动态规划题目和代码

动态规划题目和代码
动态规划题目和代码

动态规划题目及其代码By LYLtim

1、数塔问题(tower.pas)

设有一个三角形的数塔,如下图所示。顶点结点称为根结点,每个结点有一个整数数值。从顶点出发,在每一结点可以选择向左走或是向右走,一起走到底层,要求找出一条路径,使路径上的值最大。

【样例输入】tower.in

5 {数塔层数}

13

11 8

12 7 26

6 14 15 8

12 7 13 24 11

【样例输出】tower.out

max=86

【参考程序】

uses math;

var n,i,j:byte;

a:array[1..10,1..10]of word;

f:array[1..10,1..10]of word;

begin

assign(input,'tower.in');reset(input);

assign(output,'tower.out');rewrite(output);

readln(n);

for i:=1 to n do

begin

for j:=1 to i do

read(a[i,j]);

readln;

end;

fillchar(f,sizeof(f),0);

for i:=1 to n do f[n,i]:=a[n,i];

for i:=n-1 downto 1 do

for j:=1 to i do

f[i,j]:=max(f[i+1,j],f[i+1,j+1])+a[i,j];

writeln('max=',f[1,1]);

close(input);close(output);

end.

2、拦截导弹(missile.pas)

某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。

输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数),

计算这套系统最多能拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。

【样例输入】missile.in

389 207 155 300 299 170 158 65

【输出样例】missile.out

6(最多能拦截的导弹数)

2(要拦截所有导弹最少要配备的系统数)

【参考程序】

type node=record

h,lens:word;

end;

var n,i,j,maxl,num,minsys:word;

mis:array[word]of node;

sysl:array[word]of word;

begin

assign(input,'missile.in');reset(input);

assign(output,'missile.out');rewrite(output);

while not eoln do

begin

inc(n);

read(mis[n].h);

mis[n].lens:=1;

end;

for i:=2 to n do

begin

for j:=1 to i-1 do

if(mis[j].h>mis[i].h)and(mis[j].lens+1>mis[i].lens)

then mis[i].lens:=mis[j].lens+1;

if mis[i].lens>maxl

then maxl:=mis[i].lens;

end;

writeln(maxl);

num:=1;

sysl[0]:=maxint;

sysl[1]:=mis[1].h;

for i:=2 to n do

begin

minsys:=0;

for j:=1 to num do

if(sysl[j]>=mis[i].h)and(sysl[j]

then minsys:=j;

if minsys=0 then

begin inc(num); sysl[num]:=mis[i].h; end

else sysl[minsys]:=mis[i].h;

end;

writeln(num);

close(input);close(output);

end.

3、最短路径(short.pas)

在下图中找出从起点到终点的最短路径。

【样例输入】short.in

7

0 3 5 0 0 0 0

0 0 0 7 8 6 0

0 0 0 0 4 5 0

0 0 0 0 0 0 4

0 0 0 0 0 0 7

0 0 0 0 0 0 6

0 0 0 0 0 0 0

【样例输出】short.out

minlong=14

1 2 4 7

【参考程序】

type node=record

dis,pre:word;

end;

var n,i,j,x:byte;

map:array[byte,byte]of word;

a:array[word]of node;

begin

assign(input,'short.in');reset(input);

assign(output,'short.out');rewrite(output);

readln(n);

for i:=1 to n do

begin

a[i].dis:=maxint;

for j:=1 to n do read(map[i,j]);

end;

close(input);

a[n].dis:=0;

for i:=n-1 downto 1 do

for j:=n downto i+1 do

if(map[i,j]>0)and(a[j].dis

writeln('dis=',a[1].dis);

x:=1;

while a[x].pre<>0 do

begin

write(x,' ');

x:=a[x].pre;

end;

writeln(x);

close(output);

end.

4、挖地雷(Mine.pas)

在一个地图上有N个地窖(N<=200),每个地窖中埋有一定数量的地雷。同时,给出地窖之间的连接路径,并规定路径都是单向的。某人可以从任一处开始挖地雷,然后沿着指出的连接往下挖(仅能选择一条路径),当无连接时挖地雷工作结束。设计一个挖地雷的方案,使他能挖到最多的地雷。

【输入格式】

N {地窖的个数}

W1,W2,……WN{每个地窖中的地雷数} X1,Y1 {表示从X1可到Y1}

X2,Y2

……

0 ,0 {表示输入结束}

【输出格式】

K1——K2——……——Kv {挖地雷的顺序} MAX {最多挖出的地雷数} 【输入样例】Mine.in

6

5 10 20 5 4 5

1 2

1 4

2 4

3 4

4 5

4 6

5 6

0 0

【输出样例】Mine.out

3-4-5-6

34

【参考程序】

var n,start:byte;

w:array[1..200]of word;

g:array[1..200,1..200]of boolean;

f:array[1..200]of longword;

next:array[1..200]of byte;

max:longword;

procedure init;

var i,x,y:byte;

begin

assign(input,'mine.in');reset(input);

readln(n);

for i:=1 to n do read(w[i]);

readln;

readln(x,y);

fillchar(g,sizeof(g),false);

while(x<>0)and(y<>0)do

begin

g[x,y]:=true;

readln(x,y);

end;

close(input);

end;{init}

procedure work;

var i,j:byte;

begin

fillchar(f,sizeof(f),0);

f[n]:=w[n];

fillchar(next,sizeof(next),0);

for i:=n-1 downto 1 do

begin

for j:=i+1 to n do

if(g[i,j])and(f[j]>f[i])then

begin

f[i]:=f[j];

next[i]:=j;

end;

inc(f[i],w[i]);

end;

max:=0;

for i:=1 to n do

if f[i]>max then

begin

max:=f[i];

start:=i;

end;

end;{work}

procedure print;

begin

assign(output,'mine.out');rewrite(output);

write(start);

while next[start]<>0 do

begin

write('-',next[start]);

start:=next[start];

end;

writeln;

writeln(max);

close(output);

end;{print}

begin{main}

init;

print;

end.

5、轮船问题(ship.pas)

【问题描述】

某国家被一条河划分为南北两部分,在南岸和北岸总共有N对城市,每一城市在对岸都有唯一的友好城市,任何两个城市都没有相同的友好城市。每一对友好城市都希望有一条航线来往,于是他们向政府提出了申请。由于河终年有雾。政府决定允许开通的航线就互不交叉(如果两条航线交叉,将有很大机会撞船)。兴建哪些航线以使在安全条件下有最多航线可以被开通。

【输入格式】

输入文件(ship.in):包括了若干组数据,每组数据格式如下:

第一行两个由空格分隔的整数x,y,10〈=x〈=6000,10〈=y〈=100。x 表示河的长度而y表示宽。第二行是一个整数N(1<=N<=5000),表示分布在河两岸的城市对数。接下来的N行每行有两个由空格分隔的正数C,D(C、D〈=x〉,描述每一对友好城市与河起点的距离,C表示北岸城市的距离而D表示南岸城市的距离。在河的同一边,任何两个城市的位置都是不同的。

【输出格式】

输出文件(ship.out):要在连续的若干行里给出每一组数据在安全条件下能够开通的最大航线数目。

【输入输出样例】

30 4

5

4 5

2 4

5 2

1 3

3 1

Ship.out

3

【参考程序】

type node=record c,d,l:word; end; var x,n:word;

y:longword;

a:array[1..5000]of node;

maxl:word;

procedure init;

var i:word;

begin

assign(input,'ship.in');reset(input);

readln(x,y);

readln(n);

for i:=1 to n do

with a[i] do

begin

readln(c,d);

l:=1;

end;

close(input);

end;{init}

procedure qsort(l,r:word);

var pl,pr,m:word;

t:node;

begin

pl:=l;pr:=r;m:=a[(l+r)>>1].c;

repeat

while a[pl].c

while a[pr].c>m do dec(pr);

if pl<=pr then

begin

t:=a[pl];a[pl]:=a[pr];a[pr]:=t;

inc(pl);dec(pr);

end;

until pl>pr;

if pl

if pr>l then qsort(l,pr);

end;{qsort}

procedure work;

var i,j:word;

begin

for i:=2 to n do

begin

for j:=1 to i-1 do

if(a[j].da[i].l)then a[i].l:=a[j].l+1;

if a[i].l>maxl then maxl:=a[i].l;

end;

end;{work}

procedure print;

begin

assign(output,'ship.out');rewrite(output);

writeln(maxl);

close(output);

end;{print}

begin{main}

init;

qsort(1,n);

work;

print;

end.

7、砝码称重(weight.pas)

设有1g,2g,3g,5g,10g,20g的砝码各若干枚(其总重≤1000g),要求:【输入格式】

a1 a2 a3 a4 a5 a6(表示1g砝码有a1个,2g砝码有a2个,....20g砝码有

a6个)

【输出格式】

Total=N (N表示用这些砝码能称出的不同重量的个数,但不包括一个砝码也不用的情况)

【输入样例】weight.in

1 1 0 0 0 0

【输出样例】weight.out

Total=3,表示可以称出1g,2g,3g三种不同的重量【参考程序】

const wt:array[1..6]of shortint=(1,2,3,5,10,20); var n:array[1..6]of word;

vis:array[0..1000]of boolean;

w:array[0..1000]of word;

i,j,k,nw:word;

begin

assign(input,'weight.in');reset(input);

assign(output,'weight.out');rewrite(output);

fillchar(vis,sizeof(vis),false);

for i:=1 to 6 do read(n[i]);

w[0]:=1;w[1]:=0;

for i:=1 to 6 do

for j:=1 to w[0] do

for k:=1 to n[i] do

begin

nw:=w[j]+wt[i]*k;

if not vis[nw] then

begin

vis[nw]:=true;

inc(w[0]);

w[w[0]]:=nw;

end;

end;

writeln('Total=',w[0]-1);

close(input);close(output);

end.

8、装箱问题(boxes.pas)

有一个箱子容量为v(正整数,0≤v≤20000),同时有n个物品(0

【输入格式】

箱子的容量v

物品数n

接下来n行,分别表示这n个物品的体积

【输出格式】

箱子剩余空间

【输入样例】boxes.in

24

6

8

3

12

7

9

7

【输出样例】boxes.out

【参考程序】

var v,j,cost:word;

n,i:byte;

c:array[1..30]of word;

f:array[0..20000]of boolean;

begin

assign(input,'boxes.in');reset(input);

assign(output,'boxes.out');rewrite(output);

readln(v);

readln(n);

for i:=1 to n do readln(c[i]);

close(input);

fillchar(f,sizeof(f),false);

f[0]:=true;

for i:=1 to n do

for j:=v downto c[i] do

if f[j-c[i]] then f[j]:=true;

cost:=v;

while not f[cost] do dec(cost);

writeln(v-cost);

close(output);

end.

9、合唱队形(Chorus.pas)

N位同学站成一排,音乐老师要请其中的(N-K)位同学出列,使得剩下的K位同学排成合唱队形。合唱队形是指这样的一种队形:设K位同学从左到右依次编号为1, 2, …, K,他们的身高分别为T1, T2, …, TK,则他们的身高满足T1 < T2 < … < Ti , Ti > Ti+1 > … > TK (1≤i≤K)。

已知所有N位同学的身高,计算最少需要几位同学出列,可以使得剩下的同学排成合唱队形。

【输入文件】

输入文件chorus.in的第一行是一个整数N(2 ≤ N ≤ 100),表示同学的总数。第二行有n个整数,用空格分隔,第i个整数Ti(130 ≤ Ti ≤ 230)是第i位同学的身高(厘米)。

【输出文件】

输出文件chorus.out包括一行,这一行只包含一个整数,就是最少需要几位同学出列。

【样例输入】chorus.in

8

186 186 150 200 160 130 197 220

动态规划算法原理与的应用

动态规划算法原理及其应用研究 系别:x x x 姓名:x x x 指导教员: x x x 2012年5月20日

摘要:动态规划是解决最优化问题的基本方法,本文介绍了动态规划的基本思想和基本步骤,并通过几个实例的分析,研究了利用动态规划设计算法的具体途径。关键词:动态规划多阶段决策 1.引言 规划问题的最终目的就是确定各决策变量的取值,以使目标函数达到极大或极小。在线性规划和非线性规划中,决策变量都是以集合的形式被一次性处理的;然而,有时我们也会面对决策变量需分期、分批处理的多阶段决策问题。所谓多阶段决策问题是指这样一类活动过程:它可以分解为若干个互相联系的阶段,在每一阶段分别对应着一组可供选取的决策集合;即构成过程的每个阶段都需要进行一次决策的决策问题。将各个阶段的决策综合起来构成一个决策序列,称为一个策略。显然,由于各个阶段选取的决策不同,对应整个过程可以有一系列不同的策略。当过程采取某个具体策略时,相应可以得到一个确定的效果,采取不同的策略,就会得到不同的效果。多阶段的决策问题,就是要在所有可能采取的策略中选取一个最优的策略,以便得到最佳的效果。动态规划是一种求解多阶段决策问题的系统技术,可以说它横跨整个规划领域(线性规划和非线性规划)。在多阶段决策问题中,有些问题对阶段的划分具有明显的时序性,动态规划的“动态”二字也由此而得名。动态规划的主要创始人是美国数学家贝尔曼(Bellman)。20世纪40年代末50年代初,当时在兰德公司(Rand Corporation)从事研究工作的贝尔曼首先提出了动态规划的概念。1957年贝尔曼发表了数篇研究论文,并出版了他的第一部著作《动态规划》。该著作成为了当时唯一的进一步研究和应用动态规划的理论源泉。在贝尔曼及其助手们致力于发展和推广这一技术的同时,其他一些学者也对动态规划的发展做出了重大的贡献,其中最值得一提的是爱尔思(Aris)和梅特顿(Mitten)。爱尔思先后于1961年和1964年出版了两部关于动态规划的著作,并于1964年同尼母霍思尔(Nemhauser)、威尔德(Wild)一道创建了处理分枝、循环性多阶段决策系统的一般性理论。梅特顿提出了许多对动态规划后来发展有着重要意义的基础性观点,并且对明晰动态规划路径的数

3 (修改)大规模状态空间中的动态规划和强化学习问题

3 大规模状态空间中的动态规划和强化学习问题 本章我们将讨论大规模状态空间中的动态规划和强化学习问题。对于这类问题,我们一般很难求得问题的精确解,只能得到问题的近似解。前面章节所介绍的一些算法,如值迭代、策略迭代和策略搜索,无法直接用于这类问题。因此,本章将函数近似引入这些算法,提出三类基于函数近似的算法版本,分别是近似值迭代、近似策略迭代和近似策略搜索。本章将从理论和实例两个角度分析算法的收敛性,讨论如何获取值函数逼近器的方法,最后比较分析三类算法的性能。 3.1 介绍 第二章详细介绍了DP/RL中三类经典算法,这三类算法都需要有精确的值函数及策略表示。一般来说,只有存储每一个状态动作对回报值的估计值才能得到精确地Q值函数,同样V值函数只有存储每一个状态的回报值的估计值才能得到;精确的策略描述也需要存储每一个状态对应的动作。如果值函数中某些变量,比如某些状态动作对、状态等,存在很多个或者无穷多个潜在值(又或者这些值是连续的),那么我们就无法精确描述对应的Q值函数或者V值函数,因此,考虑将值函数和策略通过函数近似的方式来表示。由于实际应用中大部分问题都存在大规模或者连续状态空间,因此,函数近似方法是求解动态规划和强化学习问题的基础。 逼近器主要可以分为两大类:带参的和非参的。带参的逼近器主要是从参数空间到目标函数空间的映射。映射函数及参数的个数由先验知识给定,参数的值由样本数据进行调整。典型的例子是对一组给定的基函数进行加权线性组合,其中权重就是参数。相比之下,非参的逼近器通过样本数据直接得到。本质上,非参的函数逼近器也是含带参数的,只是不像带参的函数逼近器,参数的个数及参数的值直接有样本数据决定。例如,本书中所讨论的基于核函数的逼近器就是带参数的函数逼近器,它为每一个数据点定义一个核函数,并对这些核函数做加权线性组合,其中权重就是参数。 本章主要对大规模状态空间中动态规划和强化学习问题进行广泛而深入的讨论。第二章中所介绍的三类主要算法,值迭代、策略迭代和策略搜索,将与函数近似方法相结合,获得三类新的算法,分别是近似值迭代、近似策略迭代以及近似策略搜索。本章将从理论和实例两个角度讨论算法的收敛性,并对比分析三类算法的性能。关于值函数近似与策略逼近的一些其他重要问题,本章也将给予讨论。为了帮助读者更好的阅读本章的内容,图3.1给出一个本章的内容脉络图。

POJ 动态规划题目列表

[1]POJ动态规划题目列表 容易: 1018, 1050, 1083, 1088, 1125, 1143, 1157, 1163, 1178, 1179, 1189, 1208, 1276, 1322, 1414, 1456, 1458, 1609, 1644, 1664, 1690, 1699, 1740(博弈), 1742, 1887, 1926(马尔科夫矩阵,求平衡), 1936,1952, 1953, 1958, 1959, 1962, 1975, 1989, 2018, 2029,2039, 2063, 2081, 2082,2181, 2184, 2192, 2231, 2279, 2329, 2336, 2346, 2353,2355, 2356, 2385, 2392, 2424, 不易: 1019,1037, 1080, 1112, 1141, 1170, 1192, 1239, 1655, 1695, 1707,1733(区间减法加并查集), 1737, 1837, 1850, 1920(加强版汉罗塔), 1934(全部最长公共子序列), 1937(计算几何), 1964(最大矩形面积,O(n)算法), 2138, 2151, 2161(烦,没写), 2178, 推荐: 1015, 1635, 1636(挺好的), 1671, 1682, 1692(优化), 1704, 1717, 1722, 1726, 1732, 1770, 1821, 1853, 1949, 2019, 2127, 2176, 2228, 2287, 2342, 2374, 2378, 2384, 2411 状态 DP 树 DP 构造最优解四边形不等式单调队列 1015 Jury Compromise 1029 False coin 1036 Gangsters 1037 A decorative fence 1038 Bugs Integrated, Inc. 1042 Gone Fishing 1050 To the Max 1062 昂贵的聘礼 1074 Parallel Expectations 1080 Human Gene Functions 1088 滑雪 1093 Formatting Text 1112 Team Them Up! 1141 Brackets Sequence 1143 Number Game

计算机算法与设计复习题(含答案)

1、一个算法的优劣可以用(时间复杂度)与(空间复杂度)与来衡量。 2、回溯法在问题的解空间中,按(深度优先方式)从根结点出发搜索解空间树。 3、直接或间接地调用自身的算法称为(递归算法)。 4、 记号在算法复杂性的表示法中表示(渐进确界或紧致界)。 5、在分治法中,使子问题规模大致相等的做法是出自一种(平衡(banlancing)子问题)的思想。 6、动态规划算法适用于解(具有某种最优性质)问题。 7、贪心算法做出的选择只是(在某种意义上的局部)最优选择。 8、最优子结构性质的含义是(问题的最优解包含其子问题的最优解)。 9、回溯法按(深度优先)策略从根结点出发搜索解空间树。 10、拉斯维加斯算法找到的解一定是(正确解)。 11、按照符号O的定义O(f)+O(g)等于O(max{f(n),g(n)})。 12、二分搜索技术是运用(分治)策略的典型例子。 13、动态规划算法中,通常不同子问题的个数随问题规模呈(多项式)级增长。14、(最优子结构性质)和(子问题重叠性质)是采用动态规划算法的两个基本要素。 15、(最优子结构性质)和(贪心选择性质)是贪心算法的基本要素。 16、(选择能产生最优解的贪心准则)是设计贪心算法的核心问题。 17、分支限界法常以(广度优先)或(以最小耗费(最大效益)优先)的方式搜索问题的解空间树。 18、贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列(局部最优)的选择,即贪心选择达到。 19、按照活结点表的组织方式的不同,分支限界法包括(队列式(FIFO)分支限界法)和(优先队列式分支限界法)两种形式。 20、如果对于同一实例,蒙特卡洛算法不会给出两个不同的正确解答,则称该蒙特卡洛算法是(一致的)。 21、哈夫曼编码可利用(贪心法)算法实现。 22概率算法有数值概率算法,蒙特卡罗(Monte Carlo)算法,拉斯维加斯(Las Vegas)算法和舍伍德(Sherwood)算法23以自顶向下的方式求解最优解的有(贪心算法) 24、下列算法中通常以自顶向下的方式求解最优解的是(C)。A、分治法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法 25、在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点有多次机会成为活结点的是(回溯法)26、旅行售货员问题不能用()解决可 以用回溯法解决,分支限界法,NP完全性 理论与近似算法 27、贪心算法不能解决(0-1背包问题N 皇后问题)。可以解决背包问题 28、投点法是(概率算法)的一种。 29、若线性规划问题存在最优解,它一定 不在(可行域内部) 30、n皇后问题可以用(回溯法)解决。 31、若L是一个NP完全问题,L经过多项 式时间变换后得到问题l,则l是( P类问 题). 32、算法与程序在性质上有所不同,下列 性质中,程序可以不满足哪个性质:()。 有限性!算法的四个性质:输入;输出; 确定性;有限性; 33、回溯法在解空间树T上的搜索方式:(分 支限界法) 34、动态规划算法的基本步骤不包括下列 哪一步:()包括:划分阶段:选择状态确 定决策并写出状态转移方程写出规划 方程(包括边界条件): 35、在调试程序过程中,下列哪一种错误 是计算机检查不出来的:(逻辑错误) 36、分治算法不包括以下哪项内容:()包 括:二分搜索技术;大整数乘法;Strassen 矩阵乘法;棋盘覆盖;合并排序和快速排 序;线性时间选择;最接近点对问题;循 环赛日程表 37、贪心算法不能解决(0-1背包问题N 皇后问题)。 38、舍伍德算法是(数值概率算法)的一 种。 39、若线性规划问题存在最优解,它一定 不在(可行域内部) 40、回溯法可以解决的问题包括(N皇后 问题;装载问题;批处理作业调度;符号 三角形问题;n后问题;0-1背包问题;最 大团问题;图的m着色问题;旅行售货员 问题;圆排列问题;电路板排列问题;连 续邮资问题) 判断题(每小题3分,共15分) 1)分支限界法类似于回溯法,也是一种在 问题的解空间树T上搜索问题解的算法, 两者的求解目标是相同的。对; 2)优先队列式的分支限界法将活结点表组 织成一个优先队列,并按优先队列中规定 的结点优先级选取优先级最高的下一个结 点称为当前扩展结点。对; 3)回溯法求解问题的所有解时,要回溯到 根,且根结点的所有子树都被搜索遍才结 束。错,搜索到一个解就可结束; 4)动态规划法用一个表来记录所有已解决 的子问题的答案。不管该子问题以后是否 被用到,只要它被计算过,就将其结果填 入表中。对; 5)一个直接或间接地调用自身的算法称为 递归算法,而一个使用函数自身给出定义 的函数称为递归函数。定义递归函数时可 以没有初始值。错,应该有初始值; 6)一个直接或间接地调用自身的算法称为递 归算法,而一个使用函数自身给出定义的函数 称为递归函数。定义递归函数时可以没有初始 值。错,应该有初始值; 7)动态规划法用一个表来记录所有已解决的 子问题的答案。不管该子问题以后是否被用 到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。 在需要时从表中找出以求得的答案。对; 8)动态规划算法是用于解最优化问题,采用 自顶向下的方式计算出最优解。错; 9)贪心算法和动态规划算法都要求问题必须 具有最优子结构性质和贪心选择性质。错; 10)队列式分支限界法将活结点表组织成一个 优先队列,并按队列的先进现出原则选取下一 个结点称为当前扩展结点。错; 四、算法设计 说明:任意选择所使用的算法策略;要求:说 明所使用的算法策略;写出算法实现的主要步 骤;分析算法的时间复杂性。 0-1背包问题第三章,第五章,第六章 单源最短路径问题第四章,第六章 0-1背包问题: 算法策略:动态规划算法。动态规划算法基本 思想是将待求解问题分解成若干个子问题,但 是经分解得到的子问题往往不是互相独立的。 不同子问题的数目常常只有多项式量级。 步骤:1找出最优解的性质,并刻划其结构特 征。2递归地定义最优值。3以自底向上的方 式计算出最优值。4根据计算最优值时得到的 信息,构造最优解。 时间复杂度:改进后算法的计算时间复杂 性为O(2^n)。当所给物品的重量w i(1≤i≤n) 是整数时,|p[i]|≤c+1,(1≤i≤n)。在这种情 况下,改进后算法的计算时间复杂性为 O(min{nc,2^n}) 单源最短路径问题: 算法策略:贪心算法。贪心算法总是作出在当 前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从 整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意 义上的局部最优选择。当然,希望贪心算法得 到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法 不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多 问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问 题,最小生成树问题等。在一些情况下,即使 贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却 是最优解的很好近似。贪心算法则通常以自顶 向下的方式进行,以迭代的方式作出相继的贪 心选择,每作一次贪心选择就将所求问题简化 为规模更小的子问题。 步骤:Dijkstra算法是解单源最短路径问题的 贪心算法。其基本思想是,设置顶点集合S 并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶 点属于集合S当且仅当从源到该顶点的最短 路径长度已知。初始时,S中仅含有源。设u 是G的某一个顶点,把从源到u且中间只经 过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径,并 用数组dist记录当前每个顶点所对应的最短 特殊路径长度。Dijkstra算法每次从V-S中取 出具有最短特殊路长度的顶点u,将u添加到

南京邮电大学算法设计实验报告——动态规划法

实验报告 (2009/2010学年第一学期) 课程名称算法分析与设计A 实验名称动态规划法 实验时间2009 年11 月20 日指导单位计算机学院软件工程系 指导教师张怡婷 学生姓名丁力琪班级学号B07030907 学院(系) 计算机学院专业软件工程

实验报告 实验名称动态规划法指导教师张怡婷实验类型验证实验学时2×2实验时间2009-11-20一、实验目的和任务 目的:加深对动态规划法的算法原理及实现过程的理解,学习用动态规划法解决实际应用中的最长公共子序列问题。 任务:用动态规划法实现求两序列的最长公共子序列,其比较结果可用于基因比较、文章比较等多个领域。 要求:掌握动态规划法的思想,及动态规划法在实际中的应用;分析最长公共子序列的问题特征,选择算法策略并设计具体算法,编程实现两输入序列的比较,并输出它们的最长公共子序列。 二、实验环境(实验设备) 硬件:计算机 软件:Visual C++

三、实验原理及内容(包括操作过程、结果分析等) 1、最长公共子序列(LCS)问题是:给定两个字符序列X={x1,x2,……,x m}和Y={y1,y2,……,y n},要求找出X和Y的一个最长公共子序列。 例如:X={a,b,c,b,d,a,b},Y={b,d,c,a,b,a}。它们的最长公共子序列LSC={b,c,d,a}。 通过“穷举法”列出所有X的所有子序列,检查其是否为Y的子序列并记录最长公共子序列并记录最长公共子序列的长度这种方法,求解时间为指数级别的,因此不可取。 2、分析LCS问题特征可知,如果Z={z1,z2,……,z k}为它们的最长公共子序列,则它们一定具有以下性质: (1)若x m=y n,则z k=x m=y n,且Z k-1是X m-1和Y n-1的最长公共子序列; (2)若x m≠y n且x m≠z k,则Z是X m-1和Y的最长公共子序列; (3)若x m≠y n且z k≠y n,则Z是X和Y的最长公共子序列。 这样就将求X和Y的最长公共子序列问题,分解为求解较小规模的问题: 若x m=y m,则进一步分解为求解两个(前缀)子字符序列X m-1和Y n-1的最长公共子序列问题; 如果x m≠y n,则原问题转化为求解两个子问题,即找出X m-1和Y的最长公共子序列与找出X 和Y n-1的最长公共子序列,取两者中较长者作为X和Y的最长公共子序列。 由此可见,两个序列的最长公共子序列包含了这两个序列的前缀的最长公共子序列,具有最优子结构性质。 3、令c[i][j]保存字符序列X i={x1,x2,……,x i}和Y j={y1,y2,……,y j}的最长公共子序列的长度,由上述分析可得如下递推式: 0 i=0或j=0 c[i][j]= c[i-1][j-1]+1 i,j>0且x i=y j max{c[i][j-1],c[i-1][j]} i,j>0且x i≠y j 由此可见,最长公共子序列的求解具有重叠子问题性质,如果采用递归算法实现,会得到一个指数时间算法,因此需要采用动态规划法自底向上求解,并保存子问题的解,这样可以避免重复计算子问题,在多项式时间内完成计算。 4、为了能由最优解值进一步得到最优解(即最长公共子序列),还需要一个二维数组s[][],数组中的元素s[i][j]记录c[i][j]的值是由三个子问题c[i-1][j-1]+1,c[i][j-1]和c[i-1][j]中的哪一个计算得到,从而可以得到最优解的当前解分量(即最长公共子序列中的当前字符),最终构造出最长公共子序列自身。

近似动态规划相关的外文文献及翻译

外文文献: Adaptive Dynamic Programming: An Introduction Abstract: In this article, we introduce some recent research trends within the field of adaptive/approximate dynamic programming (ADP), including the variations on the structure of ADP schemes, the development of ADP algorithms and applications of ADP schemes. For ADP algorithms, the point of focus is that iterative algorithms of ADP can be sorted into two classes: one class is the iterative algorithm with initial stable policy; the other is the one without the requirement of initial stable policy. It is generally believed that the latter one has less computation at the cost of missing the guarantee of system stability during iteration process. In addition, many recent papers have provided convergence analysis associated with the algorithms developed. Furthermore, we point out some topics for future studies. Introduction As is well known, there are many methods for designing stable control for nonlinear systems. However, stability is only a bare minimum requirement in a system design. Ensuring optimality guarantees the stability of the nonlinear system. Dynamic programming is a very useful tool in solving optimization and optimal control problems by employing the principle of optimality. In [16], the principle of optimality is expressed as: “An optimal policy has the property that whatever the initial state and initial decision are, the remaining decisions must constitute an optimal policy with regard to the state resulting from the first decision.” There are several spectrums about the dynamic programming. One can consider discrete-time systems or continuous-time systems, linear systems or nonlinear systems, time-invariant systems or time-varying systems, deterministic systems or stochastic systems, etc. We first take a look at nonlinear discrete-time (timevarying) dynamical (deterministic) systems. Time-varying nonlinear systems cover most of the application areas and discrete-time is the basic consideration for digital computation. Suppose

分治算法,贪心算法,动态规划,回溯法

实验报告 实验一 一、实验名称: 分治和动态规划算法实现 二、实验学时:4 三、实验内容和目的: 希望通过本次试验,加深对分治算法原理及实现过程的理解 (1) 二分法求方程近似解:求方程f(x) = x^3 + x^2 - 1 = 0在[0,1]上的近似解,精确度为0.01。 (2) 给定一个顺序表,编写一个求出其最大值和最小值的分治算法。 分析: 由于顺序表的结构没有给出,作为演示分治法这里从简顺序表取一整形数组数组大小由用户定义,数据随机生成。我们知道如果数组大小为 1 则可以直接给出结果,如果大小为 2则一次比较即可得出结果,于是我们找到求解该问题的子问题即: 数组大小 <= 2。到此我们就可以进行分治运算了,只要求解的问题数组长度比 2 大就继续分治,否则求解子问题的解并更新全局解以下是代码。 四、实验原理: 分治算法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题相同。递归的解这些子问题,然后将各子问题的解合并到原问题的解。 在递归算法中,原问题和子问题的区别关键在于尺寸的不同,实际上解决的是同样的问题,对于分解了的子问题分别求解,也可以在此分割,如此递归下去。最后,自底向上逐步求出原问题的解。 五、实验器材(设备、元器件) 电子科技大学计算机学院实验中心

硬件环境:i5-2450M双核处理器,2.5GHz,NVIDIA GT630M独立显卡芯片,1GB独立显存,2GB DDR3内存,500GB硬盘空间 软件环境:Windows 7操作系统及以上,Microsoft Visual Studio 2010 六、实验步骤: (一)给定一个顺序表,编写一个求出其最大值和最小值的分治算法。 编写实验源代码如下: /* 给定一个顺序表编写一个求出其最大值和最小值的分治算法 */ #include"stdafx.h" #include #include #include #include #define Len 1000000 #define MIN(a,b)((a)>(b)?(b):(a)) #define MAX(a,b)((a)>(b)?(a):(b)) int a[Len] , n ; int GetMin(int l,int r){ if (l==r) return a[l] ; int mid = (l+r)>>1 ; return MIN(GetMin(l,mid) , GetMin(mid+1,r)) ; } int GetMax(int l,int r){ if (l==r) return a[l] ; int mid = (l+r)>>1 ; return MAX(GetMax(l,mid) , GetMax(mid+1,r)) ; } int main() { int i ; printf("请输入您顺序表中元素的个数:"); scanf("%d",&n); printf("请依次输入您顺序表中的元素:"); for (i = 0 ; i < n ; i++) scanf("%d",&a[i]); printf("MinValue = %d\n",GetMin(0,n-1)) ; printf("MaxValue = %d\n",GetMax(0,n-1)) ; system("pause"); } 运行结果如下:

动态规划练习试题和解答

动态规划练习题 [题1] 多米诺骨牌(DOMINO) 问题描述:有一种多米诺骨牌是平面的,其正面被分成上下两部分,每一部分的表面或者为空,或者被标上1至6个点。现有一行排列在桌面上:顶行骨牌的点数之和为6+1+1+1=9;底行骨牌点数之和为1+5+3+2=11。顶行和底行的差值是2。这个差值是两行点数之和的差的绝对值。每个多米诺骨牌都可以上下倒置转换,即上部变为下部,下部变为上部。 现在的任务是,以最少的翻转次数,使得顶行和底行之间的差值最小。对于上面这个例子,我们只需翻转最后一个骨牌,就可以使得顶行和底行的差值为0,所以例子的答案为1。 输入格式: 文件的第一行是一个整数n(1〈=n〈=1000〉,表示有n个多米诺骨牌在桌面上排成一行。接下来共有n行,每行包含两个整数a、b(0〈=a、b〈=6,中间用空格分开〉。第I+1行的a、b分别表示第I个多米诺骨牌的上部与下部的点数(0表示空)。 输出格式: 只有一个整数在文件的第一行。这个整数表示翻动骨牌的最少次数,从而使得顶行和底行的差值最小。 [题2] Perform巡回演出 题目描述: Flute市的Phlharmoniker乐团2000年准备到Harp市做一次大型演出,本着普及古典音乐的目的,乐团指挥L.Y.M准备在到达Harp市之前先在周围一些小城市作一段时间的巡回演出,此后的几天里,音乐家们将每天搭乘一个航班从一个城市飞到另一个城市,最后才到达目的地Harp市(乐团可多次在同一城市演出). 由于航线的费用和班次每天都在变,城市和城市之间都有一份循环的航班表,每一时间,每一方向,航班表循环的周期都可能不同.现要求寻找一张花费费用最小的演出表. 输入: 输入文件包括若干个场景.每个场景的描述由一对整数n(2<=n<=10)和k(1<=k<=1000)开始,音乐家们要在这n个城市作巡回演出,城市用1..n标号,其中1是起点Flute市,n是终点Harp市,接下来有n*(n-1)份航班表,一份航班表一行,描述每对城市之间的航线和价格,第一组n-1份航班表对应从城市1到其他城市(2,3,...n)的航班,接下的n-1行是从城市2到其他城市(1,3,4...n)的航班,如此下去. 每份航班又一个整数d(1<=d<=30)开始,表示航班表循环的周期,接下来的d个非负整数表示1,2...d天对应的两个城市的航班的价格,价格为零表示那天两个城市之间没有航班.例如"3 75 0 80"表示第一天机票价格是75KOI,第二天没有航班,第三天的机票是80KOI,然后循环:第四天又是75KOI,第五天没有航班,如此循环.输入文件由n=k=0的场景结束. 输出: 对每个场景如果乐团可能从城市1出发,每天都要飞往另一个城市,最后(经过k天)抵达城市n,则输出这k个航班价格之和的最小值.如果不可能存在这样的巡回演出路线,输出0. 样例输入: 样例输出:

算法设计动态规划(编辑距离)

《算法设计与分析》课程报告 课题名称:动态规划——编辑距离问题 课题负责人名(学号): 同组成员名单(角色):无 指导教师:左劼 评阅成绩: 评阅意见: 提交报告时间:2010年 6 月 23 日

动态规划——编辑距离问题 计算机科学与技术专业 学生指导老师左劼 [摘要]动态规划的基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解成若干份的子问题,先分别解决好子问题,然后从子问题中得到最终解。但动态规划中的子问题往往不是相互独立的,而是彼此之间有影响,因为有些子问题可能要重复计算多次,所以利用动态规划使这些子问题只计算一次。将字符串A变换为字符串所用的最少字符操作数称为字符串A到B的编辑距离。 关键词:动态规划矩阵字符串操作数编辑距离

一、问题描述 1、基本概念:设A和B是2个字符串。要用最少的字符操作将字符串A转换为字符串B。字符串操作包括: (1) 删除一个字符; (2) 插入一个字符; (3) 将一个字符改为另一个字符。 将字符串A变换为字符串B所用的最少字符操作数称为字符串A 到B的编辑距离,记为d(A,B)。 2、算法设计:设计一个有效算法,对于给定的任意两个字符串A 和B,计算其编辑距离d(A,B)。 3、数据输入:输入数据由文件名为input.txt的文本文件提供。文件的第1行为字符串A,第二行为字符串B。 4、结果输出:将编辑距离d(A,B)输出到文件ouput.txt的第一行。 输入文件示例输出文件示例 input.txt output.txt fxpimu 5 xwrs 二、分析 对于本问题,大体思路为:把求解编辑距离分为字符串A从0个字符逐渐增加到全部字符分别想要变为字符串B该如何变化以及变化的最短距离。 具体来说,首先选用数组a1存储字符串A(设长度为n),a2存储字符串B(设长度为m),d矩阵来进行具体的运算;这里有两个特殊情况比较简单可以单独考虑,即A的长度为0而B不为0还有A不为0B为0,这两种情况最后的编辑距离分别为m和n;讨论一般情况,d矩阵为d[n][m],假定我们从d[0][0]开始一直进行以下操作到了d[i][j]的位置,其中删除操作肯定是A比B长,同理,插入字符操作一定是A比B短,更改字符操作说明一样长,我们所要做的是对d[i][j-1]

基于近似动态规划的城轨列车运行一体化调整方法研究

基于近似动态规划的城轨列车运行一体化调整方法研究 城市轨道交通具有安全、高效、运量大、节能环保等特点,是城市公共交通的主干线和客流运送的大动脉,近年来在我国大中型城市得到了迅猛的发展。随着轨道交通路网规模的扩张,其整体呈现巨型化、网络化特征,实际运营条件越来越复杂,运营管理控制难度急剧增加。 日常运营中由于客流变化、设备故障、突发事件等因素的影响,导致列车频繁发生延误现象,如果不及时进行列车调整控制,会造成线路乃至整个网络运营秩序紊乱、乘客滞留等严重危害。城市轨道交通列车运行调整包括行车组织层面的运行图调整和列车运行控制层面的驾驶曲线调整。 随着通信技术、计算机技术和控制技术的不断发展,轨道交通系统自动化程度不断提高,如何从一体化的角度结合行车组织与运行控制实现灵活、高效的列车运行调整逐渐成为近年来的研究热点问题。本文以城市轨道交通列车延误及运行调整问题为背景,主要研究基于近似动态规划理论(Approximate Dynamic Programming,ADP)的城轨列车运行一体化调整方法。 面向城轨列车的轻微延误、普通延误和严重中断延误三种场景对近似动态规划方法进行了若干种改进、形成快速有效的求解算法,从一体化的层面实时调整轨道交通列车运行图以及相应的驾驶控制曲线,克服传统动态规划方法“求解速度慢”的不足之处,降低延误对乘客与运营商带来的负面影响,保证列车按图有序运行并降低调整过程中列车牵引总能耗。具体来说,本文开展了以下几点研究工作:(1)首先建立了列车运行一体化调整的基础理论模型。 结合城市轨道交通列车自动控制系统结构以及列车运行调整基本原理提出基于离散时空状态网络(Discrete State-space-time Network Modelling)的列

动态规划题库

顺序对齐 源程序名ALIGN.??? (PAS,C,CPP) 可执行文件名ALIGN.EXE 输入文件名ALIGN.IN 输出文件名 ALIGN.OUT 考虑两个字符串右对齐的最佳解法。例如,有一个右对齐方案中字符串是AADDEFGGHC 和ADCDEGH。 AAD_DEFGGHC ADCDE__GH_ 每一个数值匹配的位置值2分,一段连续的空格值-1分。所以总分是匹配点的2倍减去连续空格的段数,在上述给定的例子中,6个位置(A,D,D,E,G,H)匹配,三段空格,所以得分2*6+(-1)*3=9,注意,我们并不处罚左边的不匹配位置。若匹配的位置是两个不同的字符,则既不得分也不失分。 请你写个程序找出最佳右对齐方案。 输入 输入文件包含两行,每行一个字符串,最长50个字符。字符全部是大字字母。 输出 一行,为最佳对齐的得分。 样例 ALIGN.IN AADDEFGGHC ADCDEGH ALIGN.OUT 9 _______________________________________________________________________________ 任务安排 源程序名BATCH.??? (PAS,C,CPP) 可执行文件名BATCH.EXE 输入文件名BATCH.IN 输出文件名 BATCH.OUT N个任务排成一个序列在一台机器上等待完成(顺序不得改变),这N个任务被分成若干批,每批包含相邻的若干任务。从时刻0开始,这些任务被分批加工,第i个任务单独完成所需的时间是T i。在每批任务开始前,机器需要启动时间S,而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和(同一批任务将在同一时刻完成)。每个任务的费用是它的完成时刻乘以一个费用系数F i。请确定一个分组方案,使得总费用最小。

动态规划法求解生产与存储问题

动态规划 一·动态规划法的发展及其研究内容 动态规划是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.BELLMAN等人在研究多阶段决策过程的优化问题时,提出了著名的最优化原理,把多阶段问题转化为一系列的单阶段问题,逐个求解创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。1957年出版的他的名著《Dynamic Proggramming》,这是该领域的第一本著作。 动态规划问世以来,在经济管理·生产调度·工程技术和最优控制等方面得到了广泛的应用。例如最短路线·库存管理·资源分配·设备更新·组合·排序·装载等问题,采用动态规划法求解比用其他方法更为简便。 二·动态规划法基本概念 一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型通常包括以下几个要素: 1.阶段 阶段(stage)是对整个过程的自然划分。通常根据时间顺序或是空间特征来划分阶段,对于与时间,空间无关的“静态”优化问题,可以根据其自然特征,人为的赋予“时段”概念,将静态问题动态化,以便按阶段的顺序解优化问题。阶段变量一般用k=1.2….n.表示。

1.状态 状态(state)是我们所研究的问题(也叫系统)在过个阶段的初始状态或客观条件。它应能描述过程的特征并且具有无后效性,即当某阶段的状态给定时,这个阶段以后的过程的演变与该阶段以前各阶段的状态无关。通常还要求状态是可以直接或者是间接可以观测的。描述状态的变量称为状态变量(State Virable)用s 表示,状态变量的取值集合称为状态集合,用S表示。变量允许取值的范围称为允许状态集合(set of admissble states).用x(k)表示第k阶段的状态变量,它可以是一个数或者是一个向量。用X(k)表示第k阶段的允许状态集合。 n 个阶段的决策过程有n+1个状态变量,x(n+1)是x(n)的演变的结果。 根据演变过程的具体情况,状态变量可以是离散的或是连续的。为了计算方便有时将连续变量离散化,为了分析的方便有时又将离散的变量视为连续的。 2.决策 当一个阶段的状态确定后,可以做出各种选择从而演变到下一阶段的某个状态,这种选择手段称为决策(decision),在最优控制问题中也称为控制(control)描述决策的变量称为决策变量(decision virable)。变量允许取值的范围称为允许决策集合(set of admissble

动态规划试题

动态规划 装箱问题(01背包): 有一个箱子容量为VV(正整数,0≤V≤20000),同时有n个物品(0

完全背包的模板题面是这样的:设有n种物品,每种物品有一个重量及一个价值。但每种物品的数量是无限的,同时有一个背包,最大载重量为M,今从n种物品中选取若干件(同一种物品可以无限选取),使其重量的和小于等于M,而价值的和为最大。 完全背包 [无限量]的采摘药输入: 70 3 71 100 69 1 1 2 输出:140 每个数组在满足条件,可以遍历多次 01背包 实现代码:采药-传送门 输入:

70 3 71 100 69 1 1 2 输出:3 每个数组遍历一遍 题目描述 金明今天很开心,家里购置的新房就要领钥匙了,新房里有一间他自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么布置,你说了算,只要不超过N元钱就行”。今天一早金明就开始做预算,但是他想买的东西太多了,肯定会超过妈妈限定的N元。于是,他把每件物品规定了一个重要度,分为5等:用整数1-5表示,第5等最重要。他还从因特网上查到了每件物品的价格(都是整数元)。他希望在不超过N元(可以等于N 元)的前提下,使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最大。 设第jj件物品的价格为v_[j],重要度为w_[j],共选中了k件物品,编号依次为j_1,j_2,…,j_k,则所求的总和为: w_[j_k]v[j1]×w[j1]+v[j2]×w[j2]+…+v[jk]×w[jk]。

动态规划算法的应用

动态规划算法的应用 一、实验目的 1.掌握动态规划算法的基本思想,包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。 2.熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3.学会利用动态规划算法解决实际问题。 二、实验内容 题目一:数塔问题 给定一个数塔,其存储形式为如下所示的下三角矩阵。在此数塔中,从顶部出发,在每一节点可以选择向下走还是向右走,一直走到底层。请找出一条路径,使路径上的数值和最大。 输入样例(数塔): 9 15 10 6 8 2 18 9 5 19 7 10 4 16 输出样例(最大路径和): 59 三、实验步骤 (1)需求分析 通过动态规划法解决数塔问题。从顶部出发,在每一节点可以选择向下或者向右走,一直走到底层,以找出一条数值最大的路径。 (2)概要设计 本次实验程序主要用到二维数组,以及通过动态规划法进行比较每个数的大小。主要运用两个for循环语句实现动态规划。

(3)详细设计 第一步,输入给定的二维数组并打印出相应的数组: int array[5][5]={{9}, /* */{12,15}, /* */{10,6,8}, /* */{2,18,9,5}, /* */{19,7,10,4,6}}; int i,j; for(i=0;i<5;i++) { for(j=0;j<5;j++) cout<0;j--) { for(i=0;i<=4;i++) { if(array[j][i]>array[j][i+1]) array[j-1][i]=array[j][i]+array[j-1][i]; else array[j-1][i]=array[j][i+1]+array[j-1][i]; } } 第三步,输出最大路径的值。 cout<

五种最优化方法

五种最优化方法 1.最优化方法概述 1.1最优化问题的分类 1)无约束和有约束条件; 2)确定性和随机性最优问题(变量是否确定); 3)线性优化与非线性优化(目标函数和约束条件是否线性); 4)静态规划和动态规划(解是否随时间变化)。 1.2最优化问题的一般形式(有约束条件): 式中f(X)称为目标函数(或求它的极小,或求它的极大),si(X)称为不等式约束,hj(X)称为等式约束。化过程就是优选X,使目标函数达到最优值。 2.牛顿法 2.1简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)是求解函数极值的一种方法; 3)是一种函数逼近法。 2.2原理和步骤 3.最速下降法(梯度法) 3.1最速下降法简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)是求解函数极值的一种方法; 3)沿函数在该点处目标函数下降最快的方向作为搜索方向; 3.2最速下降法算法原理和步骤 4.模式搜索法(步长加速法) 4.1简介 1)解决的是无约束非线性规划问题; 2)不需要求目标函数的导数,所以在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的优化问题时非常有效。 3)模式搜索法每一次迭代都是交替进行轴向移动和模式移动。轴向移动的目的是探测有利的下降方向,而模式移动的目的则是沿着有利方向加速移动。 4.2模式搜索法步骤

5.评价函数法 5.1简介 评价函数法是求解多目标优化问题中的一种主要方法。在许多实际问题中,衡量一个方案的好坏标准往往不止一个,多目标最优化的数学描述如下: min(f_1(x),f_2(x),...,f_k(x)) s.t.g(x)<=0 传统的多目标优化方法本质是将多目标优化中的各分目标函数,经处理或数学变换,转变成一个单目标函数,然后采用单目标优化技术求解。常用的方法有“线性加权和法”、“极大极小法”、“理想点法”。选取其中一种线性加权求合法介绍。 5.2线性加权求合法 6.遗传算法 智能优化方法是通过计算机学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,进而达到优化的一种方法,主要有人工神经网络法,遗传算法和模拟退火法等。 6.1遗传算法基本概念 1.个体与种群 个体就是模拟生物个体而对问题中的对象(一般就是问题的解)的一种称呼。 种群就是模拟生物种群而由若干个体组成的群体,它一般是整个搜索空间的一个很小的子集。 2.适应度与适应度函数 适应度就是借鉴生物个体对环境的适应程度,而对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的一种测度。 适应度函数就是问题中的全体个体与其适应度之间的一个对应关系。该函数就是遗传算法中指导搜索的评价函数。 6.2遗传算法基本流程 的就是对一定数量个体组成的生物种群进行选择、交叉、变异等遗传操作,最终求得最优解或近似最优解。 遗传算法步骤 步1在搜索空间U上定义一个适应度函数f(x),给定种群规模N,交叉率Pc和变异率Pm,代数T; 步2随机产生U中的N个个体s1,s2,…,sN,组成初始种群S={s1,s2,…,sN},置代数计数器t=1; 步3计算S中每个个体的适应度f(); 步4若终止条件满足,则取S中适应度最大的个体作为所求结果,算法结束。

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