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Ganador de Todos los Niveles en un Juego

Hay $L$ niveles en un juego. En cada turno del juego, ir a través de cada nivel, uno por uno y tratar de completar. El objetivo es completar todos los niveles del juego. La probabilidad de completar cualquiera de las $L$ niveles en un solo turno es $p$. Si usted completa un nivel en particular en un turno anterior luego de que el progreso se guarda y usted no tiene que completar en las sucesivas vueltas. Incluso si usted no completa cualquier nivel en un determinado turno, el turno continúa con los otros niveles(no ir a una nueva vuelta). Así, en cada turno, intenta todas las $L$ niveles. En promedio, ¿cuántas vueltas tienes que jugar el juego para completar todos los niveles?

Este fue mi enfoque. Deje $N_k$ ser el promedio del número de vueltas que usted necesita para jugar el juego con el fin de completar cualquier $k$ de los $L$ niveles($0\le$ $k$ $\le$ $L$). Escribo la siguiente relación de recurrencia(de la que fácilmente se puede calcular el $N_L$, la respuesta deseada, ya que $N_0=0$).

$(N_k+1)[1-(1-p)^{L-k}]+(N_{k+1}+1)(1-p)^{L-k}=N_{k+1}$

Esto es debido a que si gana cualquiera de los restantes $L-k$ niveles en el turno siguiente, se han adoptado $N_k+1$ vueltas para completar $k+1$ niveles y si pierde, necesita $N_{k+1}+1$ vueltas para completar $k+1$ niveles. Es esta la recurrencia de la correcta? Hay alguna laguna en mi lógica?

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Que la recurrencia de la relación puede ser correcta, pero aquí es una perspectiva diferente.

El número de intentos necesarios para completar un nivel, es independiente de todos los otros niveles, y se distribuye en alguna manera se puede averiguar (la probabilidad de $p$, para terminar en un intento, $(1-p)p$ en un segundo intento, se puede ver la distribución de salir de esto).

Introducir $L$ nuevas variables aleatorias, decir $R_1, ... , R_L$,donde cada una de las $R_i$ es independiente e idénticamente distribuidas de la variable que almacena el número de intentos necesarios para finalizar la $i$th nivel.

Ahora el número total de intentos que se necesita es $R_1 + ... + R_L$, y la expectativa de valor de $E[R_1 + ... + R_L] = \sum E[R_i]$, se puede averiguar $E[R_i]$ ahora con la distribución que tiene por $R_i$? Este método es mucho más fácil que la evaluación de una relación de recurrencia, sobre todo del tipo de las que has puesto.

EDIT: Tu pregunta parece haber cambiado, a continuación, me referiré a la respuesta de abajo, que es el mismo en el que yo estoy haciendo.

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rjb Puntos 5050

Considerar esta formulación del problema: Cuando juegas un nivel, usted tiene dos opciones: ganar el nivel con una probabilidad de $p$ (y ascender al siguiente nivel) o morir con una probabilidad de $1-p$ (y pasar otra vez). Considere la siguiente pregunta: ¿cuántas veces mueren en promedio antes de que usted gane $L$ veces?

Claramente este número es $L$ multiplicado por el número de veces que se mueren, en promedio, antes de ganar un nivel, ya que superando cada nivel supone el mismo esfuerzo en promedio. Si usted gana con probabilidad de $p$, entonces te esperamos para ganar el primer tiempo después de $1/p$ intenta (el valor esperado de la distribución geométrica), que significa que usted tendrá murieron $1/p-1$ veces en promedio. Así que para vencer a todo el juego, tendrás que repetir este proceso $L$ a veces, el número de muertes se $L/p-L$ en total, y el número de vueltas que usted necesita es, por tanto,$L/p-L+1$.

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andy.gurin Puntos 1516

Deje $q = 1-p$

Podemos ver el proceso como un grupo de "knock-out" torneo de $L$ los jugadores,
donde sólo $1$ de cada grupo de $q$ llega a la siguiente ronda hasta que el "ganador"

Trabajando hacia atrás, en la final, debemos tener $q$ a los jugadores, en las semifinales, $q^2$ jugadores y así sucesivamente.

Por lo tanto si $n$ rondas son necesarios, $q^n = L,\;\; or\;\; n = \frac {L}{log\;\; q}$

Pero aquí tenemos a "knock out", el ganador también (completar el último nivel), lo que requiere un adicional de $\frac{1}{p}$ "fantasma de los partidos" !

Así respuesta $ = \frac {L}{log\;\; q} + \frac{1}{p}$

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