运筹学74动态规划应用举例

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一章动态规划应用举例

一章动态规划应用举例

k=5时:f5(500)=500, f5(600)=600, f5(700)=700 (x5*=1) y5E=0.3*500+0.3*600+0.4*700=610
解 分成四个阶段,k=1,2,3,4;k阶段初的库存vk为 状态变量,v1=0;k阶段的产品生产量xk为决策变量,
(d1=2, d2=3, d3=2, d4=4)
状态转移方程为:vk+1= vk+xk-dk k阶段的费用有两部分,生产费用为
0 当xk=0时 ck(xk)= 3+xk 当xk=1,...,6时
0
1
4
2 3
4
5
0+0.5•4+10.5=12.5*
(3+1)+0.5•4+8=14
(3+2)+0.5•4+8=15 (3+3)+0.5•4+8=16
12.5
(3+4)+0.5•4+8=17
(3+5)+0.5•4+5=15
k=1时:
v1 x1 c1(x1)+h1(v1)+f2(v2) f1(v1)
2
2 (3+2)+0.5•4+2=9
5
0 1
0+0.5•5+5.5=8* (3+1)+0.5•5+2=8.5
60
0+0.5•6+2=5*
f3(v3) 11
10.5
8
8 8 8 5
k=2时:(续)
0 1 2 33 4 5 6
0+0.5•3+11=12.5* (3+1)+0.5•3+10.5=16 (3+2)+0.5•3+8=14.5 (3+3)+0.5•3+8=15.5 12.5 (3+4)+0.5•3+8=16.5 (3+5)+0.5•3+8=17.5 (3+6)+0.5•3+5=15.5

动态规划的应用举例大全

动态规划的应用举例大全
多背包问题
在0/1背包问题的基础上,通过动态规 划的方式解决多个约束条件下的物品 选择问题。
排程问题
作业车间调度问题
通过动态规划的方式,求解给定一组作业和机器,如何分配作业到机器上,使得 完成时间最早且总等待时间最小。
流水线调度问题
通过动态规划的方式,解决流水线上的工件调度问题,以最小化完成时间和总延 误时间。
应用场景
在基因组测序、进化生物学和生物分类学等领域中,DNA序列比对是关键步骤。通过比对,可以发现物种之间的相 似性和差异,有助于理解生物多样性和进化过程。
优势与限制
动态规划算法在DNA序列比对中具有高效性和准确性,能够处理大规模数据集。然而,对于非常长的序 列,算法可能需要较长时间来运行。
蛋白质结构预测
应用场景
深度学习中的优化算法广泛应用于语音识别、图像处理、 自然语言处理等领域,动态规划可以帮助提高训练效率和 模型的准确性。
自适应控制和系统优化
问题描述
动态规划方法
自适应控制和系统优化是针对动 态系统的优化和控制问题。在这 些问题中,动态规划可以用于求 解最优控制策略和系统参数调整。
通过定义状态转移方程和代价函 数,将自适应控制和系统优化问 题转化为动态规划问题。状态表 示系统的当前状态和参数,代价 函数描述了在不同状态下采取不 同行动的代价。
考虑风险因素和概率
动态规划可以考虑到风险因素和概率,以制定最优的风险评估和管 理策略。
考虑风险承受能力和资本充足率
动态规划可以考虑到风险承受能力和资本充足率,以制定最优的风 险评估和管理策略。
04 动态规划在生物信息学中 的应用
DNA序列比对
算法描述
DNA序列比对是生物信息学中常见的问题,通过动态规划算法可以高效地解决。算法将DNA序列视为字符串,并寻 找两个或多个序列之间的最佳匹配。

动态规划算法及其应用案例解析

动态规划算法及其应用案例解析

动态规划算法及其应用案例解析动态规划算法是计算机科学中一种非常重要的算法,它在许多领域都有大量的应用。

在本文中,我们将介绍动态规划算法的基本思想和特点,并通过一些常见的应用案例来深入理解这个算法。

1. 动态规划算法的基本思想动态规划算法是一种算法设计技术,用于在多阶段决策过程中寻找最优解。

它的基本思想是将一个大问题分解成较小的子问题来解决,然后将这些子问题的解组合起来得到原问题的解。

它与分治算法很类似,但是动态规划算法通常是针对问题的重复性结构进行优化的。

动态规划算法通常适用于满足以下几个条件的问题:(1)问题具有重叠子问题的特点,即一个大问题可以分解为多个子问题,且这些子问题存在相同的子结构;(2)问题具有最优子结构的特点,即一个问题的最优解包含其子问题的最优解。

通过以上两个条件,在通过子问题的最优解推导出大问题的最优解时,我们可以避免重复计算并且保证得到的结果是最优的。

2. 动态规划算法的特点动态规划算法的主要特点包括以下几个方面:(1)动态规划算法使用一个递推公式来计算问题的解,这个递推公式通常是由原问题和子问题之间的关系建立而来的。

(2)动态规划算法使用一个表格来存储子问题的解,这个表格通常称为动态规划表或者状态转移表。

(3)动态规划算法通常需要进行一些预处理操作,例如初始化表格的值,以及确定递推公式的边界条件。

(4)动态规划算法的时间复杂度通常是由子问题的个数和计算每个子问题的时间复杂度来决定的。

3. 应用案例解析下面我们将通过一些常见的应用案例来更好地理解动态规划算法。

(1)背包问题背包问题是指给定一组物品和一个容量为W的背包,选择一些物品放入背包中,使得放入背包的物品的总价值最大。

这个问题可以通过动态规划算法来解决。

我们可以定义一个二维数组f[i][j],表示前i个物品放进容量为j的背包所得到的最大价值。

递推公式可以定义为:f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j-w[i]] + v[i]),其中w[i]表示第i个物品的重量,v[i]表示第i个物品的价值。

动态规划算法的详细原理及使用案例

动态规划算法的详细原理及使用案例

动态规划算法的详细原理及使用案例一、引言动态规划是一种求解最优化问题的算法,它具有广泛的应用领域,如机器学习、图像处理、自然语言处理等。

本文将详细介绍动态规划算法的原理,并提供一些使用案例,以帮助读者理解和应用这一算法的具体过程。

二、动态规划的基本原理动态规划算法通过将问题分解为多个子问题,并利用已解决子问题的解来求解更大规模的问题。

其核心思想是利用存储技术来避免重复计算,从而大大提高计算效率。

具体来说,动态规划算法通常包含以下步骤:1. 定义子问题:将原问题分解为若干个子问题,这些子问题具有相同的结构,但规模更小。

这种分解可以通过递归的方式进行。

2. 定义状态:确定每个子问题的独立变量,即问题的状态。

状态具有明确的定义和可计算的表达式。

3. 确定状态转移方程:根据子问题之间的关系,建立状态之间的转移方程。

这个方程可以是简单的递推关系式、递归方程或其他形式的方程。

4. 解决问题:使用递推或其他方法,根据状态转移方程求解每个子问题,直到获得最终解。

三、动态规划的使用案例1. 背包问题背包问题是动态规划算法的经典案例之一。

假设有一个背包,它能容纳一定重量的物品,每个物品有对应的价值。

目的是在不超过背包总重量的前提下,选取最有价值的物品装入背包。

这个问题可以通过动态规划算法来求解。

具体步骤如下:(1)定义问题:在不超过背包容量的限制下,选取物品使得总价值最大化。

(2)定义状态:令dp[i][j]表示将前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。

(3)状态转移方程:dp[i][j] = max(dp[i-1][j-w[i]]+v[i], dp[i-1][j]),其中w[i]为第i个物品的重量,v[i]为第i个物品的价值。

(4)解决问题:根据状态转移方程依次计算每个子问题的解,并记录最优解,直到获得最终答案。

2. 最长公共子序列最长公共子序列(Longest Common Subsequence,简称LCS)是一种经典的动态规划问题,它用于确定两个字符串中最长的共同子序列。

动态规划算法原理及应用

动态规划算法原理及应用

动态规划算法原理及应用动态规划算法(Dynamic Programming,DP)是一种通过将问题分解为子问题来解决复杂问题的方法。

其核心思想就是将原问题分解为若干个子问题,先求解子问题,然后再根据子问题的解得出原问题的解。

1.定义子问题:将原问题分解为若干个子问题,每个子问题都是原问题的一个子集。

2.构建状态转移方程:根据子问题的关系,建立状态转移方程来描述问题的解。

3.确定边界条件:确定问题的边界条件,即当问题规模很小的时候可以直接求解的情况。

4.自底向上求解:根据状态转移方程,自底向上地求解子问题,最终得到原问题的解。

1.背包问题:给定一个背包的容量和一系列物品的重量和价值,选择若干个物品放入背包中,使得背包的总重量不超过容量,同时总价值最大化。

2.最长公共子序列(LCS)问题:给定两个字符串,求它们的最长公共子序列,即两个字符串中都出现的最长的子序列。

3.最短路径问题:给定一个有向带权图和两个顶点,求两个顶点之间的最短路径。

4.最大连续子序列和问题:给定一个整数数组,找到一个具有最大和的连续子序列。

5.斐波那契数列:求解斐波那契数列中第n个数的值。

其中,斐波那契数列的定义为:F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2),n>11.避免了重复计算:动态规划算法使用备忘录或者数组来存储中间计算结果,避免了重复计算,提高了效率。

2.自底向上求解:动态规划算法从最小的子问题开始求解,逐步拓展到原问题,保证了每个子问题都是已经求解过的。

3.可通过状态压缩进行优化:动态规划算法中,可以根据具体问题的特点,通过状态压缩来减少空间复杂度。

然而,动态规划算法也有一些限制:1.无法应用于所有问题:动态规划算法要求问题满足最优子结构的性质,因此不是所有问题都可以使用动态规划算法来解决。

2.有时需要额外的空间和时间:动态规划算法可能需要使用额外的空间来存储中间结果,同时也需要额外的时间来计算和存储中间结果。

74C案例04动态规划PPT课件

74C案例04动态规划PPT课件

Input Input contains data for a bunch of mice, one mouse per line, terminated by end of file.
The data for a particular mouse will consist of a pair of integers: the first representing its size in grams and the second representing its speed in centimeters per second. Both integers are between 1 and 10000. The data in each test case will contain information for at most 1000 mice.
Two mice may have the same weight, the same speed, or even the same weight and speed.
2020/11/10
12
三 1160 FatMouse's Speed
Output Your program should output a sequence of lines of data; the first
2020/11/10
7
二、经典问题:最长有序子序列
[问题描述] 找出由n个元素组成的序列的最长有序子序列
长度及其中一个最长有序子序列 (注:这里有序指非递减顺序,且不要求子序列 连续)。 例如,对于序列[3, 7, 1, 5, 9, 3],其中最长有序 子序列长度为3,这样的子序列有: [3, 7, 9]、[1, 5, 9]、[3, 5, 9]。

动态规划典型案例解析及计算过程梳理

动态规划典型案例解析及计算过程梳理

动态规划典型案例解析及计算过程梳理动态规划(Dynamic Programming)是一种通过将问题分解为子问题来解决复杂问题的算法策略。

它通常用于优化问题,通过将问题的解决方案划分为相互重叠的子问题来降低计算复杂度。

下面将通过几个典型案例,详细解析动态规划的应用及其计算过程。

1. 斐波那契数列斐波那契数列是一种经典的动态规划问题。

它的定义是:F(n) =F(n-1) + F(n-2),其中F(0) = 0,F(1) = 1。

我们需要计算第n个斐波那契数。

通过动态规划的思想,可以将该问题划分为子问题,即计算第n-1和第n-2个斐波那契数。

可以使用一个数组来保存已经计算过的斐波那契数,避免重复计算。

具体的计算过程如下:1. 初始化一个长度为n+1的数组fib,将fib[0]设置为0,fib[1]设置为1。

2. 从i=2开始遍历到n,对于每个i,计算fib[i] = fib[i-1] + fib[i-2]。

3. 返回fib[n]作为结果。

通过上述过程,我们可以快速地得到第n个斐波那契数。

这个案例展示了动态规划的重要特性,即将问题分解为子问题进行求解,并利用已经计算过的结果来避免重复计算。

2. 背包问题背包问题是另一个常见的动态规划问题。

问题的定义是:有一组物品,每个物品有自己的重量和价值,在限定的背包容量下,如何选择物品使得背包中的总价值最大化。

通过动态规划的思想,背包问题可以被划分为子问题。

我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中,背包容量为j时的最大价值。

具体的计算过程如下:1. 初始化一个大小为n+1行,m+1列的二维数组dp,其中n为物品数量,m为背包容量。

将所有元素初始化为0。

2. 从i=1开始遍历到n,对于每个i,从j=1开始遍历到m,对于每个j,进行如下判断:- 若当前物品的重量大于背包容量j,则dp[i][j] = dp[i-1][j],即不选择当前物品;- 若当前物品的重量小于等于背包容量j,则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi),即选择当前物品或不选择当前物品所能获得的最大价值。

运筹学74动态规划应用举例

运筹学74动态规划应用举例


0 3
j
( j 0) ( j 1,2,,6)
(千元)
每月库存j单位产品的费用为 E( j) 0.5 j(千元) ,该厂最大库存容量为3单
位,每月最大生产能力为6单位,计划开始和计划期末库存量都是零。试制定
四个月的生产计划,在满足用户需求条件下总费用最小。假设第i+1个月的库
f3 0 0 0 0 0 6 6 6 6 6 12 x3* 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2
当阶段k=2时,有
f2 (s2 )

x2
max
0,[ s2
/
{5
4]
x2

f3 (s3 )}
s3 s2 4x2
s2 0 1 2 3 4 5 6 7
8
9
10
x2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 2 0 1 2 0 1 2 c2+f3 0 0 0 0 0 5+0 6 5 6 5 6 5 6 5 10 6 5+6 10 12 5+6 10

f
k
(sk
)

ma f k1(sk1)]

0 yk 1000(sk xk )
f5 (s5 ) 0
k 4,3,2,1
当k=4时
f4 (s4 )
max
0x4 s4
[17 x4 15 y4 ]
的件数,以使总价值最大?
n
max z ci (xi ) i 1
n
ai xi a i1 xi 0且为整数
(i 1,2,, n)
例1 有一辆最大货运量为10t的卡车,用以装载3种货物, 每种货物的单位重量及相应单位价值见下表,应如何装载可 使总价值最大?

动态规划算法的常见实例

动态规划算法的常见实例

动态规划算法的常见实例动态规划算法是一种将复杂问题分解为简单子问题来解决的算法,它可被应用于多个领域中,如经济学、生物学、计算机科学等。

在本文中,我们将详细讨论动态规划算法的常见实例。

一、最长公共子序列问题最长公共子序列(LCS)问题是一个经典的计算机科学问题,它要求在两个字符串中找到最长的相同连续子序列。

例如,对于字符串“ABCD”和“ACDF”,最长公共子序列为“ACD”。

使用动态规划方法来解决LCS问题。

首先定义一个m行n列的二维矩阵,其中m和n分别表示两个字符串的长度。

然后,使用以下递推关系:1. 如果一个字符串的长度为0,LCS为0。

2. 如果两个字符不相同,则LCS为它们的前一个字符集合和它们的后一个字符集合的最大值。

3. 如果两个字符相同,则LCS为它们的前一个字符集合和它们的后一个字符集合所组成的子序列中的最大值加1。

最后,矩阵右下角的值就是LCS的长度。

二、背包问题背包问题(Knapsack problem)是一个经典的组合优化问题,被广泛应用于计算机科学和其他领域。

在一个决策者必须决定是否将某些物品放入背包中的场景中,背包问题就发挥了作用。

具体来说,我们要解决的问题是:对于一个固定容量的背包,有一些物品,它们的重量和价值都不同,如何在不超过背包容量的前提下,使所装载物品的总价值最大化。

一种解决方案是使用动态规划方法。

定义一个二维数组,其行表示物品,列表示背包大小。

然后,使用以下递推关系:1. 如果所考虑的物品重量大于背包容量,则不选此物品。

2. 否则,在选取该物品和不选该物品两种情况中选择最优解作为最终结果。

最后,矩阵中右下角的值就是最大的总价值。

三、矩阵链乘法矩阵链乘法是一种计算矩阵乘积的优化算法。

它使用动态规划算法来确定矩阵乘积的最小值。

对于一个长度为n的矩阵链,我们可以定义一个n×n 的矩阵M,其中第i行第j列的元素Mi,j表示第i个矩阵与第j个矩阵相乘的最小次数。

动态规划应用案例

动态规划应用案例

动态规划应用案例动态规划是一种解决复杂问题的优化算法。

它通过将问题拆分成多个子问题,并记录每个子问题的解,以避免重复计算,从而提高算法的效率。

在实际应用中,动态规划被广泛用于解决各种问题,包括最优化问题、路径搜索问题、序列问题等。

本文将介绍几个动态规划的应用案例,以展示其在实际问题中的强大能力。

案例一:背包问题背包问题是动态规划中经典的一个例子。

假设有一个背包,容量为V,现有n个物品,每个物品的重量为wi,价值为vi。

要求在不超过背包容量的前提下,选取一些物品放入背包,使得背包中的物品总价值最大。

这个问题可以用动态规划来解决。

首先定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些物品,使得它们的总重量不超过j时的最大总价值。

然后,可以得到如下的状态转移方程:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)最后,根据状态转移方程,可以循环计算出dp[n][V]的值,即背包中物品总价值的最大值,从而解决了背包问题。

案例二:最长递增子序列最长递增子序列是指在一个序列中,选取一些数字,使得这些数字按照顺序排列,且长度最长。

动态规划也可以应用于解决最长递增子序列问题。

假设有一个序列nums,长度为n。

定义一个一维数组dp,其中dp[i]表示以nums[i]为结尾的最长递增子序列的长度。

然后,可以得到如下的状态转移方程:dp[i] = max(dp[j] + 1),其中j < i且nums[j] < nums[i]最后,循环计算出dp数组中的最大值,即为最长递增子序列的长度。

案例三:最大子数组和最大子数组和问题是指在一个数组中,选取一段连续的子数组,使得子数组的和最大。

动态规划也可以用于解决最大子数组和问题。

假设有一个数组nums,长度为n。

定义一个一维数组dp,其中dp[i]表示以nums[i]为结尾的连续子数组的最大和。

然后,可以得到如下的状态转移方程:dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i])最后,循环计算出dp数组中的最大值,即为最大子数组的和。

动态规划的应用场景与算法

动态规划的应用场景与算法

动态规划的应用场景与算法动态规划是一种常见的算法,在计算机科学和数学上都广泛应用。

它的基本思想是将问题划分为更小的子问题,然后通过求解子问题得到原问题的解。

由于动态规划具有优秀的时间复杂度和空间复杂度,所以被广泛应用在很多领域中。

本文将介绍动态规划算法的应用场景和算法。

一、动态规划的应用场景1.数学中的动态规划在数学中,动态规划被广泛用于求解最优化问题。

例如,旅行推销员问题,求解最短路径问题,背包问题等。

旅行推销员问题是一类最优化问题,对于给定的一组城市和城市之间的距离,求解经过每个城市一次的最短回路。

这个问题可以使用动态规划算法来解决,通过构建一个状态转移矩阵和一个状态转移方程得到答案。

最短路径问题可以用动态规划解决。

当我们需要找到两个点之间的最短路径时,我们可以使用动态规划来找到最短路径。

通过构建一个状态转移矩阵和一个状态转移方程来找到最短路径。

在背包问题中,有一个容量为C的背包,一些物品有自己的重量和价值。

我们需要决定哪些物品放入背包,以便最大化总价值。

动态规划算法可以用来解决这个问题。

通过构建一个状态转移矩阵和一个状态转移方程来找到最优的解决方案。

2.计算机科学中的动态规划在计算机科学中,动态规划被广泛应用于字符串匹配,图像识别,自然语言处理等领域。

在字符串匹配中,动态规划算法可以用来解决字符串匹配问题。

例如,当我们需要了解一个字符串是否匹配另一个字符串时,可以使用动态规划来检查字符串的相似性。

图像识别中,动态规划能够识别物品的位置和大小。

在自然语言处理领域,动态规划是一种训练语言模型的方法。

通过建立状态转移矩阵,然后用一个状态转移方程来更新每个状态,我们可以有效地构建出一个具有良好预测性能的语言模型。

二、动态规划的算法动态规划算法的核心思想是将问题划分为更小的子问题。

为此,我们需要执行以下操作来设计一个动态规划算法:(1)定义子问题(2)定义状态(3)定义状态转移方程(4)定义基本情况和边界情况例如,解决背包问题的动态规划算法可以如下所示:(1)定义子问题:假设我们有一个背包可以容纳C个物品,我们需要决定哪些物品放入背包,以便最大化总价值。

动态规划算法详解及应用实例

动态规划算法详解及应用实例

动态规划算法详解及应用实例动态规划算法是一种常见的解决各种最优化问题的算法。

它适用于很多复杂的问题,如图形分析、路线规划、搜索引擎等等。

本文将详细讲解动态规划算法的基本原理、特点和应用实例,供大家学习和借鉴。

一、动态规划算法基本原理动态规划,简称DP,是一种递推式算法,通过将问题分解成一系列子问题,并按照一定的顺序对子问题进行求解,最终得到问题的最优解。

其主要思想是:当我们在解题时遇到一个问题时,如果能将这个问题划分成若干个与原问题相似但规模更小的子问题,而这些子问题又可以逐一求解,最终将所有子问题的结果汇总起来得到原问题的解,那么这个问题就可以使用动态规划算法解决。

由于动态规划算法中有“最优解”的要求,所以在求解过程中需要涉及到状态转移方程的设计。

状态转移方程是一个数学公式,它描述了一个状态如何从前一个状态转移而来,以及在当前状态下所做的某些决策对下一个状态的影响。

通过不断迭代求解状态转移方程,我们可以得到最优解。

二、动态规划算法的特点1、动态规划是一种自底向上的策略,通常需要维护一个状态表格,记录下每个阶段的最优解,最后汇总起来得到问题的最终解。

2、动态规划通常具有“无后效性”的特点,即求解某个决策问题时,当前状态之后的决策不会影响之前的决策。

因此,在涉及到状态转移时,只需考虑当前状态和以前的状态即可。

3、动态规划通常包含两个要素:最优子结构和重叠子问题。

最优子结构是指一个问题的最优解由其子问题的最优解递推而来,而重叠子问题则是指在递归求解的过程中,同一问题会被反复求解多次,因此需要使用记忆化搜索等技巧,避免重复计算。

4、动态规划算法的时间复杂度通常是O(n^2)或O(n^3),空间复杂度通常也会比较高。

三、应用实例:0-1背包问题0-1背包问题是指在背包容量固定的情况下,如何选择物品才能使得背包装载的价值最大,其中每个物品只能选择一次。

对于此类问题,可以采用动态规划算法进行求解。

首先需要确定问题的状态转移方程,具体如下:设f(i,j)表示在前i个物品中,当背包的容量为j时,能够装载的最大价值,那么状态转移方程为:f(i,j)=max{f(i-1,j), f(i-1,j-wi)+vi}其中,wi表示第i个物品的重量,vi表示第i个物品的价值。

动态规划应用举例

动态规划应用举例

40+13=53
4 0 51
51+0=51
最优解为:
(s1 4) x1* 1, ( s2 s1 x1* 4 1 3) x2* 0, ( s3 s2 x2* 3 0 3) x3* 3
即项目A投资1万元,项目B投资0万元,项目C投资3万元, 最大效益为60万吨。
生产库存问题
442 18s2
对应 x2 13 s2
k 1时
f1 s1 min c1x1 f2 s1 x1` d1
及 x1 9 s1
min 8s1 x1 9s1
7x1 18s1 442
379 11s1
因 s1 2 所以 f1 s1 357 并且 x1 7
与上述运算顺序反推,结合状态转移方程,可得最优策略为:
表4.6
月份(k) 购买单价Ck 销售单价 pk
1
10
12
2
9
8
3
11
13
4
15
17
解 按月份划分为4个阶段, k 1, 2,3, 4
状态变量 Sk 为第 k 月初时仓库中的存货量(含上月订货); 决策变量 xk 为第 k 月卖出的货物数量;决策变量 yk 为第 k 月订购;的货物数量.
状态转移方程为 sk1 sk yk xk 第k段的指标为第k段的盈利: vk pk xk Ck yk
x1 xi
x2 x3 10 0 (i 1, 2,3)
1. 阶段k:每投资一个项目作为一个阶段(k=1,2,3)
2. 状态变量sk:投资第k个项目前的资金数;
3. 决策变量xk:第k个项目的投资额;
4. 决策允许集合:0≤xk≤sk (k=1,2), x3=s3
5. 状态转移方程:sk+1=sk-xk ( k=1,2)

动态规划应用举例

动态规划应用举例

阶段指标Vk: 第k阶段分配后提高的分数
Vk4=Vi 指标函数:
递推方程:
fk(Sk)=max { vk(Sk,Xk)+f k+1(S k+1)}
1 xk Sk
k=4,3,2,1
f 5(S5)=0
K=4, S4={1,2,3,4}, 1X4S4, S5=S4-X4 ,f5(S5)=0
S4 1 2 3 4
X4 1 2 3 4
V4(S4) 2 4 7 8
S5 0 0 0 0
f5(S5) V4(x4)+f5(S5) f4(S4) 0 2 2 0 4 4 0 7 7 0 8 8
X4 1 2 3 4
*
K=3, S3={2,3,4,5}, 1X3S3, S4=S3-X3
S3 2 3 4 X3 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 V3(S3) 5 5 6 5 6 8 5 6 8 8 S4 1 2 1 3 2 1 4 3 2 1 f4(S4) 2 4 2 7 4 2 8 7 4 2 V3(x3)+f4(S4) 5+2=7 5+4=9 6+2=8 5+7=12 6+4=10 8+2=10 5+8=13 6+7=13 8+4=12 8+2=10 f3(S3) 7 9 12 X3 1 1 1
资源分配问题的应用很广泛,例如:
1.某学生正在备考4门功课,还剩7天时间, 每门功课至少复习1天。若他已估计出各门功 课的复习天数与能提高的分数之间的关系, 问他应怎样安排复习时间可使总的分数提高 最多? 2.背包问题:旅行者携带的背包中能装的 物品重量为a,现他要从n种物品中挑选若干 数量装入背包,问他应如何挑选可使所带的 物品总价值最大?

动态规划算法的应用场景

动态规划算法的应用场景

动态规划算法的应用场景动态规划是一种高效的算法,在计算机科学中有着广泛的应用。

其核心思想是通过将大问题分解为小问题来进行求解,从而避免了重复计算的问题。

下面将介绍动态规划算法的应用场景。

一、路径规划在计算机科学中,路径规划是一种非常重要的问题。

例如,如果我们想要在城市中行驶,就需要知道如何在繁忙的交通路线中找到最短的路径。

动态规划算法可以有效地解决这个问题。

首先,我们将整个城市分割成许多小的区域。

然后,我们寻找一条从起点到终点的路径,并计算它的长度。

通过这种方式,我们可以找到最短路径,从而避免了在城市中迷路的情况。

二、字符匹配在各种计算机程序中,字符匹配是一种非常常见的问题。

例如,在一个文本中搜索一个特定的字符串,或者在一个图象文件中查找一个特定的颜色等等。

动态规划算法可以在字符匹配问题中提供实用的解决方案。

实际上,通过将输入文本分割成词汇,并将字符串匹配转换为适当的 bool 值,我们可以使用动态规划算法来计算自动机的状态。

这种方法可以显着提高速度,从而加快加密和解密操作。

三、背包问题背包问题是一个经典的动态规划问题。

它将一个物品集合划分成几个子集,同时尽量多地填充一个背包。

这个问题可以描述为:给定一个容量为C的背包和一组物品,每件物品i有一个价值v[i]和一个大小w[i]。

我们必须装入总大小不超过背包容量的物品,使得它们的总价值最大。

动态规划算法可以非常容易地求解这个问题。

具体做法为将整个问题分为若干个子问题,并计算每个子问题的最优解。

通过将子问题的最优解组合在一起,我们可以获得整个问题的最优解。

四、最长公共子序列最长公共子序列是另一个重要的动态规划问题。

在计算机科学中,最长公共子序列是在两个序列中发现最长公共子序列的问题。

例如,在两个字符串中寻找相同的字母序列或者在两个 DNA 序列中寻找相似的片段。

动态规划可以非常容易地解决这个问题。

首先,我们将两个序列划分为每个下标的子问题。

然后,我们计算并通过组合子问题的最优解来求出整个问题的最优解。

数据结构之动态规划动态规划的基本思想和常见应用场景

数据结构之动态规划动态规划的基本思想和常见应用场景

数据结构之动态规划动态规划的基本思想和常见应用场景动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题的方法。

它的基本思想是利用已解决过的子问题的解来求解当前问题的解,从而避免重复计算,提高算法效率。

动态规划的应用广泛,可以用于解决一些优化问题、最优化问题以及组合优化问题等。

动态规划的基本思想可以用以下三个步骤来概括:1. 定义子问题:将原问题划分为一个或多个子问题,并找到它们之间的关系。

2. 构建状态转移方程:根据子问题之间的关系,找到问题的递推关系,将问题转化为子问题的解。

3. 解决问题:通过递推计算或者自底向上的方法,求解问题的最终解。

动态规划的核心是状态转移方程。

状态转移方程描述了子问题与原问题之间的关系,通过它可以求解原问题的解。

在构建状态转移方程时,需要考虑如何选择最优子结构并进行状态转移,以及确定初始状态和边界条件。

动态规划常见的应用场景包括:1. 最优化问题:如最短路径问题、最长递增子序列问题、背包问题等。

这类问题中,动态规划可以帮助我们找到最优解。

2. 组合优化问题:如旅行商问题(TSP)、任务分配问题等。

这类问题中,动态规划可以帮助我们找到最佳的组合方案。

3. 概率计算问题:如概率图模型中的推断问题、隐马尔可夫模型中的预测问题等。

这类问题中,动态规划可以帮助我们计算复杂的概率。

举例来说,我们可以通过动态规划求解最长递增子序列问题。

给定一个序列,我们希望找到其中最长递增的子序列的长度。

首先,定义状态dp[i]表示以第i个元素结尾的最长递增子序列的长度。

然后,我们可以根据dp[i-1]和第i个元素的大小关系来更新dp[i]的值,即dp[i]= max(dp[i], dp[j]+1),其中j为i之前的某个位置,且nums[j] < nums[i]。

最后,我们通过遍历数组,找到dp数组中的最大值,即可得到最长递增子序列的长度。

吉林大学本科运筹学课件-动态规划应用举例

吉林大学本科运筹学课件-动态规划应用举例

u 2* 0 1 0 0
59
2
x1 D1(x1) x2
r1 ( u 1 )
r1(x1,u1)+f2(x2)
f1(x1)
u 1*
4
0 1 2 3 4
4 3 2 1 0
0 15 28 40 51
0+59=59 15+45=60 28+30=58 40+13=53 51+0=51
60
1
最优解为:
项目A投资1万元,项目B不投资,项目C投资3万 元。最大效益为60万吨。
0 1 0 2 1 0 3 2 1 0 4 3 2 1 0
0 0 11 0 11 30 0 11 30 45 0 11 30 45 58
0+0=0 0+0=0 11+0=11 0+0=0 11+0=11 30+0=30 0+0=0 11+0=11 30+0=30 45+0=45 0+0=0 11+0=11 30+0=30 45+0=45 58+0=58
0≤u1≤x1
0≤u2≤x2
0≤u3≤x3
每个项目不同投资额的投资的效益
fk(xk)=max{rk( uk)+fk+1(xk+1)}
终端条件:
f4(x4)=0
f4(x4)=0,k=3
x3 D3(x3) x4 r3 ( u 3 ) r3( u3)+f4(x4) f3(x3) u 3*
0
1 2 3
4
0 0 1 0 1 2 0 1 2 3 0 1 2 3 4
0
11 30 45
0
1 2 3
58
4
x2 D2(x2) x3 0 0 0 0 1 1 1 0 0 2 2 1 1 2 0 0 3 1 2 3 2 1 3 0 0 4 1 3 4 2 2 3 1 4 0
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6 7 8 9 10
0 1 2 3 4 5
0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 2 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 1 6 1 6 1 6 1 6 1 12 2
c3+f4 0 0 0 0 0 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 12
{5 x2 f 3 ( s3 )} 当阶段k=2时,有 f 2 ( s2 ) x max 0 ,[ s / 4 ]
模型中:阶段数、总投资、各阶段投资数、各阶段收益、决策变量、状
态变量 状态转移方程、基本方程、指标函数、最优指标函数
建立它的动态规划模型,其基本方程为:
max g k ( xk ) f k 1 ( s k 1 ) f k ( s k ) 0 xk sk f n1 ( s n1 ) 0 k n, n 1,,2,1
当k=3时,
2 f 3 ( s3 ) max 2 x3 0 x 3 s 3
k 3,2,1


式中 s 与 x3 的集合均为: 3
0,2,4,6,8,10
计算结果见表7-1。 当k=3时,
表7-1
2 f 3 ( s3 ) max 2 x3 0 x 3 s 3


8 10
s3
第七章
动态规划

多阶段决策过程的最优化 动态规划的基本概念和基本原理 动态规划模型的建立与求解
动态规划在经济管理中的应用
第四节 动态规划在经济管理中的应用
连续变量的离散化解法
先介绍连续变量离散化的概念。如投资分配问题 的一般静态模型为:
max z
g i ( xi )
i 1
n
n xi a i 1 x 0 (i 1,2,, n) i
2 2
s3 s2 4 x2
9 0 1 11 1 2 10 0 1 12 0 2
s2 x2 f2 x2*
0 1 2 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 0 1 5 1
5
6
7
8 0 1 2 10 2
0 1 0 1 0 1 6 0 6 0 6 0
c2+f3 0 0 0 0 0 5+0 6 5 6 5 6 5 6 5 10 6 5+6 10 12 5+6 10
f 4 ( s4 ) min {C (u4 ) E ( s4 ) 0}
u 4 0 ,1, 2 , 3
s4
u4 f4 u4*
0 1
4 3 7 6.5 4 3
2
2 6 2
3
1 5.5 1
C+E+f5 7 6+0.5 5+1 4+1.5
k=3,s4=s3+u3-g3,所以u3=s4+ g3-s3,s3可取0,1,2,3。
(1) 阶段:每个月为一个阶段,k=1,2,3,4。
sk (2)状态变量:
为第k个月初的库存量。
(3)决策变量: uk 为第k个月的生产量。 (4)状态转移方程: sk 1 sk uk g k (5)最优指标函数: f k ( s k ) 表示第 k月状态为 sk 低费用。 (6)基本方程:
解 令
2 ,将区间[0,10]分割成0,2,4,6,8,
10六个点,即状态变量 sk 集合为 0,2,4,6,8,10
允许决策集合为 0 xk sk ,xk 与 sk 均在分割点上取值。 动态规划基本方程为:
g k ( xk ) f k 1 (sk xk ) f k ( sk ) 0max xk s k f 4 ( s4 ) 0
品,仓库最大容量能贮存这种商品l000单位。假定该商店每月只能出卖仓 库现有的货。当商店在某月购货时,下月初才能到货。预测该商品未来四 个月的买卖价格如表7_12所示,假定商店在1月开始经销时,仓库贮有该 商品500单位。试问若不计库存费用,该商店应如何制定1月至4月的订购 与销售计划,使预期获利最大。
200 146 108 86 80 90 200 0
f2
* x2
max g k ( xk ) f k 1 (s k xk ) f k ( sk ) 0 xk sk f 4 (s4 ) 0
当k=1时,
k 3,2,1
f1 (s1 ) max 4 x1 f 2 (s1 x1 )
f 3 ( s3 )
* x3
0
2
4
6
0
0
8
2
32
4
72
6
128
8
200
10
max g k ( xk ) f k 1 (s k xk ) f k ( sk ) 0 xk sk f 4 (s4 ) 0
当k=2时,
0 x2 s2
k 3,2,1
f 2 ( s 2 ) max 9 x2 f 3 ( s 2 x2 )
f k ( sk ) min{C (uk ) E ( sk ) f k 1 ( sk 1 )}
uk
时,采取
最佳策略生产,从本月到计划结束(第4月末)的生产与存贮最
k 4,3,2,1
f 5 ( s5 ) 0
k=4,s5=s4+u4-g4=0,所以u4=g4-s4=4-s4,s4可取0,1,2,3。
位,每月最大生产能力为6单位,计划开始和计划期末库存量都是零。试制定 四个月的生产计划,在满足用户需求条件下总费用最小。假设第i+1个月的库 存量是第i个月可销售量与该月用户需求量之差;而第 i个月的可销售量是本 月初库存量与产量之和。
i (月)
gi (需求)
1 2
2 3
3 2
4 4
用动态规划方法求解时,对有关概念作如下分析:
计算结果见表7-2。 表7-2
s2 x2
g2 f3
0 0 0 0 0 2 0 2 8 18 18 2 4 0 2 4 32 26 36 36 4 6 0 2 4 6 72 50 44 54 72 0 8 0 2 4 6 8 128 90 68 62 72 128 0 0 2 4 10 6 8 10
g1 ( x1 ) 4x1 , g 2 ( x2 ) 9x2 , g3 ( x3 ) 2x
问如何分配投资数额才能使ห้องสมุดไป่ตู้效益最大?
2 3
例6
连续变量的离散化解法
2 max Z 4 x1 9 x2 2 x3
x1 x2 x3 10 s.t. xi 0, (i 1,2,3)
应指出的是:这种方法有可能丢失最优解, 一般得到原问题的近似解。
一、背包问题
一位旅行者携带背包去登山,已知他所能承受的背包重 量限度为a kg,现有n种物品可供他选择装入背包,第i种 物 品 的 单 件 重 量 为 ai kg , 其 价 值 是 携 带 数 量 xi 的 函 数 ci(xi)(i=1,2,…,n),问旅行者应如何选择携带各种物品的件 数,以使总价值最大?
k=2,s3=s2+u2-g2,所以u2=s3+ g2-s2, s2可取0,1,2,3。
s2 u2 3 4 0 5 6 2 3 1 4 5 1 2 2 3 4 0 1 3 2 3
C+E+f3 6+12 7+11.5 8+8 9+85.5+12 6.5+11.5 7.5+8 8.5+8 5+12 6+11.5 7+8 8+8 1.5+12 5.5+11.5 6.5+8 7.5+8 f2 u2* 16 5 15.5 4 15 3 13.5 0
货计划和销售计划,使总效益最高的问题。
下面通过例子来说明对不同特点问题的不同
处理技巧。
例2 生产与存贮问题
某工厂生产并销售某种产品,已知今后四个月市场需求预测如表,又每月 生产j单位产品费用为:
( j 0) 0 C( j) (千元) 3 j ( j 1,2, ,6) 每月库存j单位产品的费用为 E( j ) 0.5 j (千元) ,该厂最大库存容量为3单
f k ( sk )
xk 0,1,,[ sk / ak ]
max
{ck ( xk ) f k 1 ( sk 1 )}
k 3,2,1
f 4 ( s4 ) 0
当阶段k=3时,有
s3 x3 f3 x3*
f 3 ( s3 )
x3 0 ,[ s3 / 5 ]
max {6 x3 }
其状态转移方程为:
sk 1 sk xk
由于 sk 与 xk 都是连续变量,当各阶段指标 g k ( xk ) 没 有特殊性而较为复杂时, 要求出 f k (sk ) 会比较困难,因而求 全过程的最优策略也就相当不容易,这时常常采用把连续变量
离散化的办法求其数值解。具体做法如下:
(1) 令 sk 0, ,2,, m a , 把区间 [0,a]进行分割, 的大小可 依据问题所要求的精度以及计算机的容 量来定。
k=1,s2=s1+u1-g1,所以u1=s2+ g1-s1, s1可取0。
s1 u1 f1 u1* 0 2 3 4 21 2 5
C+E+f2 5+16 6+15.5 7+15 8+13.5
反推回去, u1*=2, u2*=5, u3*=0, u4*=4。
例3
采购与销售问题
某商店在未来的4个月里,准备利用它的一个仓库来专门经销某种商
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