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动态规划完整PPT课件
有些问题,如系统可靠性问题,其目标函
数是取各阶段效应的连乘积形式,
n
fk vk (sk ,uk ) ik
.
22
(7) 最优解
用 fk* (sk) 表示第 k 子过程指标函数Fk(sk , pk(sk)) 在状态 sk 下的最优值,即:
fk (s k)o p t{ F k(s k,p k(s k))}k 1 ,2 ,L ,n
段”概念;
2. 正确选择状态变量 sk, 满足: 可知性: 正确描述动态过程演变, 可直接或
间接确定状态变量的值;
无后效性: 后面的决策与前面的决策无关;
.
34
3. 确定决策变量 xk以及允许决策集合Xk; 4. 写出状态转移方程 sk+1 = T (sk , xk); 5. 决策变量的取值范围 6. 写出过程指标函数(阶段函数)的递推
.
27
在例题中,求解最短路线的计算公式可以概括
写成:
ff5k((ss5k))0xkmXikn(sk){vk(sk,xk(sk))fk1(sk1)} k4,3,2,1
其中,vk 在这里表示从状态 sk 到由决策 xk
所决定的状态 sk+1 之间的距离。f5(s5)=0 是边
界条件,表示全过程到第四阶段终点结束。
.
31
相应的函数基本方程为 :
ffnk1(s(ks)n1)op1t{vk(sk,xk(sk))• fk1(sk1)}
xkXk
kn,n1,L ,2,1
.
32
动态规划的优缺点
动态规划的优点
• 可以解决线性, 非线性, 整 数规划无法有效求解的复 杂问题;
• 容易找到全局最优解;
• 可以得到一组解;
数是取各阶段效应的连乘积形式,
n
fk vk (sk ,uk ) ik
.
22
(7) 最优解
用 fk* (sk) 表示第 k 子过程指标函数Fk(sk , pk(sk)) 在状态 sk 下的最优值,即:
fk (s k)o p t{ F k(s k,p k(s k))}k 1 ,2 ,L ,n
段”概念;
2. 正确选择状态变量 sk, 满足: 可知性: 正确描述动态过程演变, 可直接或
间接确定状态变量的值;
无后效性: 后面的决策与前面的决策无关;
.
34
3. 确定决策变量 xk以及允许决策集合Xk; 4. 写出状态转移方程 sk+1 = T (sk , xk); 5. 决策变量的取值范围 6. 写出过程指标函数(阶段函数)的递推
.
27
在例题中,求解最短路线的计算公式可以概括
写成:
ff5k((ss5k))0xkmXikn(sk){vk(sk,xk(sk))fk1(sk1)} k4,3,2,1
其中,vk 在这里表示从状态 sk 到由决策 xk
所决定的状态 sk+1 之间的距离。f5(s5)=0 是边
界条件,表示全过程到第四阶段终点结束。
.
31
相应的函数基本方程为 :
ffnk1(s(ks)n1)op1t{vk(sk,xk(sk))• fk1(sk1)}
xkXk
kn,n1,L ,2,1
.
32
动态规划的优缺点
动态规划的优点
• 可以解决线性, 非线性, 整 数规划无法有效求解的复 杂问题;
• 容易找到全局最优解;
• 可以得到一组解;
《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
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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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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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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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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。
动态规划专题讲义课件
VS
状态转移方程是动态规划中的重要概念,它描述了状态之间的转移关系。在求解问题时,通过状态转移方程可以将一个状态转移到另一个状态,从而逐步求解出问题的最优解。
状态转移方程的建立需要通过对问题进行深入分析,找出状态之间的依赖关系,并建立数学模型。在应用状态转移方程时,需要注意状态的初始状态和终止状态,以及状态转移过程中的约束条件。
02
动态规划的基本概念
最优化原理是动态规划的核心思想,它认为一个问题的最优解可以通过子问题的最优解来构建。在解决复杂问题时,将问题分解为若干个子问题,分别求解子问题的最优解,再利用子问题的最优解来求解原问题的最优解。
最优化原理的应用范围很广,包括计算机科学、运筹学、经济学等领域。通过将问题分解为子问题,可以降低问题的复杂度,提高求解效率。
自顶向下策略
自底向上策略
分支定界法:通过将问题分解为多个分支来解决问题,同时使用界限来排除不可能的解。与动态规划结合,可以更有效地处理具有大量状态和决策的问题。
THANK YOU
感谢各位观看
排班问题
如求解最优的排班方案,使得员工的工作计划合理且满足各种约束条件。
03
递推关系
建立子问题的解之间的递推关系,通过这种关系逐步求解更大规模的问题,直到达到原问题的解。
01
将原问题分解为子问题
将原问题分解为若干个子问题,这些子问题是原问题的较小规模或部分问题的解。
02
存储子问题的解
将已解决的子问题的解存储起来,以便在求解更大规模的问题时重复使用,避免重复计算。
03
动态规划的算法实现
状态空间法是动态规划的基本方法,通过构建状态转移方程来求解最优化问题。
状态转移方程描述了从状态转移至其他状态的过程,通过迭代更新状态变量的值,最终得到最优解。
线性规划课件ppt
根据实际问题的特点,选择适合的线性规划模型进行建模和优化。
详细描述
在选择线性规划模型时,应根据实际问题的特点进行选择。例如,对于简单的最优化问题,可以使用标准型线性规划模型;对于需要约束条件或特殊处理的问题,可以选择扩展型线性规划模型。在建立模型后,还可以使用优化软件对模型进行优化,以提高求解效率和准确性。
CHAPTER
线性规划的求解方法
总结词
最常用的方法
要点一
要点二
详细描述
单纯形法是一种迭代算法,用于求解线性规划问题。它通过不断地在可行解域内寻找新的解,直到找到最优解或确定无解为止。单纯形法的主要步骤包括建立初始单纯形、确定主元、进行基变换和更新单纯形等。该方法具有简单易行、适用范围广等优点,但在某些情况下可能会出现迭代次数较多、计算量大等问题。
在选择变量时,应考虑其物理意义、数据的可靠性和敏感性等因素。
选择变量时,首先要考虑变量的物理意义和实际背景,以便更好地理解模型和求解结果。同时,要重视数据的可靠性,避免使用不可靠的数据导致模型失真或错误。敏感度分析可以帮助我们了解变量对目标函数的影响程度,从而更好地选择变量。
总结词
详细描述
总结词
线性规划在工业生产中的应用已经非常广泛,未来将会进一步拓展其应用领域。
工业生产
线性规划在物流运输领域中的应用也将会有更广阔的前景,例如货物的合理配载、车辆路径规划等。
物流运输
线性规划在金融管理中的应用也将逐渐增多,例如投资组合优化、风险控制等。
金融管理
非线性优化
将线性规划拓展到非线性优化领域是一个具有挑战性的研究方向,但也为线性规划的应用提供了更广阔的发展空间。
软件特点
Lingo具有强大的求解能力,可以高效地解决大规模线性规划问题,同时具有友好的用户界面,方便用户进行模型输入和结果输出。
详细描述
在选择线性规划模型时,应根据实际问题的特点进行选择。例如,对于简单的最优化问题,可以使用标准型线性规划模型;对于需要约束条件或特殊处理的问题,可以选择扩展型线性规划模型。在建立模型后,还可以使用优化软件对模型进行优化,以提高求解效率和准确性。
CHAPTER
线性规划的求解方法
总结词
最常用的方法
要点一
要点二
详细描述
单纯形法是一种迭代算法,用于求解线性规划问题。它通过不断地在可行解域内寻找新的解,直到找到最优解或确定无解为止。单纯形法的主要步骤包括建立初始单纯形、确定主元、进行基变换和更新单纯形等。该方法具有简单易行、适用范围广等优点,但在某些情况下可能会出现迭代次数较多、计算量大等问题。
在选择变量时,应考虑其物理意义、数据的可靠性和敏感性等因素。
选择变量时,首先要考虑变量的物理意义和实际背景,以便更好地理解模型和求解结果。同时,要重视数据的可靠性,避免使用不可靠的数据导致模型失真或错误。敏感度分析可以帮助我们了解变量对目标函数的影响程度,从而更好地选择变量。
总结词
详细描述
总结词
线性规划在工业生产中的应用已经非常广泛,未来将会进一步拓展其应用领域。
工业生产
线性规划在物流运输领域中的应用也将会有更广阔的前景,例如货物的合理配载、车辆路径规划等。
物流运输
线性规划在金融管理中的应用也将逐渐增多,例如投资组合优化、风险控制等。
金融管理
非线性优化
将线性规划拓展到非线性优化领域是一个具有挑战性的研究方向,但也为线性规划的应用提供了更广阔的发展空间。
软件特点
Lingo具有强大的求解能力,可以高效地解决大规模线性规划问题,同时具有友好的用户界面,方便用户进行模型输入和结果输出。
《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。
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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
线型动态规划PPT课件
10 235 23567
【样例输出】
2
【数据规模】
对于30%的数据,L <= 10000; 对于全部的数据,L <= 109。
分析
• 由于不能往回跳,很容易想到用动态规划解决这个题目。 • 设f(i)表示跳到第i个点需要踩到的最少石子数,则很容易
写出动态规划的状态转移方程:
f(0)0 {f(-ik)} (SkT) 第i点没有石子
即求最少覆盖序列。
• N<=10000.
分析
• 设f(i)表示前i个数的最长不上升序列的长 度。 则, f(i)=max{f(j)+1},其中j<i and a[j]>=a[i] 这里0<j<i<=n。 显然时间复杂度为O(n2)。
• 上述式子的含义:找到i之前的某j,这个 数不比第i个数小,对于所有的j取f(j)的最
多阶段最优化决策问题
由上例可以看出,整个问题分成了A、B、C、D 四个阶段来做,每个阶段的数值的计算只会跟上 一个阶段的数值相关,这样一直递推下去直到目 标。
即由初始状态开始,通过对中间阶段决策的选择 ,达到结束状态。这些决策形成了一个决策序列 ,同时确定了完成整个过程的一条最优的活动路 线。
f(i)min{f(-ik)}1 (SkT)第i点有石子 Ansmin{f(fL(L),1),.f.(.,LT-1)}
• 时间复杂度是O(L*(T-S)),但本题的L高达109,根本无 法承受!
进一步分析
• 我们先来考虑这样一个问题:长度为k的一段没有 石子的独木桥,判断是否存在一种跳法从一端正 好跳到另一端。
• 题目给出独木桥的长度L,青蛙跳跃的距离范围S,T,桥上 石子的位置。你的任务是确定青蛙要想过河,最少需要踩 到的石子数。
【样例输出】
2
【数据规模】
对于30%的数据,L <= 10000; 对于全部的数据,L <= 109。
分析
• 由于不能往回跳,很容易想到用动态规划解决这个题目。 • 设f(i)表示跳到第i个点需要踩到的最少石子数,则很容易
写出动态规划的状态转移方程:
f(0)0 {f(-ik)} (SkT) 第i点没有石子
即求最少覆盖序列。
• N<=10000.
分析
• 设f(i)表示前i个数的最长不上升序列的长 度。 则, f(i)=max{f(j)+1},其中j<i and a[j]>=a[i] 这里0<j<i<=n。 显然时间复杂度为O(n2)。
• 上述式子的含义:找到i之前的某j,这个 数不比第i个数小,对于所有的j取f(j)的最
多阶段最优化决策问题
由上例可以看出,整个问题分成了A、B、C、D 四个阶段来做,每个阶段的数值的计算只会跟上 一个阶段的数值相关,这样一直递推下去直到目 标。
即由初始状态开始,通过对中间阶段决策的选择 ,达到结束状态。这些决策形成了一个决策序列 ,同时确定了完成整个过程的一条最优的活动路 线。
f(i)min{f(-ik)}1 (SkT)第i点有石子 Ansmin{f(fL(L),1),.f.(.,LT-1)}
• 时间复杂度是O(L*(T-S)),但本题的L高达109,根本无 法承受!
进一步分析
• 我们先来考虑这样一个问题:长度为k的一段没有 石子的独木桥,判断是否存在一种跳法从一端正 好跳到另一端。
• 题目给出独木桥的长度L,青蛙跳跃的距离范围S,T,桥上 石子的位置。你的任务是确定青蛙要想过河,最少需要踩 到的石子数。
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多阶段最优化决策问题
由上例可以看出,整个问题分成了A、B、C、D 四个阶段来做,每个阶段的数值的计算只会跟上 一个阶段的数值相关,这样一直递推下去直到目 标。
即由初始状态开始,通过对中间阶段决策的选择 ,达到结束状态。这些决策形成了一个决策序列 ,同时确定了完成整个过程的一条最优的活动路 线。
第6次 389 300 299 170
第7次 389 300 299 170 158
第8次 389 300 299 170 158 65
思考?
• 有些同学可能会问: – 对于每个f,为什么只保留一个数值呢? – 而对于该序列,为什么要保留较大的值呢?
1. 再回过头来看方程:
f(i)=max{f(j)+1},其中j<i and a[j]>=a[i]
• 具体过程:
i
1
2
3
4
5
6
7
8
389 207 155 300 299 170 158 65
第1次 389
第2次 389 207
第3次 389 207 155
第4次 389 300 155
(由于207<300<389,因此更新)
第5次 389 300 299
(由于155<299<300,因此更新)
– 自反性:a≤a; – 反对称性:如果a≤b且b≤a,则有a=b; – 传递性:如果a≤b且b≤c,则a≤c 。
• 带有偏序关系的集合称为偏序集。 • 令(X,≤)是一个偏序集,对于集合中的两个元素a、b,如
果有a≤b或者b≤a,则称a和b是可比的,否则a和b不可比。
• 一个反链A是X的一个子集,它的任意两个元素都不能进行 比较。
在满足子工程间的依赖关系前提下,可以 有任何多个子工程同时在施工。
求整个工程的完成的最短时间。 求出所有关键子工程。 N≤200
有向图的关键路径
分析
如果该图能够进行拓扑排序,证明有解,反之则 无解。
根据拓扑序列进行动态规划求解,得到工程所需 的完成时间。 设 F[I]表示完成子工程I所需的最早时间。 动态规划方程:F[I]=MAX{F[J]}+ A[I,J]
即求最少覆盖序列。
• N<=10000.
分析
• 设f(i)表示前i个数的最长不上升序列的长 度。 则, f(i)=max{f(j)+1},其中j<i and a[j]>=a[i] 这里0<j<i<=n。 显然时间复杂度为O(n2)。
• 上述式子的含义:找到i之前的某j,这个 数不比第i个数小,对于所有的j取f(j)的最
优化
• 分析样例
i 12345678 389 207 155 300 299 170 158 65
f 12323456
• 这里找j,是在1~i之间进行寻找,那么我们能否快速查找 到我们所要更改的j呢?
• 要能更改需要两个条件:
– j<i and a[j]>=a[i]
– f(j)尽可能大
• 以上两个条件提示我们后面的值一定要小于等于前面的值。 因此我们试着构建一个下降的序列。在这个下降的序列中 查找可以更改的f值,使得序列的值尽可能大。
• 那么,正确的做法又是什么呢?
Байду номын сангаас
分析
• 上述问题的原因是若干次最优决策值和不 一定能推导出整个问题的最优。
• 为了解决这个问题下面介绍一个重要性质:
– 最少链划分=最长反链长度
• 为了证明这个性质,需要了解离散数学中 偏序集的相关概念和性质以及偏序集的 Dilworth定理。
偏序集
• 偏序是在集合X上的二元关系≤(这只是个抽象符号,不 是“小于或等于”),它满足自反性、反对称性和传递性。 即,对于X中的任意元素a,b和c,有:
根据的得到的F序列和拓扑序列,查找关键工程。 初始时,最后完成的一个或多个工程为关键工程 。如果F[I]=F[J]- A[I,J] ,且第I个子工程为 关键工程,那么第J个子工程也是关键工程。
时间复杂度为O(N2)。
拦截导弹
• 给定N个数
– 求最长的不上升子序列长度 – 求最少有多少个不上升序列能覆盖所有的数,
该式子表示找前面的一个最大f的符合条件的j,因此只要 保存符合条件的最大的j就可以了。
2. 在f值相同的情况下,保留较大的数显然更好。因为后面 的数若能跟较小的数构成下降序列也一定能能较大的数构 成下降序列,反之则不一定。例如207与300的f=2,但207 不能与299构成下降序列,而300则可以。
线型动态规划
带权有向的多段图问题
• 给定一个带权的有向图,要求从点A到点D 的最短路径。
• 设F(i)表示从点A到达点i的最短距离,则 有
• F(A)=0 • F(B1)=5,F(B2)=2 • F(C1)=min{F(B1)+3}=8 • F(C2)=min{F(B1)+2,F(B2)+7}=7 • F(C3)=min{F(B2)+4}=6 • F(D)=min{F(C1)+4,F(C2)+3,F(C3)+5}=10
无后效性原则
给定某一阶段的状态,则在这一阶段以后过程的发展不受 这阶段以前各段状态的影响,所有各阶段都确定时,整个 过程也就确定了。这个性质意味着过程的历史只能通过当 前的状态去影响它的未来的发展,这个性质称为无后效性 。
第1题:关键子工程
有N个子工程,每一个子工程都有一个完成 时间。
子工程之间的有一些依赖关系,即某些子 工程必须在一些子工程完成之后才开工。
状态转移方程
• 设fk(i)—k阶段状态i的最优权值,即初 始状态至状态i的最优代价。
fk+1(i) = min{ fk(j) + u(i,j) }
第k+1阶 段状态
第k阶 决策 段状态
动态规划的基本原理
最优性原理
作为整个过程的最优策略,它满足:相对前面决策所形成 的状态而言,余下的子策略必然构成“最优子策略”。
3. 因为生成的序列为有序序列,因此我们可以采用二分查找 的方法很快查找到更新的值,时间复杂度为O(n㏒n)
求导弹的最小覆盖
• 第二问很容易想到贪心法:那就是采取多次求最 长不上升序列的办法,然后得出总次数。
• 上述贪心法不正确,很容易就能举出反例。 例如: “7 5 4 1 6 3 2” 用多次求最长不上升序列所有为 “7 5 4 3 2”、“1”、“6”共3套系统; 但其实只要2套,分别为: “7 5 4 1”与“6 3 2”。