动态规划模型ppt课件
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《动态规划》课件
《动态规划》ppt课 件
xx年xx月xx日
• 动态规划概述 • 动态规划的基本概念 • 动态规划的求解方法 • 动态规划的应用实例 • 动态规划的优化技巧 • 动态规划的总结与展望
目录
01
动态规划概述
定义与特点
定义
动态规划是一种通过将原问题分解为 相互重叠的子问题,并存储子问题的 解以避免重复计算的方法。
特点
动态规划适用于具有重叠子问题和最 优子结构的问题,通过将问题分解为 子问题,可以找到最优解。
动态规划的适用范围
最优化问题
01
动态规划适用于解决最优化问题,如最大/最小化问题、决策问
题等。
子问题重叠
02
动态规划适用于子问题重叠的情况,即子问题之间存在共享状
态或参数。
递归关系
03
动态规划适用于具有递归关系的问题,可以通过递归方式求解
机器调度问题
总结词
动态规划可以应用于机器调度问题,以确定最优的调度方案,满足生产需求并降低成本 。
详细描述
机器调度问题是一个经典的优化问题,涉及到如何分配任务到机器上,以最小化成本或 最大化效率。通过动态规划,可以将机器调度问题分解为一系列子问题,如确定每个任 务的调度顺序、分配机器等,并逐个求解子问题的最优解,最终得到整个调度方案的最
VS
详细描述
记忆化搜索法是一种优化技术,通过存储 已解决的子问题的解,避免重复计算,提 高求解效率。这种方法适用于子问题数量 较少且相互独立的情况。
04
动态规划的应用实例
最短路径问题
总结词
通过动态规划解决最短路径问题,可以找到 从起点到终点的最短路径。
详细描述
在图论中,最短路径问题是一个经典的优化 问题,旨在找到从起点到终点之间的一条路 径,使得路径上的所有边的权重之和最小。 动态规划是一种有效的解决方法,通过将问 题分解为子问题并存储子问题的解,避免了 重复计算,提高了求解效率。
xx年xx月xx日
• 动态规划概述 • 动态规划的基本概念 • 动态规划的求解方法 • 动态规划的应用实例 • 动态规划的优化技巧 • 动态规划的总结与展望
目录
01
动态规划概述
定义与特点
定义
动态规划是一种通过将原问题分解为 相互重叠的子问题,并存储子问题的 解以避免重复计算的方法。
特点
动态规划适用于具有重叠子问题和最 优子结构的问题,通过将问题分解为 子问题,可以找到最优解。
动态规划的适用范围
最优化问题
01
动态规划适用于解决最优化问题,如最大/最小化问题、决策问
题等。
子问题重叠
02
动态规划适用于子问题重叠的情况,即子问题之间存在共享状
态或参数。
递归关系
03
动态规划适用于具有递归关系的问题,可以通过递归方式求解
机器调度问题
总结词
动态规划可以应用于机器调度问题,以确定最优的调度方案,满足生产需求并降低成本 。
详细描述
机器调度问题是一个经典的优化问题,涉及到如何分配任务到机器上,以最小化成本或 最大化效率。通过动态规划,可以将机器调度问题分解为一系列子问题,如确定每个任 务的调度顺序、分配机器等,并逐个求解子问题的最优解,最终得到整个调度方案的最
VS
详细描述
记忆化搜索法是一种优化技术,通过存储 已解决的子问题的解,避免重复计算,提 高求解效率。这种方法适用于子问题数量 较少且相互独立的情况。
04
动态规划的应用实例
最短路径问题
总结词
通过动态规划解决最短路径问题,可以找到 从起点到终点的最短路径。
详细描述
在图论中,最短路径问题是一个经典的优化 问题,旨在找到从起点到终点之间的一条路 径,使得路径上的所有边的权重之和最小。 动态规划是一种有效的解决方法,通过将问 题分解为子问题并存储子问题的解,避免了 重复计算,提高了求解效率。
《动态规划课件》课件
应用场景:求解最短路径、背 包问题等
注意事项:避免重复计算子问 题和记忆化搜索
定义:将问题划分为 若干个较小的子问题, 并逐个解决子问题, 最终得到原问题的解
特点:将原问题分解为 更小的子问题,通过求 解子问题的最优解得到 原问题的最优解
应用场景:适用于 具有重叠子问题和 最优子结构特性的 问题
示例:背包问题、 最大子段和问题等
分段算法的代码 实现
分段算法的时间 复杂度分析
避免重复计算:使用备忘录或动态规划表来记录已计算过的子问题 减少子问题的数量:通过合并或减少不必要的子问题来降低计算复杂度 选择合适的递归方式:根据问题的特点选择最优的递归方式 优化递归栈:通过减少递归深度或使用循环代替递归来提高性能
优化算法:动态规划可以优化算法,提高计算效率 避免重复计算:通过记忆化搜索,避免重复计算,提高计算速度
添加标题ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
添加标题
添加标题
添加标题
动态规划与分治法比较:分治法将 问题分解为子问题,而动态规划将 子问题联系起来
动态规划与回溯法比较:回溯法会 穷举所有可能解,而动态规划可以 避免不必要的搜索
机器学习与深度 学习中的动态规 划
自然语言处理中 的动态规划
计算机视觉中的 动态规划
推荐系统中的动 态规划
最大子段和问题的定义 最大子段和问题的应用场景 最大子段和问题的解决方法 最大子段和问题的实际应用案例
定义:矩阵链乘法问题是一种优化问题,通过动态规划算法来求解
应用场景:在科学计算、机器学习、图像处理等领域都有广泛的应用
算法原理:通过动态规划算法,将矩阵链乘法问题转化为子问题,从而避免重复计算,提高 计算效率
应用场景:背包问题在计算机科学、运筹学、经济学等领域都有广泛的应用,如资源分配、路径规划、时间表安 排等。
第8章 动态规划《管理运筹学》PPT课件
Vk,n (sk , uk , , sn1) fk [sk , uk ,Vk 1,n (sk 1, uk 1, , 1)] ③函数 fk (sk , uk ,Vk 1,n ) 对于变量 Vk1,n 要严格单调。
8.2 动态规划模型建立
下面以投资问题为例介绍动态规划的建模条件。
【例8-2】 某公司现有资金20万元,若投资于三个
8.1 动态规划基础知识
(5)状态转移方程:状态转移方程是确定过程由一
个状态转移到另一个状态的演变过程。动态规划中某一状
态以及该状态下的决策,与下一状态之间具有一定的函数
关系,称这种函数关系的表达式为状态转移方程。如果第
k段的状态为 sk ,该阶段的决策为
的状态就可以用下式来表示:
uk
sk
,则第k+1段
阶段的指标函数,是该阶段最优的指标函数。
8.2 动态规划模型建立
建立动态规划模型,就是在分析实际问题的基础上建 立该问题的动态规划基本方程。成功地应用动态规划方法 的关键,在于识别问题的多阶段特征,将问题分解成为可 用递推关系式联系起来的若干子问题,或者说正确地建立 具体问题的基本方程,这需要经验与技巧。而正确建立基 本递推关系方程的关键又在于正确选择状态变量,保证各 阶段的状态变量具有递推的状态转移关系。
第8章 动态规划
动态规划(DYnamic Programming,缩写为DP)方法 ,是本世纪50年代初期由美国数学家贝尔曼(Richard E ,Bellman)等人提出,后来逐渐发展起来的数学分支, 它是一种解决多阶段决策过程最优化问题的数学规划法 。动态规划的数学模型和求解方法比较灵活,对于连续 的或离散的,线性的或非线性的,确定性的或随机性的 模型,只要能构成多阶段决策过程,便可用动态规划方 法求其最优解。因而在自然科学、社会科学、工程技术 等许多领域具有广泛的用途,甚至一定程度上比线性规 划(LP)、非线性规划(NLP)有成效,特别是对于某 些离散型问题,解析数学无法适用,动态规划方法就成 为非常有用的求解工具。
8.2 动态规划模型建立
下面以投资问题为例介绍动态规划的建模条件。
【例8-2】 某公司现有资金20万元,若投资于三个
8.1 动态规划基础知识
(5)状态转移方程:状态转移方程是确定过程由一
个状态转移到另一个状态的演变过程。动态规划中某一状
态以及该状态下的决策,与下一状态之间具有一定的函数
关系,称这种函数关系的表达式为状态转移方程。如果第
k段的状态为 sk ,该阶段的决策为
的状态就可以用下式来表示:
uk
sk
,则第k+1段
阶段的指标函数,是该阶段最优的指标函数。
8.2 动态规划模型建立
建立动态规划模型,就是在分析实际问题的基础上建 立该问题的动态规划基本方程。成功地应用动态规划方法 的关键,在于识别问题的多阶段特征,将问题分解成为可 用递推关系式联系起来的若干子问题,或者说正确地建立 具体问题的基本方程,这需要经验与技巧。而正确建立基 本递推关系方程的关键又在于正确选择状态变量,保证各 阶段的状态变量具有递推的状态转移关系。
第8章 动态规划
动态规划(DYnamic Programming,缩写为DP)方法 ,是本世纪50年代初期由美国数学家贝尔曼(Richard E ,Bellman)等人提出,后来逐渐发展起来的数学分支, 它是一种解决多阶段决策过程最优化问题的数学规划法 。动态规划的数学模型和求解方法比较灵活,对于连续 的或离散的,线性的或非线性的,确定性的或随机性的 模型,只要能构成多阶段决策过程,便可用动态规划方 法求其最优解。因而在自然科学、社会科学、工程技术 等许多领域具有广泛的用途,甚至一定程度上比线性规 划(LP)、非线性规划(NLP)有成效,特别是对于某 些离散型问题,解析数学无法适用,动态规划方法就成 为非常有用的求解工具。
第6章_动态规划ppt课件
gg(u1)
这时,机器的年完好率为a,即如果年初完好 机器的数量为u,到年终时完好的机器就为au, 0<a<1。在低负荷下进行生产时,产品的年 产量和投入生产的机器数量u2的关系为
hh(u2)
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7
这时,机器的年完好率为b,0<b<1 。
假定开始生产时完好的机器数量为s,要求制定 一个五年计划,在每年开始时,决定如何重新分配 完好的机器在两种不同的负荷下生产的数量,使在 五年内产品的总产量达到最高?
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15
2.在多阶段决策过程中,动态规划方法是既把前一 段和未来各段分开,又把当前效益和未来效益结 合起来考虑的一种最优化方法。因此,每段决策 的选取是从全局来考虑的,与该段的最优选择答 案一般是不同的。
3.在求整个问题的最优策略时,由于初始状态是已 知的,而每段的决策都是该段状态的函数,故最 优策略所经过的各段状态便可逐次变换得到,从 而确定了最优路线。
因f3是x3线性单调下降函数,故得最优解 x3*=0,相应的有f3(s3)=18s3
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36
K=2时
f2(s2)0 m x 2 s2 [4 a x 2 x6 s2f3(s3) ]0 m x 2 s2(4 a x 2x 6 s2 1s3 8 ) 0 m x 2 s2 4 a x 2x 6 s2 1(5 4 8 s21 3x 0 2) 0 m x 2 s2(2 a5 2 0 x s27 5x 2)
sk1T k(sk,xk(sk))
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12
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13
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14
§3 动态规划的基本方法
一、动态规划方法的基本原理
动态规划方法的基本思想:
动态规划(完整)ppt课件
3
• Ⅲ --Ⅳ :
B1—C1—T
4
• Ⅱ--Ⅲ--Ⅳ :A2—B1—C1—T
7
• Ⅰ--Ⅱ--Ⅲ --Ⅳ:
•
Q—A2—B1—C1—T
11
•
Q--A3—B1—C1—T
11
•
Q--A3—B2—C2—T
11
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3
最短路径
11
4
7
A1
4
2
6
11
47
3 2
Q
A2
4
B1
1
4 76
3
C1
3
B2 3
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16
(4)策略和允许策略集合
策略(Policy)也叫决策序列.策略有全过程 策略和 k 部子策略之分,全过程策略是指具 有n 个阶段的全部过程,由依次进行的 n 个 阶段决策构成的决策序列,简称策略,表示
为 p1,n{x1,x2, ,xn}。从 k 阶段到第 n 阶段,
依次进行的阶段决策构成的决策序列称为 k
新分支的创立。
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6
• 动态规划将复杂的多阶段决策问题分解为 一系列简单的、离散的单阶段决策问题, 采用顺序求解方法, 通过解一系列小问题 达到求解整个问题目的;
• 动态规划的各个决策阶段不但要考虑本阶 段的决策目标, 还要兼顾整个决策过程的 整体目标, 从而实现整体最优决策.
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第七章 动态规划
主要内容:
§7.1多阶段决策问题 §7.2 动态规划的基本概念和基本原理 §7.3 动态规划应用举例
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1
例 求解最短路问题
2
Q
4
《动态规划教学》课件
动态规划的理论研究
要点一
动态规划算法的收敛性研究
深入探讨动态规划算法的收敛速度和收敛条件,为算法优 化提供理论支持。
要点二
动态规划的近似算法研究
研究近似动态规划算法,在保证一定精度下降低计算复杂 度,提高求解效率。
THANK YOU
缺点
01
空间复杂度高
动态规划通常需要存储所有子问题的解决方案,因此其空 间复杂度通常较高。对于大规模问题,可能需要大量的存 储空间,这可能导致算法在实际应用中受到限制。
02 03
可能陷入局部最优解
虽然动态规划有助于找到全局最优解,但在某些情况下, 它可能陷入局部最优解。这是因为动态规划通常从问题的 初始状态开始,逐步解决子问题,如果初始状态不是最优 的,则可能在整个过程中都围绕着一个非最优的解决方案 。
期权定价
动态规划可以用于期权定价模型,以更准确地预测期 权价格。
计算机科学
算法优化
动态规划可以用于优化算法,以提高计算效率和 准确性。
数据压缩
动态规划可以用于数据压缩算法,以更有效地压 缩和解压缩数据。
游戏开发
动态规划可以用于游戏开发和AI算法,以提高游 戏的可玩性和智能性。
生物信息学
基因序列比对
动态规划可以用于基因序列比对 ,以ห้องสมุดไป่ตู้定不同基因序列之间的相 似性和差异性。
蛋白质结构预测
动态规划可以用于预测蛋白质的 三维结构,以更好地理解蛋白质 的功能和作用机制。
进化树构建
动态规划可以用于构建进化树, 以更好地理解物种的进化关系和 演化历程。
05
动态规划的优缺点
优点
高效性
动态规划能够有效地解决最优化问题,特别是那些具有重叠子问题和最优子结构的问题。通过将问题分解为子问题并 存储它们的解决方案,动态规划避免了重复计算,从而大大提高了算法的效率。
《动态规划》课件
《动态规划》PPT课件
动态规划(Dynamic Programming)是一种用来解决复杂问题的算法思想。
什么是动态规划
动态规划是一种将问题拆分成子问题并进行最优解比较的算法,常用于求解最优化问题。
问题模型
状态
将问题抽象成能够描述当前情况的状态。
目标
定义问题的目标,通常是最小化或最大化某 个指标。
经典面试题:爬楼梯问题
爬楼梯问题是指给定楼梯的阶数,求解爬到楼顶的不同方式的数量。
经典面试题:硬币找零问题
硬币找零问题是指给定一定面值的硬币和一个金额,找到凑出该金额的最少 硬币数。
经典面试题:最长回文子串问题
最长回文子串问题是指找到给定字符串中最长的回文子串。
实用案例:机器人找出路
机器人找出路是指给定一个迷宫,找到从起点到终点的路径。
决策
根据状态作出选择或决策。
转移方程
根据子问题的最优解推导出整体问题的最优 解。
最优子结构和重叠子问题
1 最优子结构
问题的最优解包含了子问题的最优解。
2 重叠子问题
子问题之间存在重复的计算,可以利用记 忆化存储中间结果来优化。
动态规划三部曲
1
定义状态
明确问题的状导转移方程
国王游戏问题
国王游戏问题是指在一个棋盘上放置国王,使得它们无法互相攻击。
编辑距离问题
编辑距离问题是指计算两个字符串之间转换的最小操作次数,包括插入、删 除和替换操作。
矩阵连乘问题
矩阵连乘问题是指给定一系列矩阵,找到最佳的乘法顺序,使得计算乘法的总次数最小。
最长递增子序列问题
最长递增子序列问题是指找到给定序列中最长的递增子序列的长度。
斐波那契数列问题
动态规划(Dynamic Programming)是一种用来解决复杂问题的算法思想。
什么是动态规划
动态规划是一种将问题拆分成子问题并进行最优解比较的算法,常用于求解最优化问题。
问题模型
状态
将问题抽象成能够描述当前情况的状态。
目标
定义问题的目标,通常是最小化或最大化某 个指标。
经典面试题:爬楼梯问题
爬楼梯问题是指给定楼梯的阶数,求解爬到楼顶的不同方式的数量。
经典面试题:硬币找零问题
硬币找零问题是指给定一定面值的硬币和一个金额,找到凑出该金额的最少 硬币数。
经典面试题:最长回文子串问题
最长回文子串问题是指找到给定字符串中最长的回文子串。
实用案例:机器人找出路
机器人找出路是指给定一个迷宫,找到从起点到终点的路径。
决策
根据状态作出选择或决策。
转移方程
根据子问题的最优解推导出整体问题的最优 解。
最优子结构和重叠子问题
1 最优子结构
问题的最优解包含了子问题的最优解。
2 重叠子问题
子问题之间存在重复的计算,可以利用记 忆化存储中间结果来优化。
动态规划三部曲
1
定义状态
明确问题的状导转移方程
国王游戏问题
国王游戏问题是指在一个棋盘上放置国王,使得它们无法互相攻击。
编辑距离问题
编辑距离问题是指计算两个字符串之间转换的最小操作次数,包括插入、删 除和替换操作。
矩阵连乘问题
矩阵连乘问题是指给定一系列矩阵,找到最佳的乘法顺序,使得计算乘法的总次数最小。
最长递增子序列问题
最长递增子序列问题是指找到给定序列中最长的递增子序列的长度。
斐波那契数列问题
《动态规划》课件
特点
动态规划具有最优子结构和重叠子问题的特点,能够通过保存已解决的子问题来避免重复计 算。
应用场景
动态规划广泛应用于路线规划、资源分配、序列匹配等问题,能够有效地解决复杂的优化和 决策问题。
动态规划的优缺点
1 优点
动态规划能够提供最优的解决方案,同时能够高效地解决问题,避免重复计算。
2 缺点
使用动态规划解决问题需要设计状态转移方程,对于复杂问题可能需要较高的思维和计 算复杂度。
《动态规划》PPT课件
欢迎来到《动态规划》PPT课件! 本课程将深入探讨动态规划的应用和技巧, 帮助你理解这一强大的问题求解方法。
什么是动态规划
动态规划是一种通过将问题拆分为更小的子问题,并根据子问题的解来求解 原问题的方法。它可以应用于许多领域,包括优化、组合数学和图论。动态规划的特点 Nhomakorabea应用场景
参考资料
• 经典教材 • 学术论文 • 网络资源
确定问题的初始状态和结束条件,作为动态规划的边界。
4
确定优化方向
选择最优的状态转移路径,以达到问题的最优解。
经典问题解析
斐波那契数列
通过动态规划求解斐波那契数列,可以有效 地避免重复计算,提高计算效率。
最长公共子序列
使用动态规划求解最长公共子序列,可以在 时间复杂度为O(n*m)的情况下找到最长公共 子序列。
最优子结构
定义
最优子结构表示一个问题的最优解可以通过子 问题的最优解来构建。
举例
在路径规划问题中,通过求解子问题的最短路 径,可以获得整个路径规划的最短路径。
重叠子问题
定义
重叠子问题表示一个问题的子问题会被重复计 算多次。
举例
在斐波那契数列中,计算每个数字需要依赖于 前两个数字,导致重复计算了相同的子问题。
动态规划具有最优子结构和重叠子问题的特点,能够通过保存已解决的子问题来避免重复计 算。
应用场景
动态规划广泛应用于路线规划、资源分配、序列匹配等问题,能够有效地解决复杂的优化和 决策问题。
动态规划的优缺点
1 优点
动态规划能够提供最优的解决方案,同时能够高效地解决问题,避免重复计算。
2 缺点
使用动态规划解决问题需要设计状态转移方程,对于复杂问题可能需要较高的思维和计 算复杂度。
《动态规划》PPT课件
欢迎来到《动态规划》PPT课件! 本课程将深入探讨动态规划的应用和技巧, 帮助你理解这一强大的问题求解方法。
什么是动态规划
动态规划是一种通过将问题拆分为更小的子问题,并根据子问题的解来求解 原问题的方法。它可以应用于许多领域,包括优化、组合数学和图论。动态规划的特点 Nhomakorabea应用场景
参考资料
• 经典教材 • 学术论文 • 网络资源
确定问题的初始状态和结束条件,作为动态规划的边界。
4
确定优化方向
选择最优的状态转移路径,以达到问题的最优解。
经典问题解析
斐波那契数列
通过动态规划求解斐波那契数列,可以有效 地避免重复计算,提高计算效率。
最长公共子序列
使用动态规划求解最长公共子序列,可以在 时间复杂度为O(n*m)的情况下找到最长公共 子序列。
最优子结构
定义
最优子结构表示一个问题的最优解可以通过子 问题的最优解来构建。
举例
在路径规划问题中,通过求解子问题的最短路 径,可以获得整个路径规划的最短路径。
重叠子问题
定义
重叠子问题表示一个问题的子问题会被重复计 算多次。
举例
在斐波那契数列中,计算每个数字需要依赖于 前两个数字,导致重复计算了相同的子问题。
《动态规划模型举例》PPT课件
11/21/2020
5
具体实施如下:从A到G要走6个路段,是一个6阶
段决策问题,记k=1,2,…,6。用dk(xk,xk+1)表示
第k段的点xk与第k+1段的点xk+1之间的(已知)距离(
视k的不同,x分别代表A,B,…,F),用uk(xk)表
示在xk的决策,即从xk向哪一点走,则xk+1可以记作
5 A
3
11/21/2020
1
B1 3 6
8
B2
7
6
C1 6 8
C2 3 5
3 C3 3
D1 2 2
D2 1 2 3
8 C4 4
D3 3
图2
E1
3
5
F1
5 E2
2
6
F2
E3 6
4 G
3
4
用动态规划解决问题的思路,来源于生活中这样一个基 本常识:如果已经找到由A到G的最短路线是A—B1— C2—D1 —E2—F2—G(图中粗线,记作L),那么当寻求 L中的任何一点(如D1)到G的最短路时,它必然是L中 的子路D1 —E2—F2—G(记作L1)。因为否则,若D1到G 的最短路是另一条路线L2,则把A—B1—C2—D1与L2连接 起来,就会得到一条不同于L的从A到G的最短路。根据 最短路的这一特性,我们可以从最后一段开始,用逐步 向前递推的方法,依次求出路段上各点到G的最短路,最 后得到A到G的最短路。
min
dd44((DD11,,
E1 E2
) )
f5 (E1) f5 (E2 )
2 7
min2 5
7, u4 (D1) E2 ,
f4 (D2 ) 6, u4 (D2 ) E2 , f4 (D3 ) 8, u4 (D3 ) E2 ,
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d2 ( A1, C2 ) f3 (C2 )
6 9
最短线路是
A1
B2
A3
;
B4
B5
A6
8
d2 (B1, B2 ) f3 (B2 )
8 10
f2 (B1)
mind2 (B1,C2 )
f
3
(C
2
)
min7 9
16
d2 (B1, D2 ) f3 (D2 )
6 12
最短线路是 B1 C2 B3 B4 B5 A6
动态规划模型
例1:最短线路问题
问题:现选择一条从 A0到 A6 的铺管线路,
使总距离最短?
若用穷举法要算2×3×2×2×2×1=48种不同
线路,比较这48种结果即可得出,但当段数增加,
且各段选择也增加时,穷举法将变得非常庞大,以
至利用计算机都十分困难。;
1
下面用动态规划的方法计算
最短线路问题的特性: 如果最短线路在第k站通过点Pk ,则这一线路在 由Pk 出发到达终点的那一部分线路,对于从Pk 点到 达终点的所有可能选择的不同线路来说,必定也是 距离最短的。(反正法) 最短线路问题的这一特性启示我们,从最后一段 开始,用从后向前逐步递推的方法,求出各点到 A6 的最短线路,最后求得从 A0到 A6 的最短线路。
态时的决策变量。
决策变量限制的范围称为允许决策集合。
用 Dk ( xk ) 表示第k阶段从 xk 出发的决策集合。
4、策略 由每阶段的决策 ui (xi ) (i=1,2,…,n)组成的决策
函数序列称为全过程策略或简称策略,用p表示,
即
P( x1) {u1( x1),u2 ( x2 ),, un ( xn )}
阶段求解,描述阶段的变量; 称为阶段变量。
10
上例分六个阶段,是一个六阶段的决策过程。 例中由系统的最后阶段向初始阶段求最优解的过程 称为动态规划的逆推解法。
2、状态 状态表示系统在某一阶段所处的位置或状态。
上例中第一阶段有一个状态,即{A0};
第二阶段有两个状态,即{A1, B1};
过程的状态可用状态变量 xk来描述,某个阶
;
12
由系统的第k个阶段开始到终点的决策过程称 为全过程的后部子过程,相应的策略称为后部子 过程策略。
用 Pk ( xk )表示k子过程策略,
即
Pk ( xk ) {uk ( xk ), uk1( xk1),, un ( xn )}
对于每一个实际的多阶段决策过程,可供选
择的策略有一定的范围限制,这个范围称为允许策 略集合。
段所有可能状态的全体可用状态集合来描述,
如S1 {A0} S2 {A1, B1}, S3 {A2, B2,C2, D2}
;
11
3、决策
某一阶段的状态确定之后,从该状态演变到下一 阶段某一状态所作的选择称为决策。描述决策的变 量称为决策变量
如上例中在第k阶段用uk ( xk )表示处于 xk 状
, ,
A5 B5
) )
f6 ( A5 )
f
;
6
(
B5
)
min
3 5
4 3
3
7
最短线路是
A4 A5 A6
f5 (B4 )
min
dd55
( (
B4 B4
, ,
A5 B5
) )
f6 f6
( A5 (B5
) )
min
5 2
4 3
5
最短线路是 B4 B5 A6
f5 (C4 )
min
dd55
min
dd33
( (
D2 D2
, ,
B3 C3
) )
f f
4 4
(B3 (C3
) )
8 6 min4 8
12
最短线路是 D2 C3 B4 B5 A6
k=2时:
d2 ( A1, A2 ) f3 ( A2 )
113
f2 ( A1) mind2 ( A1, B2 ) f3(B2 ) min3 10 13
出发点只有 A0
f1( A0 ) min
d1 d1
( (
A0 , A0 ,
A1) B1)
f2 ( A1) f2 (B1)
5 min3
13 16
18
最短线路是 A0 A1 B2 A3 B4 B5 A6
最短距离为18。
;
9
说明
1)此例揭示了动态规划的基本思想。
2)动态规划方法比穷举法(48种)大大节省了计算量。
f4 (B3 )
min
d d
4 4
( (
B3 B3
, ,
B4 C4
) )
f5 (B4 ) f5 (C4 )
min1259
6
最短线路是 B3 B4 B5 A6
;
5
f4 (C3 )
min
d d
4 4
(C3 (C3
, ,
B4 C4
) )
f f
5 5
(B4 (C4
) )
3 5 min3 9 8
最短线路是 C3 B4 B5 A6
k=3时:
f3 ( A2 )
min
dd33
( (
A2 A2
, ,
A3 B3
) )
f f
4 4
( (
A3 B3
) )
6 7 min8 6
13
最短线路是 A2 A3 B;4 B5 A6
6
f3 (B2 )
min
dd33
( (
B2 B2
, ,
A3 B3
;
2
k=6时:
设 f6 ( A5 )表示由 A5 到 A6 的最短距离;
设f6 (B5表) 示由B5 到 A6 的最短距离;
显然 f6 ( A5 ) 4 f6 (B5 ) 3
k=5时:
如果 f5 ( A4 )表示由 A4 到 A6 的最短距离。
(以下类似定义)
f
5
(
A4
)
min
d d
( (
A4 A4
3)计算结果不仅得到了 A0到 A6 的最短线路和最短距
离,而且得到了其它各点到 A6 的最短线路和最短距离, 这对于很多实际问题来说是很有用处的。
动态规划法求解的数学描述 讨论动态规划中最优目标函数的建立,一般有下 列术语和步骤:
1、阶段
用动态规划求解多阶段决策系统时,要根据具体
情况,将系统适当地分成若干个阶段,以便分若干个
(C (C
4 4
, ,
A5 B5
) )
f f
6 6
( (
A5 B5
) )
min66
4 3
9
最短线路是 C4 B5 A6
;
4
k=4时:
f4 ( A3)
min
d d
4 4
( (
A3 A3
, ,
A4 B4
) )
f5 f5
( (
A4 B4
) )
min
2 2
7 5
7
最短线路是 A3 B4 B5 A6
) )
f f
4 4
( A3 (B3
) )
3 7 min5 6
10
最短线路是 B2 A3 B4 B5 A6
f3 (C2 )
min
d3 d3
(C2 (C2
, ,
B3 C3
) )
f4 (B3) f4 (C3)
min33
6 8
9
最短线路是 C2 B3 B4 B5 A6
;
7
f3(D2 )