目录 1 多阶段决策和最优化原理 1.1 用递推法求最短路 1.2 资源分配问题 1.3 前向优化和后向优化 2 定期多阶段决策问题 ...
动态规划专题 摘要:本文先从例子出发,讲解动态规划的一个实际例子,然后再导出动态规划的 运筹学 定义和一般解法。接着运用 运筹学 中的阶段 状态和状态转移方程三个关键词来分析例 的解法。紧接着又给出了 算法导论 中动态规划的定义和一般解法,并运用 算法导论 中的最优子结构 子问题重叠 自下而上三个关键词来分析例 .并比较了这两种做法的优劣。最后列举了几个例子,并给出了部分实现代码。适合初学者学习 ...
2014-04-08 21:22 0 6365 推荐指数:
目录 1 多阶段决策和最优化原理 1.1 用递推法求最短路 1.2 资源分配问题 1.3 前向优化和后向优化 2 定期多阶段决策问题 ...
一、概念起源 动态规划,又名DP算法(取自其Dynamic Programming的缩写),最初是运筹学的一个分支,是用来求解决策过程最优化的数学方法。 二、基本思想 把 多阶段过程 转化为一系列单阶段过程,利用各阶段之间的关系,逐个求解。那什么叫多阶段过程呢? 多阶段过程 ...
基本概念 概念 解释 正偏差变量 \(d^+\) 决策值超过目标值的部分 负偏差变量 \(d^-\ ...
文章转载自:https://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741374.html 一、基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优 ...
http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741374.html 一、基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题 ...
相信各位小伙伴在看到运筹学时,第一反应肯定是: 前面我们聊过,如何学习启发式算法。那么今天就聊聊如何学习精确式算法吧。 和启发式算法不同的是,精确式算法不仅需要数学基础,还需要运筹基础,代码基础等。 所以相对来说精确式算法相对会难一些。但是当你学完整个知识体系,会发现,其实精确式算法 ...
问题描述: 给定n个矩阵序列,(A1,A2,A3,A4,...,An). 计算他们的乘积:A1A2A3...An. 由于矩阵的乘法运算符合结合律,因而可以通过调整计算顺序,从而降低计算量。 样例分析: 比如有三个矩阵分别为:A1: 10*100,A2: 100*5,A3: 5*50 ...
一. 动态规划 动态规划(dynamic programming),与“分治思想”有些相似,都是利用将问题分 为子问题,并通过合并子问题的解来获得整个问题的解。于“分治”的不同之处在 于,对于一个相同的子问题动态规划算法不会计算第二次,其实现原理是将每一个计算过的子问题的值保存在一个表中 ...