求动态规划最优解的一种简便新方法_图解法

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动态规划求最短路径的两种方法

动态规划求最短路径的两种方法

动态规划1.最短路线问题解(1):将上图该画成下图:记a (1,2)=4,a(1,3)=5,依次类推,表示每个点和值的关系。

逆序递推方程:⎪⎩⎪⎨⎧==+++=0)6(61,2,3,4,5)}1(1),({min )(s f k k s k f k u k s k d k uk s k fAB 1B 2C 1 C 2C 3 C 4D 1D 2 D 3E 1 E 2F4523 6 8 7 75845348435 6 2 314 31234 5 6 789 101112134523 6 8 7 7584534 8435 6 2 314 3如图各状态:逆序递推,找出上一个状态到下一阶段的最小路径值。

例如,当K=4时,状态 它们到F 点需经过中途 点E ,需一一分析从E 到 F 的最短路:先说从D1到F 的最短路 有两种选择:经过 E1, E2, 比较最短。

这说明由 D1 到F 的最短距离为7,其路径为AB 1B 2C 1 C 2C 3 C 4D 1 D 2 D 3E 1 E 2F4523 6 87 75845348435 62 31 4 3第1阶段 第2阶段 第3阶段 第4阶段 第5阶段状态 1状态 2状态3状态 4状态 5状态 6)}(),(),(),(m in{)(252141511414E f E D d E f E D d D f ++=.7}35,43min{=++=.11F E D →→},,{3214D D D S =a=[0,4,5,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf 4,0,inf,2,3,6,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf 5,inf,0,inf,8,7,7,inf,inf,inf,inf,inf,inf inf,2,inf,0,inf,inf,inf,5,8,inf,inf,inf,inf inf,3,8,inf,0,inf,inf,4,5,inf,inf,inf,inf inf,6,7,inf,inf,0,inf,inf,3,4,inf,inf,inf inf,inf,7,inf,inf,inf,0,inf,8,4,inf,inf,inf inf,inf,5,4,inf,inf,inf,0,inf,inf,3,5,inf inf,inf,inf,8,5,3,8,inf,0,inf,6,2,inf inf,inf,inf,inf,inf,4,4,inf,inf,0,1,3,inf inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,3,6,1,0,inf,4 inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,5,2,3,inf,0,3 inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,4,3,0]; s8=min(a(8,11)+a(11,13),a(8,12)+a(12,13)); s9=min(a(9,11)+a(11,13),a(9,12)+a(12,13)); s10=min(a(10,11)+a(11,13),a(10,12)+a(12,13)); s4=min(a(4,8)+s8,a(4,9)+s9); s5=min(a(5,8)+s8,a(5,9)+s9); s6=min(a(6,9)+s9,a(6,10)+s10); s7=min(a(7,9)+s9,a(7,10)+s10); s2=[a(2,4)+s4,a(2,5)+s5,a(2,6)+s6]; s2=min(s2);s3=[a(3,5)+s5,a(3,6)+s6,a(3,7)+s7]; s3=min(s3);s1=min(a(1,2)+s2,a(1,3)+s3)运行结果为:s8 = 7 s9 = 5 s10 = 5 s4 = 12 s5 = 10 s6 = 8 s7 = 9 s2 =13s3 = 15 s1 = 17结果分析:s 表示每个点到终点的最短距离,那么最短路程为17。

求线性规划问题的最优解

求线性规划问题的最优解

求线性规划问题的最优解:121212123max 2322124 16.. 5 15,,0z x x x x x s t x x x x =++≤⎧⎪≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 方法1:图解法。

(P15 图1-3)方法2:求出所有的基可行解,然后比较目标值的大小得到最优解。

(P14表1-1)方法3:单纯形法。

第一步,将模型转化为标准型。

12345123142512345max 2300022 12 (1)4 16 (2).. 5 15 (3),,,,0z x x x x x x x x x x s t x x x x x x x =++++++=⎧⎪+=⎪⎨+=⎪⎪≥⎩ 221004001005001A ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭秩A=3 第二步,求初始基可行解。

取()345100 010001B P P P ⎛⎫ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭作为初始基矩阵,345, , x x x 为基变量,12, x x 为非基变量,令12=0,x x =得到初始基可行解()(0)0,0,12,16,15X =,目标值(0)0.z =第三步,对初始基可行解()(0)0,0,12,16,15X =进行最优性检验。

基可行解()(0)0,0,12,16,15X =对应的目标值为(0)0z =,因为12023z x x =++,只要1>0x 或者2 0x >,目标值都会比(0)0z =大,即12or x x 之一作为基变量,目标值都会增大,故初始基可行解()(0)0,0,12,16,15X=不是最优解。

第四步,作基变换,求目标值比(0)0z =更大的基可行解。

① 确定换入基变量。

由第三步可知,12, x x 都可作为换入基变量,一般地,{}121122*********, 0,0. max ,z x x x x σσσσσσσ=++=++≥≥=。

2 x 作为换入基变量。

这里12,σσ称为基可行解(0)X 非基变量12, x x 的检验数。

动态规划解法总结

动态规划解法总结

动态规划解法总结总结以下刚做完的,题⽬和彩⾊图⽚均出⾃此题集。

规划问题就是在⼀定约束下寻找最优解,最优解是某种价值的最⼤(⼩)化,⽽这种价值⼀定是在某种变动之中累计的,这才需要规划,⽐如说青蛙跳台阶问题,⼀次可以跳⼀格,也可以跳两格;⽐如说礼物的最⼤价值问题,每次移动可以向左也可以向右;这种变动总是可以描述为:物体从起始位置向其他位置移动,价值在经过任意位置时会发⽣改变,且移动过程中有若⼲路径可以选择。

因此解决规划问题的关键就是寻找价值随着位置改变⽽改变的规律,从⽽选择最终价值最⼤的路径。

这种规律性被总结为动态规划的思想,我总结就是倒着想,正着解。

倒着想是指:物体移动到最终位置前⼀步可以位于哪⼏个位置?移动到这⼏个位置的最优解和移动到最终位置的最优解之间是否有函数关系f(x)?物体从起始位置移动到哪些位置的路径是唯⼀的?有唯⼀路径的位置的价值和从起点到其周边位置的最优解是否也满⾜函数关系f(x)?如果⼆、四成⽴,则f(x)就是状态转移⽅程(状态定义为到达某⼀位置的最优解),三则是找到了我们可以依赖的起点,从起点经过状态转移⽅程就能找打到达任意位置的最优路径,这就是正着解。

我将我做过的动态规划问题总结为三类,总体做法是类似的,第⼀题详细讲倒着想,正着解的求解思路。

第⼀类动态规划问题——终点固定1. 礼物的最⼤价值在⼀个 m*n 的棋盘的每⼀格都放有⼀个礼物,每个礼物都有⼀定的价值(价值⼤于 0)。

你可以从棋盘的左上⾓开始拿格⼦⾥的礼物,并每次向右或者向下移动⼀格、直到到达棋盘的右下⾓。

给定⼀个棋盘及其上⾯的礼物的价值,请计算你最多能拿到多少价值的礼物?输⼊:[[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]输出: 12解释: 路径 1→3→5→2→1 可以拿到最多价值的礼物倒着想:到达最右下⾓前有两步,其上⽅和其左侧最右下⾓的上⽅和左侧的最优解和最终最优解的关系也很显然,两条路径的价值中⼤者即为到达最右下⾓的最优解到达第⼀⾏、第⼀列的任意位置的路径是唯⼀的第⼆条发现的规则显然是适⽤于到达任意位置的因此,这道题可以很容易写出状态转移⽅程有了状态转移⽅程和初始状态,就可以正着解,也就是在第⼀⾏、第⼀列所有位置的最⼤价值已知的情况下,由状态转移⽅程依次计算出每⾏从左到右所有位置的最优解(这样就能保证每个位置求解时其上、右⽅位置最优解已被解出)。

动态规划及其详解步骤

动态规划及其详解步骤
第十章
动态规划
Dynamic programming
§1 多阶段决策过程最优化问题举例 §2 基本概念、基本方程与最优化原理 §3 动态规划的应用
1
动态规划是解决多阶段决策过程的最优化问题 的一种方法。所谓多阶段决策过程是指这样的一类 决策问题,由于它的特殊性,我们可以按时间、空 间等标识把它分为很多阶段,每一阶段都需作出决 策,使得整个过程达到最优。动态规划方法把这种 困难的多阶段决策问题变成一系列互相联系较容易 的单阶段问题,解决了这一系列较容易的单阶段问 题,也就解决了这一困难的多阶段决策问题。
2
根据时间参量是离散的还是连续的变量,可以把
动态规划的模型分为离散决策过程和连续决策过程;
根据决策过程的演变是确定性的还是随机性的,动态
规划又可以分为确定性的决策过程和随机性的决策过
程。组合起来就有
离散确定性
连续确定性
离散随机性
连续随机性
四种决策过程。本章主要介绍离散确定性的决策过程
3
用动态规划可以解决管理中的
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5. 状态转移方程 sk+1=Tk(sk, xk) : 表示在第 k 阶段的某一状态以及该状态下的 决策,与下一状态之间的函数关系。 例如, s3= C1 = T2 ( B2,C1),表示当第 2 阶 段的状态为 B2 ,做决策为 C1 时,则第 3 阶段的 状态为 C1 。
25
6. 阶段指标函数 rk(sk, xk) :从状态 sk 出发,选
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动态规划算法(一)

动态规划算法(一)
}
动态规划:向后处理(K段图)Байду номын сангаас
BC ( i,j) O m S B iT n C ( i 1 ,O l) c ( l,S j) T l V i 1 l,j E
动态规划:0/1背包问题
对于0/1背包问题,可以通过作出变量x1,x2,…,xi的一个 决策序列来得到它的解。而对变量x的决策就是决定它 们是取0还是取1值。
动态规划:0/1背包-向后处理
先求解f0: i> 当x≥0,f0(x)=0 ii> 当x<0, f0(x)=-∞
利用递推式,求出f1, f2, …, fn
动态规划:0/1背包求解实例
考虑如下背包问题: n=3 (w1, w2, w3)=(2, 3, 4) (p1, p2, p3)=(1,2,5) M=6
求解过程(图解法求解):
i=3: f2(x-w3)+p3
8 7 6 5 4 3 2 1
12
567
9
f3(x)
8 7 6 5 4 3 2 1
1234
67
9
动态规划:0/1背包-向后处理
i=1: f0(x-w1)+p1
f1(x)
2 1
2
6
i=2: f1(x-w2)+p2
3 2 1
2
56
2 1
2
6
f2(x)
C( O i,j) S m T c (ij,l n ) CO (i 1 ,l) ST l V i 1 j,lE
动态规划:向前处理算法
void function FGRAPH(E, int k, int n, int P[]){ int COST[n]; int D[n-1]; int r, j; COST[n]=0; for(j=n-1; j<=1; j--){ r是这样的节点,<j,r>∈E且使c(j,r)+COST[r]最小 COST[j]=c(j,r)+COST[r]; D[j]=r; } P[1]=1; P[k]=n; for(j=2;j<=k-1;j++){ P[j]=D[P(j-1)]; }

动态规划算法求最优解问题

动态规划算法求最优解问题

动态规划算法求最优解问题何思瑶;沈樾;辛琰钰【摘要】在实际生活中,寻找最优解的问题时常出现,它帮助我们寻找解决问题的最佳方案.然而,它在为我们提供便利的同时也给我们带来了极大的考验.本文采用动态规划算法将待求解问题划分成若干个子问题分别求解,最终得到原问题的最优答案,以寻找问题的最优方案.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2019(043)003【总页数】3页(P42-44)【关键词】算法;最优解;子问题;动态规划【作者】何思瑶;沈樾;辛琰钰【作者单位】河北农业大学,河北保定071000;河北农业大学,河北保定071000;河北农业大学,河北保定071000【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 算法简介动态规划算法的基本思想是将待求解问题划分成若干个相互关联的子问题,通过对子问题的求解以自底向上的方式计算出最优值。

动态规划算法通过提高程序的空间复杂度来达到降低时间复杂度的目的。

由此可见,使用动态规划算法进行求解的问题需要具备两个性质,即最优子结构性质[1]和重叠子问题性质[1]。

最优子结构性质:即待求解问题的最优解包含了其子问题的最优解[2],因此,通过求解子问题的最优解可逐步构成原问题的最优解。

重叠子问题性质:即求解由原问题分解出的子问题后,其结果可用于求解其他的子问题,做到对每一个子问题只求解一次,避免产生不必要的重复计算,以获得更高的解题效率。

对于动态规划算法的具体实现,可分为以下步骤。

(1)分析问题,找出问题的最优解性质及其结构特征;(2)以自底向上的方式计算出最优值并对过程中产生的结果进行存储;(3)根据计算过程中存储的信息构造并输出最优解。

2 算法的具体实现2.1 问题分析本文分析并求解最长公共子序列问题[1],以此展示动态规划算法求最优解问题的具体实现。

在最长公共子序列问题的求解过程中,可将原字符串分解为长度不相同的多个子字符串,由子字符串的最长公共子序列加上不属于子字符串的原字符串中共有元素构成原问题的最长公共子序列,降低了程序的时间复杂度[3]。

动态规划问题常见解法

动态规划问题常见解法

动态规划问题常见解法
动态规划是一种高效解决优化问题的方法。

它通常用于涉及最
优化问题和最短路径的计算中。

下面是一些常见的动态规划问题解法:
1. 背包问题
背包问题是动态规划中的经典问题之一。

其目标是在给定的背
包容量下,选择一些物品放入背包中,使得物品总价值最大。

解决
这个问题的常见方法是使用动态规划的思想,定义一个二维数组来
记录每个物品放入背包时的最大价值,然后逐步计算出最终的结果。

2. 最长公共子序列问题
最长公共子序列问题是寻找两个字符串中最长的公共子序列的
问题。

解决这个问题的常见方法是使用动态规划的思想,定义一个
二维数组来记录两个字符串中每个位置的最长公共子序列的长度。

然后通过递推关系来计算出最终的结果。

3. 矩阵链乘法问题
矩阵链乘法问题是计算一系列矩阵相乘的最佳顺序的问题。


决这个问题的常见方法是使用动态规划的思想,定义一个二维数组
来记录每个矩阵相乘时的最小乘法次数,然后逐步计算出最终的结果。

4. 最长递增子序列问题
最长递增子序列问题是寻找一个序列中最长的递增子序列的问题。

解决这个问题的常见方法是使用动态规划的思想,定义一个一
维数组来记录每个位置处的最长递增子序列的长度,然后通过递推
关系来计算出最终的结果。

以上是一些常见的动态规划问题解法。

通过灵活运用这些方法,我们可以更高效地解决优化问题和最短路径计算等相关任务。

最优化方法图解法和LP基本定理PPT课件

最优化方法图解法和LP基本定理PPT课件

为非基向量.
3. 基变量: 基向量对应的变量称为基变量,非基向量对应的变
量称为非基变量(自由变量)。
x1 x4
5 1
A
10
6
1 1 0
2
0
1
5 1
B2
10
0 ,
例如:对于基B2而言,x1 , x4是基变量,x2 , x3 , x5是非基变量。
思考:基变量的选取唯一吗?取法有多少种?
第20页/共25页
x1 1.9x2 3.8
第4页/共25页
max z 3x1 5.7 x2
例2. x1 1.9x2 10.2
s.t
.
x1 x1
1.9 x2 1.9 x2
3.8 3.8
x1 1.9x2 3.8
x2
X1 + 1.9X2 = 10.2 (≤)
(3.8,4)
D可行域
max Z
2) xj hj (hj 0) 引入 yj xj hj , 则 yj 0;
3) x j 0 令 yj xj , 则 yj 0;
4)
x
的符号无限制
j
引入
y' j
0,
y'' j
0,
n
令x
n
j
y' j
y'' j
, 代入模型消去x j
5) aij x j bi
aij x j xi' bi , xi' 0
第一节 图解法
➢确定可行域: 画约束直线,确定满足约束条件的半平
面,所有半平面的交集,即为线性规划的 可行域。
➢确定目标函数的等值线及优化方向: 画一条目标函数等值线,并确定目标函数 优化的方向。

线性规划中的最优解求解

线性规划中的最优解求解

线性规划中的最优解求解线性规划是一种在运筹学和数学中广泛应用的数学建模技术,通过确定一组线性约束条件下的最优解,以实现目标最大化或最小化。

最优解是指在满足给定约束条件的前提下,能使目标函数达到最优值的解。

在线性规划问题中,最优解的求解有多种方法。

本文将介绍线性规划中的两种主要方法:图解法和单纯形法。

一、图解法图解法是一种简单直观的方法,适用于只有两个变量的问题。

它通过在平面坐标系上画出约束条件的图形,找到可行域(满足所有约束条件的解集),并在可行域内寻找使目标函数达到最优值的点。

具体步骤如下:1. 绘制坐标系,并画出约束条件的直线或曲线。

每个约束条件都会限制变量的取值范围,在平面上形成一条直线或曲线。

2. 标出可行域。

根据所有约束条件的交集,确定满足所有约束条件的解的集合,即可行域。

可行域通常是一个多边形区域。

3. 确定目标函数。

根据问题的要求确定目标函数,并将其表示为直线或曲线。

4. 在可行域内寻找最优解。

通过平行于目标函数的线,将其移动至与可行域相切,并找到使目标函数取得最优值的点。

图解法的优点是简单易懂,能够提供初步的解决方案。

然而,对于复杂问题和具有多个变量的大规模问题,图解法可能不适用。

二、单纯形法单纯形法是一种基于矩阵运算的高效方法,适用于多变量和大规模问题。

它通过不断进行迭代计算,寻找最优解。

具体步骤如下:1. 将线性规划问题转化为标准形式。

标准形式要求目标函数为最小化问题,并且所有约束条件均为等式形式。

如果原问题不符合标准形式,可以进行线性变换进行转化。

2. 构建初始单纯形表。

将原问题的线性规划模型表示为矩阵形式,并构建单纯形表,包括目标函数系数、基变量和非基变量等信息。

3. 迭代计算。

根据单纯形表中的信息,进行迭代计算,通过选择合适的主元(即最大系数法则)和更新各个单元的值,逐步接近最优解。

4. 判断终止条件。

在每一次迭代计算后,判断是否满足终止条件,即目标函数是否达到最优解。

(完整版)动态规划问题常见解法

(完整版)动态规划问题常见解法

(完整版)动态规划问题常见解法动态规划问题常见解法一、背包问题1. 0/1背包问题0/1背包问题是动态规划中的经典问题,解决的是在背包容量固定的情况下,如何选择物品放入背包,使得总价值最大化。

常见的解法有两种:记忆化搜索和动态规划。

记忆化搜索是一种自顶向下的解法,通过保存子问题的解来避免重复计算,提高效率。

动态规划是一种自底向上的解法,通过填表格的方式记录每个子问题的解,最终得到整个问题的最优解。

2. 完全背包问题完全背包问题是在背包容量固定的情况下,如何选择物品放入背包,使得总价值最大化,且每种物品可以选择任意个。

常见的解法有两种:记忆化搜索和动态规划。

记忆化搜索和动态规划的思路和0/1背包问题相似,只是在状态转移方程上有所不同。

二、最长公共子序列问题最长公共子序列问题是指给定两个序列,求它们之间最长的公共子序列的长度。

常见的解法有两种:递归和动态规划。

递归的思路是通过分别考虑两个序列末尾元素是否相等来进一步缩小问题规模,直至问题规模减小到边界情况。

动态规划的思路是通过填表格的方式记录每个子问题的解,最终得到整个问题的最优解。

三、最短路径问题最短路径问题是指在加权有向图或无向图中,求解从一个顶点到另一个顶点的最短路径的问题。

常见的解法有两种:Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

Dijkstra算法是通过维护一个距离表,不断选择距离最短的顶点来更新距离表,直至找到目标顶点。

Bellman-Ford算法是通过进行多次松弛操作,逐步缩小问题规模,直至找到目标顶点或发现负权环。

总结:动态规划是一种解决最优化问题的常见方法,它通过分组子问题、定义状态、确定状态转移方程和填表格的方式,来得到整个问题的最优解。

在解决动态规划问题时,可以采用记忆化搜索或者动态规划的策略,具体选择哪种方法可以根据问题的特点和优化的需要来决定。

动态规划解决最优化问题的高效算法

动态规划解决最优化问题的高效算法

动态规划解决最优化问题的高效算法动态规划是一种常用的算法思想,用于解决各种最优化问题。

它通过将问题拆解为子问题,并利用已解决的子问题的解来求解原问题的最优解。

这种方法在许多领域都有广泛的应用,比如经济学、运筹学、人工智能等。

一、动态规划的基本思想动态规划的基本思想是将问题分解为子问题,并通过求解子问题的解来求解原问题的解。

具体而言,动态规划的过程包括以下几个步骤:1. 定义状态:将原问题划分为若干子问题,并定义状态表示子问题的解。

2. 确定状态转移方程:通过分析子问题之间的关系,确定子问题之间的转移方程,即当前状态与之前状态之间的关系。

3. 确定初始状态:确定初始状态,即最简单的子问题的解。

4. 计算最优解:通过迭代计算子问题的解,从而求解原问题的最优解。

通过以上步骤,动态规划能够高效地求解最优化问题。

二、动态规划的应用范围动态规划广泛应用于解决各种最优化问题,包括但不限于以下几个领域:1. 经济学:动态规划在经济学中有着广泛应用,比如求解最优的投资组合、最优的生产计划等。

2. 运筹学:动态规划在运筹学中也有着重要的地位,比如求解最短路径问题、最优调度问题等。

3. 人工智能:动态规划在人工智能领域的应用也很广泛,比如求解最优策略、最优路径等。

4. 计算机科学:动态规划在计算机科学领域有着广泛的应用,比如字符串编辑距离计算、图像处理等。

总之,动态规划是一种高效的算法思想,能够有效地求解各种最优化问题。

三、动态规划的算法复杂度动态规划算法的时间复杂度是根据子问题的个数和求解每个子问题所需的时间来决定的。

通常情况下,动态规划算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是原问题的规模。

空间复杂度为O(n),即需要一个长度为n的数组来保存子问题的解。

虽然动态规划算法的时间复杂度较高,但是由于它具有很好的子问题重叠性和最优子结构性质,因此在实际应用中通常能够提供较好的效果。

四、动态规划的优缺点动态规划算法具有以下几个优点:1. 高效性:动态规划算法能够高效地求解最优化问题,其时间复杂度通常较低。

动态规划求解方法

动态规划求解方法

动态规划求解方法动态规划(Dynamic Programming)是一种常见的求解优化问题的方法,它通过将问题分解成更小的子问题,并保存子问题的解来降低时间复杂度。

动态规划通常使用一个表格来记录子问题的解,然后根据递推关系计算出更大问题的解。

动态规划的求解方法一般包含以下几个步骤:1.定义问题:首先,需要明确要解决的问题是什么。

动态规划通常适用于求解具有最优子结构性质的问题,即原问题的最优解可以通过一系列子问题的最优解得到。

2.确定状态:接下来,需要确定动态规划的状态。

状态是问题中会变化的量,它包含了问题的关键信息。

在动态规划中,状态可以是一个或多个变量。

3.建立转移方程:然后,需要建立问题的转移方程。

转移方程描述了问题状态之间的关系,用来计算子问题的最优解。

转移方程可以通过观察问题的特点或者使用递推关系得到。

4.确定初始条件:接下来,需要确定边界条件或初始条件。

边界条件是问题中的一些特殊情况,它们通常是一些最小子问题的解。

初始条件是指将边界条件中的解赋值给表格中对应的位置。

5.使用递推关系计算:最后,使用递推关系将表格中的其他位置的解计算出来。

通常,可以使用自底向上的方法,从表格的第一个位置开始计算,依次填充整个表格。

动态规划的优点在于它可以将一个复杂的问题分解成多个子问题,然后通过记录子问题的解来减少重复计算。

这样,可以大大提高求解问题的效率。

动态规划通常适用于求解满足最优化原理和无后效性条件的问题。

最优化原理是指问题的最优解具有递归的结构,即解可以通过子问题的最优解得到。

无后效性条件是指问题的当前状态决定了未来的决策,与过去的决策无关。

动态规划在算法设计和实现中有很多经典的应用,例如最长公共子序列问题、0/1背包问题、最短路径问题等。

下面简要介绍其中的两个经典应用。

1.最长公共子序列问题:给定两个字符串s1和s2,求它们的最长公共子序列。

最长公共子序列是指在两个字符串中以相同的顺序出现的最长的子序列。

动态规划_多阶段决策问题的求解方法

动态规划_多阶段决策问题的求解方法

动态规划_多阶段决策问题的求解方法1.构造状态网络; :一:解决多阶段决策最优化的过程为动态规划方法在程序设计中,有一类活动的过程,由于它的特殊性,可将过程2.根据状态转移关系和状态转移方程建立最优值的分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要做出决策,从而3.按阶段的先后次序计算每个状态的最优值。

使整个过程达到最好的活动效果。

因此各个阶段决策的选取不能任逆向思维法是指从问题目标状态出发倒推回初始意确定,它依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展。

当各个阶段态的思维方法。

动态规划的逆向思维法的要点可归纳为以决策确定后,就组成一个决策序列,因而也就确定了整个过程的一条 1.分析最优值的结构,刻画其结构特征; 活动路线。

这种把一个问题看作是一个前后关联具有链状结构的多 2.递归地定义最优值; 阶段过程就称为多阶段决策过程,这种问题称为多阶段决策问题。

3.按自底向上或自顶向下记忆化的方式计算最优在多阶段决策问题中,各个阶段采取的决策,一般来说是与时间有关的,决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移,一个决策序列如果原问题可以分解成几个本质相同、规模较小的就是在变化的状态中产生出来的,故有"动态"的含义,我们称这种就会联想到从逆向思维的角度寻求问题的解决。

一般解决多阶段决策最优化的过程为动态规划方法。

策问题多采用动态规划逆向思维方法解决。

二、举:二:动态规划最优化原理 pascal 语例说明本文以信息学奥赛用语言——最优化原理是动态规划的基础。

任何一个问题,如果失去了这言为编程个最优化原理的支持,就不可能用动态规划方法计算。

这个“最优化说明,其他编程语言编写方法相同,语句类似。

原理”如果用数学化一点的语言来描述的话,就是:假设为了解决某 :一:问题描述一优化问题,需要依次作出 n 个决策 D1,D2,,Dn,如若这个决策设有 N 个不相同的整数组成的数列,记为: 序列是最优的,对于任何一个整数 k,1 < k < n,不论前面 k 个决策是怎样的,以后的最优决策只取决于由前面决策所确定的当前状态,即 ()且 ?? a1 a2 an aiajij以后的决策 Dk+1,Dk+2,,Dn 也是最优的。

动态规划问题常见解法

动态规划问题常见解法

动态规划问题常见解法动态规划(Dynamic Programming)是一种常用的算法思想,用于解决一类具有重叠子问题性质和最优子结构性质的问题。

动态规划通常通过将问题划分为若干个子问题,并分别求解子问题的最优解,从而得到原问题的最优解。

以下是动态规划问题常见的解法:1. 斐波那契数列斐波那契数列是动态规划问题中的经典案例。

它的递推关系式为 F(n) = F(n-1) + F(n-2),其中 F(0) = 0,F(1) = 1。

可以使用动态规划的思想来解决斐波那契数列问题,通过保存已经计算过的子问题的结果,避免重复计算。

2. 背包问题背包问题是一个经典的优化问题,可以使用动态规划的方法进行求解。

背包问题包括 0/1 背包问题和完全背包问题。

0/1 背包问题中每个物品要么被选中放入背包,要么不选。

完全背包问题中每个物品可以被选中多次放入背包。

通过定义状态转移方程和使用动态规划的思想,可以高效地求解背包问题。

3. 最长递增子序列最长递增子序列是一个常见的子序列问题,可以使用动态规划的方法进行求解。

最长递增子序列指的是在一个序列中,找到一个最长的子序列,使得子序列中的元素按照顺序递增。

通过定义状态转移方程和使用动态规划的思想,可以有效地求解最长递增子序列问题。

4. 最长公共子序列最长公共子序列是一个经典的字符串问题,可以使用动态规划的方法进行求解。

给定两个字符串,找到它们之间最长的公共子序列。

通过定义状态转移方程和使用动态规划的思想,可以高效地求解最长公共子序列问题。

5. 矩阵链乘法矩阵链乘法是一个求解最优括号化问题的经典案例,可以使用动态规划的方法进行求解。

给定多个矩阵的大小,需要找到一个最优的计算顺序,使得计算乘积的次数最少。

通过定义状态转移方程和使用动态规划的思想,可以高效地求解矩阵链乘法问题。

以上是动态规划问题的常见解法,通过使用动态规划的思想和方法,可以解决这些问题,并求得最优解。

《动态规划算法》课件

《动态规划算法》课件
总结词
多阶段决策优化
详细描述
背包问题是一个经典的动态规划问题,通过将问题分解 为多个阶段,并为每个阶段定义状态和状态转移方程, 我们可以找到最优解。在背包问题中,我们使用一个二 维数组来存储每个状态的最优解,并逐步更新状态以找 到最终的最优解。
最长公共子序列求解
总结词
字符串匹配优化
详细描述
最长公共子序列问题是一个经典的动态规划问题,用 于找到两个序列的最长公共子序列。通过动态规划, 我们可以避免在寻找公共子序列时进行冗余比较,从 而提高算法效率。在动态规划中,我们使用一个二维 数组来存储子问题的最优解,并逐步构建最终的最长 公共子序列。
动态规划的基本思想
01
将问题分解为子问 题
将原始问题分解为若干个子问题 ,子问题的解可以构成原问题的 解。
02
保存已解决的子问 题
将已解决的子问题的解保存起来 ,以便在求解其他子问题时重复 使用。
03
递推求解
从子问题的解逐步推导出原问题 的解,通常采用自底向上的方式 求解。
02
动态规划算法的步骤
可并行化
动态规划算法可以并行化执行,以提高计算效率,这对于 大规模问题的求解非常有利。
缺点
• 空间复杂度高:动态规划算法需要存储大量的中间状态,因此其空间复杂度通常较高,有时甚至会超过问题规 模的一个指数倍。
• 问题规模限制:由于动态规划算法的空间复杂度较高,因此对于大规模问题的求解可能会遇到困难。 • 可能产生大量重复计算:在动态规划算法中,对于每个子问题,可能会被多次计算和存储,这会导致大量的重复计算和存储空间浪费。 • 不易发现:动态规划算法的应用范围有限,对于一些非最优子结构问题或没有重叠子问题的优化问题,动态规划算法可能不适用。因此,在解决问题时需要仔细分析问题特性,判断是

多段图的最短路劲问题,动态规划法 分析最优性原理

多段图的最短路劲问题,动态规划法 分析最优性原理

多段图的最短路劲问题,动态规划法分析最优性原理我们都知道,无论是初中还是高中,数理化的学习过程中都是非常重要的。

其中,最短路劲问题,是数学考试当中常考的题型之一。

它的难度在初中数学中是比较大的。

很多同学在学习该题的时候也十分头疼,因为该问题通常采用动态规划法求解即可。

所谓动态规划法,其实就是由求解方程组而得到结论最优的方法。

那么今天我们就来学习一下如何进行简单易操作并将其运用于实际之中吧!一、解题思路通过观察题目,我们可以得到题目中由图 a,图 b组成的最短路劲问题的求解法:求 a={a, b, c},其中 a、 b、 c表示两段图之间的相交点。

求 a最短路劲,我们可以根据不同的情况选择不同的方法来求解。

当我们在做题过程中遇到困难时,可以通过求解最短路劲问题来了解分析它所需要处理的基本数学原理,从而达到解决此题的目的。

根据题目中提供的信息可知,多段图对于图 b而言,最短路劲要求它具有不同的解题思路。

二、求最优解的基本方法最优解的求解方法有两种:一者为连续变量的最大值问题,二者为连续不变量。

这种问题的解决方法一般为:以图中 A点的起始位置(也就是 A与 B)作为计算基点,依次以 A点、 B 点进行一次求解方程组,再将方程组进行解析,得到最优解;或者以相同的方法求出各点的余数,得出最优解。

求解过程中需要注意两个问题:第一个问题是求方程组时不一定要选择整数、整列代入、整阶运算;第二个问题只要找到方程中关键的最优解即可。

所以在求最优解时需要掌握正确的方法,同时也要注意以下几个方面:三、动态规划法分析分析:将图中已知状态矩阵代入所求题中,可得到:设图中状态矩阵 B和状态矩阵 A是多段图中唯一正确状态的解,因此 B和 C是正确的解;设状态矩阵 A是已知状态矩阵-状态式解,则 AC和 AC是正确的解;由于状态矩阵 B和状态矩阵 A是正确方程组式外部分与状态矩阵 a、b、 c、 d四等分函数相关,因此 AC和 AC就是正确方程组。

12个动态规划算法举例

12个动态规划算法举例

动态规划是一种用于解决最优化问题的算法。

它通常用于找到最小或最大值。

这里列举了12 个常见的动态规划算法,并给出了每个算法的举例:
1 最长公共子序列(LCS)算法:用于比较两个序列,找出它们之
间的最长公共子序列。

2 最小编辑距离算法:用于比较两个字符串,找出将一个字符串变
为另一个字符串所需的最少编辑操作次数。

3 背包问题算法:用于在限制给定的总体积的情况下选择最优的物
品组合。

4 最短路径算法:用于求解有向图或路径的最短路径。

5 最小生成树算法:用于求解图的最小生成树。

6 线性规划算法:用于求解线性规划问题。

7 矩阵链乘法算法:用于计算矩阵链乘法的最优计算次序。

8 单源最短路径算法:用于求解有向图的单源最短路径问题。

9 拓扑排序算法:用于对有向无环图(DAG)进行拓扑排序。

10图形相似性算法:用两个图形进行对齐,并通过比较它们之间的差异来评估它们的相似程度。

11 11 区间动态规划算法:用于解决区间动态规划问题,例如
最小编辑代价问题。

12 分数背包问题算法:用于在限制给定的总价值的情况下选择
最优的物品组合。

13这些算法的具体细节及实现方式可以通过搜索或者学习相
关的资料来了解。

求动态规划最优解的一种简便新方法--图解法

求动态规划最优解的一种简便新方法--图解法

求动态规划最优解的一种简便新方法--图解法
林志红
【期刊名称】《数学理论与应用》
【年(卷),期】2005(025)001
【摘要】离散型确定性的动态规划问题,是运筹学规划论中一个重要的组成部分,其内容包含的问题比较多.求其最优解的方法,叫逆序法(又叫回推法).本文提出一种统一的解法--图解法.其优点是:方便简便,计算简单.
【总页数】4页(P125-128)
【作者】林志红
【作者单位】柳州职业技术学院,柳州,545005
【正文语种】中文
【中图分类】O1
【相关文献】
1.求平面上全局最优解的一种新方法 [J], 王婷;刘勇;杨秀峰
2.用图解法求线性规划最优解 [J], 魏建邦
3.求连乘模型最优解的一种新方法 [J], 熊云;王庆栋;赵奕;王国彪
4.同顺序排序问题近似最优解的一种简便解法 [J], 贾春玉;朴惠淑
5.动态规划算法求最优解问题 [J], 何思瑶;沈樾;辛琰钰
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动态规划的解析法

动态规划的解析法

一维动态规划的求解法所谓一维动态规划问题是指:在一个多阶段决策过程中,每一个阶段只用一个状态变量s k 就足以描述系统的状态演变,并且在每一个阶段,只需要选择一个决策变量x k 就够了。

前面讨论的问题都属于这一类。

若每个阶段需要两个或多个状态变量才能描述系统的演变,或者每个阶段需要选择两个或多个决策变量时,这类问题都属于多维动态规划问题。

求解一维动态规划问题,基本上有两类方法:一类是解析法;一类是数值法。

所谓解析法是需要用到指标函数的数学公式表示式,并且能用经典求极值的方法得到最优解,即用解析的方法求得最优解。

下面主要介绍解析法动态规划的解析法我们讨论仅有一个约束条件的数学规划问题)()()(m ax 2111n n x g x g x g Z +++=Λ⎩⎨⎧=≥≤+++),,2,1(0..2211n j x b x a x a x a t s j n n ΛΛ这里,当)(j j x g ,j=1,2,…,n 均为线性函数时,则为线性规划问题;当)(j j x g 不全为线性函数时,则为线性规划问题;当x j 有整数要求时,则为整数规划问题。

虽然这一类问题可在线性规划、非线性规划及整数规划中讨论它。

但是,用动态规划方法来解决这一类问题是有其特殊的优点和方便之处。

用动态规划求解这一类问题,有一个统一的模式。

即把问题划分为n 个阶段,取x k 为第k 阶段的决策变量。

第k 阶段的效益为)(k k x g (k=1,2,…,n )。

指标函数为各阶段效益之和,即),,2,1()(n k x g V nkj j j kn Λ==∑=问题是如何选择状态变量s k 。

正如线性规划问题中可以将约束条件看成资源限制一样,这里也可以这样理解,即将现有数量为b 个单位的某种资源用来生产n 种产品,问如何分配使总利润最大。

假设工厂的决策者份几个阶段来考虑这个问题,如果是用逆序递推法,决策者首先考虑的是第n 种产品生产几件,消耗资源多少;然后考虑第n-1种和第n 种产品各生产多少,消耗资源多少;依次向前递推。

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tj j l1
( P t+ 1 +
∑C ) +
I i= 1 L
L
L 年更新, 可行解: X l = X
=

i= 1
Qi -
(P 1 +
∑C ) +
i i= 1
rL ,
总利润: f L ( x ) = x L 1. ( 4) 求最优解 ( 最佳更新年限) 在全部可行解中, 总利润最大的为最优解. 设 m ax{f i ( x ) i = 1, 2, …, L } = X io , 则 X io = {x 0 . 最 ioj } ( j = 1, 2, …) 为最优解, 而 i 0 年为最佳更新年限, 即 i0 年为一个更新周期 大利润为 f io ( i 阶段中第 j 条路线段的距离用 X ij ( i = 1, 2, 3, 4; j = 1, 2, …) 表示 . 从 A 至 Z 的最短路径为最优解, 试用图解法, 求其最优解 . ( ) 第一步 画图 树形图 以 A 为起点, B 1 , B 2 , C 1 , C 2 , C 3 , D 1 , D 2 为节点, Z 为终点, 各相连的线段为相连的枝杆 . 从起点 A 到终点 Z , 共有 6 条可行路径: A B 1C 1D 1 Z , A B 1C 2D 1 Z , …, A B 2C 3D 2 Z , 因此, 规划 共有 6 个对应的可行解: X 1 = ( x 11 , x 21 , x 31 , x 41 ) , X 2 = ( x 11 , x 22 , x 32 , x 41 ) …, X 6 = ( x 12 , x 24 , x 34 , x 42 ) 第二步 求每个可行解的目标函数值 该规划的最优解是要求总长度最短的路径, 因此, 各条可行路径的总长度, 是其对应的可 行解的目标函数值. 设规划的目标函数为 f ( x ) , 则 6 个可行解, X k ( k = 1, 2, …, 6) , 对应的 6 个 目标函数值为 f k ( x ) ( k = 1, 2, 3, …, 6). 即
Ξ
摘 要 离散型确定性的动态规划问题, 是运筹学规划论中一个重要的组成部分, 其内容包含的问题比较多. 求其最优解的方法, 叫逆序法 ( 又叫回推法). 本文提出一种统一的解法——图解法. 其优点是: 方便简便, 计算 简单. 关键词 离散型 动态规划 图解法
Graph ica l m ethod: a new br ief m ethod to solve opti m a l solution of dynam ic programm ing
第 25 卷第 1 期 2005 年 3 月
数学理论与应用
M A TH EM A T ICAL TH EO R Y AND A PPL ICA T I ON S
V o l . 25 N o. 1 M ar. 2005
求动态规划最优解的一种简便新方法——图解法
林志红
( 柳州职业技术学院, 柳州, 545005)
L in Zh ihong
(L iu zhou co llege of job techno logy, L iu Zhou, 545005) Abstract discrete defin itive dynam ic p rogramm ing p rob lem is an i m po rtan t p a rt of op era tiona l resea rch. A un ited m ethod, grap h ica l m ethod, is discu ssed in th is p ap er Its ca lcu la tion is very si m p le and ea sy to be m a stered. Keywords discrete typ e dynam ic p rogramm ing grap h ica l m ethod
表 1 设备更新规划问题表 年 限 第1年 第2年 第3年 … 第L 年 历年收益
Q1 Q2 Q3
历年购价
P1 P2 P3
每提维修费
C1 C2 C3
设备残值
r1 r2 r3

QL

PL

CL

rL
( 2) 画设备更新规划问题树形图 虽然, 在 L 年内, 共有: 可能 1 年更新, 2 年更新, …, L 年更新等 L 种可能, 以此为树杆, 使 用中, 每一个使用周期 ( 年限) 为一个阶段, 又为树枝, 可画树形图 . 这种规划在L 年内, 因为有L 个可能的更新周期, 故有L 个可行方案, 对应有L 个可行解 . ( 3) 计算每个可行解的阶段利润和总利润
127
0 0 0 0 0 0 则最优解 X k 0 = ( x 0 1 j 1 , x z j 2 , x n j n 中解变数 x 1 j 1 , x 2 j 2 , x z j 2 x n j n 对应的路段组成的路径, 即为规 划的最短路径.
3 设备更新最佳年限问题
众所周知, 无论任何设备 ( 车辆或设施) , 在每年的使用过程中, 一方面创造了经济价值, 取 得了收益, 另一面要进行维修. 使用年限越长, 年收益越小, 而维修费用则越高, 其残值 ( 折旧的 价值) 也越少. 因此, 使用到一定年限必须进行更新. 否则就会亏损 . 动 态规划设备更新问题的一般提法是: 设某设备 ( 车辆或设施) , 在 L 年内, 每年的购价为 P 1 , P 2 , …, P L , 使用中每年创造的收益分别为 Q 1 , Q 2 , …, Q L , 历年维修费用为 C 1 , C 2 , …, C L , 设 备残值为 r1 , r2 , …, rL , 求设备的最佳更新周期 ( 年限) , 使设备创造的总利润最大 . 为了叙述上的方便, 假设设备的购进时间均为年初, 用到年末为一年, 若更新替换, 时间均 在年末 ( 或第二年初). ( 1) 列动态规划设备更新问题表。 动态规划设备更新问题表如表 1 所示
3 3
x 31 = x 32 = 总利润: f
3

i= 1
Qi Qi 3j
(P 1 + (P 4 + .
∑C ) +
I i= 1
r3 r3 , …
3
3
∑ ( x ) = ∑x
i= 1 j t
∑C ) +
I i= 1
t 年更新一次, 可行解: X t = {x tj j = 1, 2, …}
用 X 表示阶段利润, 用 f ( x ) 表示总利润, 则: X = Q - ( P + C ) + r, f ( x ) = ∑x 设第 i 个可行解 X i ( i = 1, 2, …, L ) 第 j 阶段 ( j = 1, 2, …, k ≤ L ) 的阶段利润 x ij 总利润 为 f i ( x ) ( i = 1, 2, …, L ) , 易知 一年更新, 可行解: X 1 = {x ij j = 1, 2, …, L } 因为更新周期是一年, L 年内购L 次, 每次使用 1 年, 历年购价不同, 而收益、 维修费和残值 分别均是 Q 1 , C 1 , r1 , 故各阶段利润为: x 11 = Q - ( P 1 + C 1 ) + r1 , x 12 = Q - ( P 2 + C 1 ) + r1 … x 1L = Q - ( P L + C 1 ) + r1 总利润: f 1 ( x ) =
4
f k ( x ) =
∑x
i= 1
ij
( k = 1, 2, …, 6; j = 1, 2, …)
第三步 求最优解 ( 最短路径) 由于规划是求最短路径, 则最优解的目标函数应达最小, 设
4
m in{f k ( x ) k = 1, 2, …, 6} =
∑x
i= 1
∑x
j
1j
.
两年更新, 可行解: X 2 = {x 2 j j = 1, 2, …} 因为更新周期是二年, 第 1, 3, 5, … 年购进, 每次使用 2 年 ( 若 L 为奇数, 最后一次购进, 只 用 1 年) , 故阶段利润
128
2
数学理论与应用 第 25 卷
更新年限为七年, 第 1, t + 1, 2 t + 1, …… 年购进, 每次购进使用七年, 故阶段利润:
t
x t1 = x t2 = 总利润: f
t

i= 1 t i= 1
QiQi-
(P 1 +
∑C ) +
I i= 1 t
rt, r t…
∑ ( x ) = ∑x .
∑x
0
ioj
参考文献
[ 1 ] 钱颂迪等 1 运筹学 ( 修订版) [M ] 1 北京: 清华大学出版社, 19901 [ 2 ] 汤炎焱 1 管理运筹学 [M ] 1 长沙: 湖南大学出版社, 19971 [ 3 ] 赵新泽 1 最佳管理数学方法 [M ] 1 成都: 西南交通大学出版社, 19881
2 最短路径问题
动态规划最短路径问题的一般提法是, 从 A 地 ( 起点) 到 Z 地 ( 终点) , 中间经过若干个站 点, 每个站点均有路径与其它站点相连接, 构成一个网状交通图, 两站点之间的各条路径长度 已知, 试求起点到终点的最短路径. 不失一般性, 为了讨论方便, 不妨设动态规划最短路径问题的交通图, 如图 1 所示 .
Ξ
李学全教授推荐 收稿日期: 2004 年 10 月 10 日
126
数学理论与应用 第 25 卷
A 为起点, Z 为终点, 中间经过的站点分别为: B j ( j = 1, 2, ) , C j ( j = 1, 2, 3) , D j ( j = 1, 2) ,
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