各位编程专家、算法工程师们，大家好！ 今天，我们聚焦一个既基础又深邃的话题：非确定性图（Non-deterministic Graphs）。在传统的图论中，我们习惯于处理确定性的问题：从A到B的最短路径是固定的，网络流量的路由是可预测的。然而，真实世界，尤其是涉及人类决策的过程，充满了不确定性。人类的选择并非总是理性、最优或可预测的。它们受到情绪、信息不完整、个人偏好、外部环境等多种因素的影响。 那么，我们如何在严谨的图论框架中，引入这种“受控的随机性”，以更准确地模拟和理解人类的决策过程呢？这正是非确定性图的魅力所在。它允许我们构建更具鲁棒性、更贴近现实的模型，从而在人工智能、推荐系统、游戏AI、风险评估等领域展现出巨大的潜力。 确定性图与非确定性图：核心差异 在我们深入探讨非确定性图之前，让我们快速回顾一下确定性图的基本概念，并明确它们与非确定性图的关键区别。 确定性图（Deterministic Graphs） 在确定性图中，图的结构（节点和边）以及边的属性（如权重）是固定的、已知的。从一个节点到另一个节点的路径和成本通常是唯一确定的。 节点（Nodes/Vertices）：代表 …
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