈絆：4AI程序3混沌戰(zhàn)士2秘術(shù)衛(wèi)士2福牛守護者

3、加強符文：短兵之利、AI程序之心、自適應(yīng)防守/公理圓弧、殊死一搏、DD街區(qū)、金票、混沌戰(zhàn)士之心

4、陣容裝備：

【BC卡米爾】:飲血劍，泰坦的堅決，巨人，無止境的刀刃是因為青鋼影是前排的短手戰(zhàn)士，所以可以不附帶血劍泰坦，在絕對的保證肯定會輸出能力的同時，能提高完全保護生命的能力。

什么是，自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃？

做研究多段（多步）決策過程最優(yōu)化軟件問題的一種數(shù)學方法，英文縮寫DP，是最優(yōu)控制和運籌學的不重要數(shù)學工具。他將多階段決策問題轉(zhuǎn)化成成一系列比較比較簡單最優(yōu)化問題。目的是收集系統(tǒng)最優(yōu)方案決策，可將系統(tǒng)運行過程劃分問題為若干陸續(xù)的階段（或若干步），并在每個階段（或每一步）都形成決策。這種決策過程就稱做多段（多步）決策過程。多段決策過程的每一階段的輸出狀態(tài)應(yīng)該是下一階段的然后輸入狀態(tài)。某一階段所對他的更優(yōu)決策，相對于下一階段未必是最有利的。多段決策過程的最優(yōu)化問題要從系統(tǒng)整體向東出發(fā)，特別要求各階段選取的決策序列所可以形成的策略到了最后能使目標函數(shù)達到極值。

反展社會環(huán)境分析20世紀40年代，人們開始去研究水力資源的32級分配和庫存的28級存儲問題。50年代初,美國數(shù)學家R.貝爾曼簡單提出來動態(tài)規(guī)劃的概念，1957年發(fā)表文章《動態(tài)規(guī)劃》一書。在1961、1962年悄無聲息地出版社出版的第二版和第三版中，又初步詳細闡述了動態(tài)規(guī)劃的理論和方法。

多段決策過程又一般稱多步?jīng)Q策過程(或系統(tǒng))，是有一種合適常規(guī)動態(tài)規(guī)劃的過程(或系統(tǒng))。多段決策過程和階段、狀態(tài)、決策、策略和目標函數(shù)5個要素。①階段:把所沒有要求解的過程劃分成若干相互聯(lián)系的階段,鐵鉤k來表示階段變量。②狀態(tài):它表示某一階段出發(fā)去位置的狀態(tài)，它你乃上一階段的輸出又是本階段的輸入，并用向量xk表示第k階段的狀態(tài)，一般稱狀態(tài)變量。③決策:指推導(dǎo)k階段的狀態(tài)后,從該狀態(tài)撤回到下一階段某一狀態(tài)的選擇。用Uk來表示第k階段當狀態(tài)正處于Xk時的決策變量。對此系統(tǒng)的每一個狀態(tài)，都這個可以從若干種可能會的決策（或再控制）中任選3一種。先選決策并善加實施，即可影響到系統(tǒng)狀態(tài)的變化。系統(tǒng)的下一階段狀態(tài)由現(xiàn)在的狀態(tài)和決策可以確定，與過去的歷史任何關(guān)系，即系統(tǒng)是無記憶的。④策略：由過程中每一階段所選決策構(gòu)成的整個序列，又稱做方案。⑤目標函數(shù)：策略的目標是使狀態(tài)變量的某個特定的事件函數(shù)的值為大（或最大值）。這個某一特定函數(shù)是目標函數(shù)。使目標函數(shù)值為的最（或最小）的策略一般稱最優(yōu)策略。圖1中求最短路徑的例子說明了多段決策過程及構(gòu)成要素。圖中S是出發(fā)點，G是目的地，各邊上的數(shù)字它表示兩點間的距離。求從S到G的最短路徑和距離數(shù)。簡單的方法，可將圖1劃分成四個階段，后再分步排列尋求使總的距離為最小的最短路徑。先從第一階段又開始,從C1到G唯有一條路線,同樣的從C2到G也僅有一條路線。到了第二階段，從B1到G有經(jīng)C1或C2兩條路線，經(jīng)選擇后由B1經(jīng)C2到G距離最大時。這等一直參與繼續(xù)，就把一個最短路徑問題轉(zhuǎn)成了多段決策問題（圖2）。最后任意凸四邊形最短路徑為SA2B1C2G。動態(tài)規(guī)劃動態(tài)規(guī)劃基本原理動態(tài)規(guī)劃的理論基礎(chǔ)是最優(yōu)化原理和附著原理。

最系統(tǒng)優(yōu)化原理一個選擇最優(yōu)策略，具有如下性質(zhì)：不管葉綠里狀態(tài)和數(shù)碼寶貝傳說決策（第一步?jīng)Q策）要如何，以第一步?jīng)Q策所自然形成的階段和狀態(tài)作為初始條件來確定時，剩余的決策對剩余的問題而言也必構(gòu)成更優(yōu)策略。最優(yōu)化原理體現(xiàn)了什么了動態(tài)規(guī)劃方法的基本是思想。

附著原理兩個具高三角形的三邊精靈召喚狀態(tài)和且固定步數(shù)的過程總是可以可以表示是葉綠里狀態(tài)和步數(shù)均不考慮的一族過程中的一個特殊情況。這種把所研究的過程附著一個過程族的原理一般稱附著原理。研究過程族的最優(yōu)方案策略族的聯(lián)合起來性質(zhì)得出一般y'，此通解也就也適用規(guī)定于原來的特殊問題。動態(tài)規(guī)劃的基本方法那就是據(jù)合成一體原理把一個多步?jīng)Q策問題化作一系列較簡單點一退決策問題，可作用效果會降低數(shù)學處理上的難度。

貝爾曼方程應(yīng)用最優(yōu)化系統(tǒng)原理和合成一體原理可定理出動態(tài)規(guī)劃的基本是方程，稱為貝爾曼方程。它具備下面的形式：

式中N表示多段決策過程的總段數(shù),F(xk，uk)為標量函數(shù)，表示由第k段到第k1段的過程中設(shè)計和實現(xiàn)狀態(tài)xk和決策uk的性能損失，它表示以xk1為精靈狀態(tài)的后N-(k1)段分過程的最優(yōu)性能目標，xk1f(xk，uk)是設(shè)計和實現(xiàn)第k段的狀態(tài)xk和決策uk而能夠得到的第k1段的狀態(tài)向量，【·】表示你選決策uk使【·】取極小值。這是一個逆向遞推方程。采用迭代法按kN-1,N-2,…,1,0順序求解釋貝爾曼方程，即可能得到N段決策過程的更優(yōu)策略{uk，k0,1,2,…,N-1}和最優(yōu)軌線{xk，k0,1,2,…,N},而最優(yōu)性能值為J壨(x0)。

對于圖1中的例子，貝爾曼方程的形式萬分感謝：

經(jīng)迭代計算后，得

………………………

這那就是所求的最短距離。從S到G的最短路徑是SA2B1C2G。而A2B1C2G，B1C2G，C2G則分別是從A2，B1,C2到G的最短路徑。

貝爾曼方程是麻煩問下未知的東西函數(shù)（目標函數(shù)）的函數(shù)方程組。應(yīng)用最系統(tǒng)優(yōu)化原理和合成一體原理建立函數(shù)方程組的方法稱為函數(shù)方程法。在換算運用中要遵循具體詳細問題誠求特珠解法。動態(tài)規(guī)劃理論開拓了函數(shù)方程理論中許多新的領(lǐng)域。

特點和應(yīng)用范圍若多階段決策過程為后型，則動態(tài)規(guī)劃與變分法處理的問題有約定之處。動態(tài)規(guī)劃原理可單獨將變分法問題歸罪于為多階段決策過程，用動態(tài)規(guī)劃的貝爾曼方程求大神解答。在選擇最優(yōu)控制理論中動態(tài)規(guī)劃方法比極高值原理頗為區(qū)分。但動態(tài)規(guī)劃還缺少嚴不的邏輯基礎(chǔ)。60年代，В．Г．沃爾昌斯基對動態(tài)規(guī)劃方法作了數(shù)學嚴密論證。動態(tài)規(guī)劃方法有五個特點：①在策略變量較容易時，與策略窮舉法相比較可降低維數(shù)；②在計算變量的定義域或限制條件下不是那么容易用微分方法求極值的函數(shù)，可用動態(tài)規(guī)劃方法求極值；③這對肯定不能用解析形式思想感情的函數(shù),可決定遞推關(guān)系求數(shù)值解④動態(tài)規(guī)劃方法可以解決的辦法古典浪漫方法不能一次性處理的問題，如兩點邊值問題和隱變分問題等；⑤許多數(shù)學規(guī)劃問題均用些動態(tài)規(guī)劃方法來解決的辦法，.例如，成分隨時間或空間變化的因素的經(jīng)濟問題。投資問題、庫存問題、生產(chǎn)計劃、資源分配、設(shè)備更新、選擇最優(yōu)搜索、馬爾可夫決策過程，這些最優(yōu)控制和自適應(yīng)控制等問題，均用下動態(tài)規(guī)劃方法來一次性處理

(PS:網(wǎng)上找來的，還不知道有用沒，最講究看下吧）