动态规划 求解资源分配 实验报告
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
动态规划求解资源分配
实验目标:
(1)掌握用动态规划方法求解实际问题的基本思路。
(2)进一步理解动态规划方法的实质,巩固设计动态规划算法的基本步骤。
实验任务:
(1)设计动态规划算法求解资源分配问题,给出算法的非形式描述。
(2)在Windows环境下用C语言实现该算法。计算10个实例,每个实例中n=30,m=10,C i j为随机产生于范围(0,103)内的整数。记录各实例的数据及执行结果(即最优分配方案、最优分配方案的值)、运行时间。
(3)从理论上分析算法的时间和空间复杂度,并由此解释相应的实验结果。
实验设备及环境:
PC;C/C++等编程语言。
实验主要步骤:
(1)认真阅读实验目的与实验任务,明确本次实验的内容;
(2)分析实验中要求求解的问题,根据动态规划的思想,得出优化方程;
(3)从问题出发,设计出相应的动态规划算法,并根据设计编写程序实现算法;
(4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果;
(5)分析算法的时间和空间复杂度,并由此解释释相应的实验结果;
问题描述:资源分配问题
某厂根据计划安排,拟将n台相同的设备分配给m个车间,各车间获得这种设备后,可以为国家提供盈利C i j(i台设备提供给j号车间将得到的利润,1≤i≤n,1≤j≤m) 。问如何分配,才使国家得到最大的盈利?
1.问题分析:
本问题是一简单资源分配问题,由于具有明显的最优子结构,故可以使用动态规划求解,用状态量f[i][j]表示用i台设备分配给前j个车间的最大获利,那么显然有f[i][j] = max{ f[k][j–1] + c[i-k][j] },0<=k<=i。再用p[i][j]表示获得最优解时第j号车间使用的设备数为i-p[i][j],于是从结果倒推往回求即可得到分配方案。程序实现时使用顺推,先枚举车间数,再枚举设备数,再枚举状态转移时用到的设备数,简单3重for循环语句即可完成。时间复杂度为O(n^2*m),空间复杂度为O(n*m),倘若此题只需求最大获利而不必求方案,则状态量可以减少一维,空间复杂度优化为O(n)。
程序代码:
#include
#include
#include
#include
#include
#define N 31
#define M 11
int c[N][M], f[N][M], p[N][M];
int main() {
int i, j, n, m, k;
srand(time(NULL));
n = 30; m = 10;
for (int cas = 1; cas <= 5; ++cas) {
cout<<"第"< memset(c, 0, sizeof(c)); for (i = 1; i <= n; ++i) for (j = 1; j <= m; ++j) c[i][j] = rand() % 1000; cout<<"利润表:"< cout<<" "; for (j = 1; j <= m; ++j) cout< cout< for (i = 1; i <= n; ++i) { cout< for (j = 1; j <= m; ++j) cout< cout< } memset(f, 0, sizeof(f)); memset(p, -1, sizeof(p)); for (j = 1; j <= m; ++j) for (i = 1; i <= n; ++i) for (k = 0; k <= i; ++k) if (f[i][j] < f[k][j - 1] + c[i - k][j]) { f[i][j] = f[k][j - 1] + c[i - k][j]; p[i][j] = k; } cout<<"最大获利:"< cout<<"资源分配匹配方案:"< k = n; for (j = m; j >= 1; --j) { cout<<"第"< k = p[k][j]; } cout< } return 0; } 实验小结: 本次是实验是一次动态规划的实验,而本次实验的主要内容就是把动态规划的过程弄清楚,这也是本次实验的难点。动态规划可得到一系列的解,求动态规划的基本步骤等都要有所理解。