14讲 最优控制-动态规划-三法比较
分治、贪心、动态规划算法要点复习
分治法 1 分割成独立的子问题 2 递归解决子问题 3 合并求得初始问题的解 动态规划算法 1.描述最优解的结构特征 2.定义最优解决方案的递归形式 3.以自底向上的方式计算最优解决方案的值 4.从计算信息构造出最优解决方案 贪婪算法步骤 1.确定问题的优化结构 2.得到递归解 3.证明某个最优选择是贪婪选择 4.贪婪选择将产生唯一一个非空子问题 5.用递归算法实现贪婪策略 6.将递归算法转换为迭代算法 贪婪算法设计 1. 通过作出某种贪婪选择，将初始优化问题转换为唯一的一个子问题来求解 2. GREEDY CHOICE（证明贪婪选择） 作出该贪婪选择后，可以保证初始优化问题存在最优解3.OPTIMAL SUBSTRUCTURE（证明优化基础） 贪婪选择+唯一子问题=最优解 贪婪算法正确性 1. 贪婪选择特性（局部最优导致全局最优） 2. 优化基础的特性（贪婪选择+唯一子问题的最优解?初始问题的最优解） 作业选择 ?贪婪选择特性 存在最优解包含贪婪选择，即Sij在选择最先完成的作业am ?优化基础 If an optimal solution to subproblem Sij includes activity ak ? it must contain optimal solutions to Sik and Skj Solution to Sij=(Solution to Sik)∪{ak}∪(Solution to Skj)动态规划解） Similarly, am + optimal solution to Smj ? optimal sol. Solution to Sij = {am} ∪(Solution to Smj) （贪婪选择解） 动态规划与贪婪算法比较 ?Dynamic programming –每步选择–选择与子问题解相关 –自底向上，即从规模下的子问题逐步求解规模大的子问题?Greedy algorithm –首先作出贪婪选择–求解贪婪选择后产生的唯一子问题–后续贪婪选择与前面的选择有关，但与子问题的解无关 –自顶向下，问题规模逐步缩小 动态规划和分治法 ?子问题非独立 –子问题求解依赖其子问题的解 –分治法通过递归方式解决性质相同的子问题 –动态规划每次解决一个子问题，并将结果存储在表格中4 ?适合优化问题 –通过适当的选择来获得问题的最优解 –找到具有最优解决方案及其最优值：装配线排程方案以及该方案的生产时间 –导致最优的解决方案可能不止一个 ? （允许负权值边） –如果从源顶点s没有可抵达的负权值回路，返回‘真’）（其余的返回‘假’，无解 –遍历所有的边|V–1|次，每次对每条边执行一次缩短运算–对图进行拓扑排序)(依据拓扑排序对边进行缩短操作 于每一个顶点, 对始于该顶点的每条边进行缩短操作) (DGA中没有负权值回路, 因此存在最短路径) – (不存在负权值边界) – (S: 集合中顶点的最短路径已经确定) (Q: V – S, 极小优先队列) ? (d[v]) (Q中的值是最短路径的估计) ?重复的从Q中选择具有最短估计距离的顶点进行处理 The Ford-Fulkerson Method(不断的增大流, 直到达到流的极大值)(通过剩余流和剩余流图实现) 增量算法（An Incremental Algorithm） Alg.: GREEDY-ACTIVITY-SELECTOR(s, f, n) 1. A ← {a1} 2. i ← 1 3. for m ← 2 to n 4. do if sm ≥ fi ? activity am is compatible with ai 5. then A ← A ∪ {am} 6. i ← m ? ai is most recent addition to A 7. return A 动态规划： 装配线排程 e1 + a1,1 if j = 1 f1[j] = min(f1[j - 1] + a1,j ,f2[j -1] + t2,j-1 + a1,j) if j ≥ 2 矩阵链相乘 m[i,j]=0 if i = j min{m[i,k]+m[k+1,j]+pi-1pkpj} if i < j Matrix-Chain-Order(p) 1. n ←length[p]-1; 2. for i ←1 to n 3. m[i, i] ←0; 4. for l ←2 to n 5. for i ←1 to n –l +1 6. j ←i + l -1; 7. m[i, j] ←∞; 8. for k ←i to j -1 9. q ←m[i, k] + m[k+1, j] + pI-1pkpj; 10. if q < m[i, j] 11. m[i, j] ←q; 12. s[i, j] ←k; 13. return m and s 最长共同子序列 LCS-Length(X,Y) 1. m ←length[X]; 2. n ←length[Y]; 3. for i ←1 to m 4. c[i, 0] ←0; 5. for j ←0 to n 6. c[0, j] ←0;
最优控制理论课程总结
《最优控制理论》 课程总结 姓名：肖凯文 班级：自动化1002班 学号：0909100902 任课老师：彭辉
摘要：最优控制理论是现代控制理论的核心，控制理论的发展来源于控制对象的要求。尽50年来，科学技术的迅速发展，对许多被控对象，如宇宙飞船、导弹、卫星、和现代工业设备的生产过程等的性能提出了更高的要求，在许多情况下要求系统的某种性能指标为最优。这就要求人们对控制问题都必须从最优控制的角度去进行研究分析和设计。最优控制理论研究的主要问题是：根据已建立的被控对象的时域数学模型或频域数学模型，选择一个容许的控制律，使得被控对象按预定要求运行，并使某一性能指标达到最优值[1]。 关键字：最优控制理论，现代控制理论，时域数学模型，频域数学模型，控制率Abstract： The Optimal Control Theory is the core of the Modern Control Theory，the development of control theory comes from the requires of the controlled objects.During the 50 years， the rapid development of the scientific technology puts more stricter requires forward to mang controlled objects，such as the spacecraft，the guide missile，the satellite，the productive process of modern industrial facilities，and so on，and requests some performance indexes that will be best in mang cases.To the control problem，it requests people to research ,analyse，and devise from the point of view of the Optimal Control Theory. There are mang major problems of the Optimal Control Theory studying,such as the building the time domain’s model or the frenquency domain’s model according to the controlled objects,controlling a control law with admitting, making the controlled objects to work according to the scheduled requires, and making the performance index to reseach to a best optimal value. Keywords: The Optimal Control Theroy， The Modern Control Theroy， The Time Domaint’s Model， The Frequency domain’s Model，The Control Law
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
贪心算法与动态规划的比较
贪心算法与动态规划的比较 【摘要】介绍了计算机算法设计的两种常用算法思想：贪心算法与动态规划算法。通过介绍两种算法思想的基本原理，比较两种算法的联系和区别。通过背包问题对比了两种算法的使用特点和使用范围。 【关键字】动态规划；贪心算法；背包问题 1、引言 为了满足人们对大数据量信息处理的渴望，为解决各种实际问题，计算机算法学得到了飞速的发展，线性规划、动态规划、贪心策略等一系列运筹学模型纷纷运用到计算机算法学中，产生了解决各种现实问题的有效算法。虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术而不像是技术，但仍然存在一些行之有效的、能够用于解决许多问题的算法设计方法，你可以使用这些方法来设计算法，并观察这些算法是如何工作的。一般情况下，为了获得较好的性能，必须对算法进行细致的调整。但是在某些情况下，算法经过调整之后性能仍无法达到要求，这时就必须寻求另外的方法来求解该问题。本文针对部分背包问题和0/ 1 背包问题进行分析，介绍贪心算法和动态规划算法的区别。 2、背包问题的提出 给定n种物品( 每种物品仅有一件) 和一个背包。物品i的重量是w i，其价值为p i，背包的容量为M。问应如何选择物品装入背包，使得装入背包中的物品的总价值最大,每件物品i的装入情况为x i，得到的效益是p i*x i。 ⑴部分背包问题。在选择物品时，可以将物品分割为部分装入背包，即0≤x i≤1 ( 贪心算法)。 ⑵0/ 1背包问题。和部分背包问题相似，但是在选择物品装入时要么不装，要么全装入，即x i = 1或0。( 动态规划算法) 。 3、贪心算法 3.1 贪心算法的基本要素 能够使用贪心算法的许多例子都是最优化问题，每个最优化问题都包含一组限制条件和一个优化函数，符合限制条件的问题求解方案称为可行解；使优化函数取得最佳值的可行解称为最优解。此类所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到(这是贪心算法与动态规划的主要区别) 。 3.2贪心策略的定义 贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得出最优值( 或较优解) 的一种解题方法。贪心策略总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而许多问题自身的特性决定了该问题运用贪心策略可以得到最优解或较优解。(注：贪心算法不是对所有问题都能
经典算法——动态规划教程
动态规划是对最优化问题的一种新的算法设计方法。由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的没计法对不同的问题，有各具特色的表示方式。不存在一种万能的动态规划算法。但是可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行讨论，学会这一设计方法。 多阶段决策过程最优化问题 ——动态规划的基本模型 在现实生活中，有一类活动的过程，由于它的特殊性，可将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而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活动路线。这种把一个问题看做是一个前后关联具有链状结构的多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最优化问题。 【例题1】最短路径问题。图中给出了一个地图，地图中每个顶点代表一个城市，两个城市间的连线代表道路，连线上的数值代表道路的长度。现在，想从城市A到达城市E，怎样走路程最短，最短路程的长度是多少? 【分析】把从A到E的全过程分成四个阶段，用k表示阶段变量，第1阶段有一个初始状态A，两条可供选择的支路ABl、AB2；第2阶段有两个初始状态B1、 B2，B1有三条可供选择的支路，B2有两条可供选择的支路……。用dk(x k，x k+1)表示在第k阶段由初始状态x k到下阶段的初始状态x k+1的路径距离，Fk(x k)表示从第k阶段的x k到终点E的最短距离，利用倒推方法求解A到E的最短距离。具体计算过程如下： S1：K=4，有：F4(D1)=3，F4(D2)=4，F4(D3)=3 S2: K=3，有： F3(C1)=min{d3(C1,D1)+F4(D1),d3(C1,D2)+F4(d2)}=min{8,10}=8 F3(C2)=d3(C2,D1)+f4(D1)=5+3=8 F3(C3)=d3(C3,D3)+f4(D3)=8+3=11 F3(C4)=d3(C4,D3)+f4(D3)=3+3=6
最优控制课程介绍
最优控制 先修课程:常微分方程，最优化方法最优控制问题是具有特殊数学结构的一类最优化问题，在科学、工程和管理乃至人文领域都存在大量的最优控制问题。最优控制研究动态系统在各种约束条件下，寻求目标泛函取极值的最优控制函数与最优状态轨线的数学理论和方法，它是静态最优化在无穷维空间的扩展。希望学生通过本课程的学习，能够结合实际背景，建立最优控制的模型，理解求解最优控制的三大类基本方法的数学思想，灵活地掌握这些方法的基本过程，并能解释计算结果的意义。主要内容如下：最优控制问题及其建模；数学基础；变分法及其在最优控制的应用；极小值原理及其应用；动态规划方法及其应用；应用。 最优控制 一、课程基本信息 1.先修课程：数学系本科包括到大三的全部课程 2.面向对象：理学院数学系各专业 3.推荐教学参考书：吴沧浦，《最优控制的理论与方法》，国防工业出版社，2000 王朝珠等，《最优控制理论》，科学出版社，2003 邢继祥等，《最优控制应用基础》，科学出版社，2003 W. L. Brogan, Modern C ontrol Theor y, (3th eidition), Prentice-Hall, Englew ood C liffs,1991 二、课程的性质和任务本课程是数学与应用数学专业本科生高年级选修课程之一。从数学的角度，最优控制问题是最优化问题中具有特殊结构的一类问题。就问题的来源看，它又是控制问题。最优控制研究动态系统在各种约束条件下寻求使目标泛函取极值的最优控制函数和最优状态轨线的数学理论和方法。最优控制问题涉及范围广跨度大，几乎理工医农，管理军事乃至人文经法领域，都存在着大量此类问题。最优化已是寻求最优系统和结构，挖掘系统潜力的有力武器，学会求解最优控制问题，是应用数学工作者的最基本素养之一。通过本课程的主要任务是，从各个教学环节引导学生认识不同数学问题的特点和相应数学模型的结构，自己学会分析实际问题，建立各种数量之间的联系，写出正确的合理的最优控制的模型；领会求解最优控制问题解法是如何提出的数学思想，并学会如何根据这些思想来构成相应方法的技巧；学会能正确地解释计算结果的物理意义的能力。最根本的是学会和培养系统地、动态地、综合地考虑，认识和处理问题的思想方法和动手能力。这样，通过本课程的各个教学环节，提高学生的数学素质，加强学生开展科研工作和解决实际问题的能力。三、教学内容和要求基本要求：期望学生能够结合工程背景认识最优控制问题的数学结构的特点，从而能灵活地建立实际问题的数学模型，深刻领会求解它们的三大类方法的数学思想，熟练地掌握这些方法的运用步骤，能正确地解释求解结果的意义，并学会最优控制问题的数值解法。第一章最优控制与最优化问题 1．1 最优化问题的源和流 1．2 最优控制问题的例子和数学描述 1．3 最优控制问题求解的基本思想第二章数学基础 2．1 向量与矩阵的求导法则 2．2 函数极值的几个条件 2．3 线性微分方程的解第三章变分法 3．1 泛函的变分与极值 3．2 Euler方程 3．3 等式约束条件下泛函极值问题的必要条件 3．4 几类可用变分方法求解的最优控制问题 3．5 应用实例第四章极小值原理 4．1 极值曲线场与充分条件 4．2 有控制变量不等式约束的极小值原 理 4．3 含有状态变量不等式的极小值原理 *4．4 极小值原理的证明 4．5 极小值原理的应用实例 4．6 离散极小值原理第五章极小值原理的几类应用 5．1 时间最短最优控制问题 5．2 燃料最省最优控制问题 5．3 线性二次型最优控制问题第六章动态规划 6．1 多阶段决策问题与动态规划思想 6．2 用动态规划思想解最优化问题 6．3 离散系统最优控制问题的动态规划解法 6．4 离散线性二次型问题的动态规划解 6．5 连续系统做优控制问题的动态规划解和HJB方程 6．6 连续二次型问题的动态规划解 6．7 Riccatti方程的求解第七章最优控制的新发展 7．1 对策论和微分对策 7．2 随机最优控制四．实验（上机）内容和基本要求本课程无实验和上机的教学安排，但要求学生结合本专业的特点和所研究的课题，选择部分算法自己上机实现。要求学生熟悉至少一门数学软件平台（Mathematica/ matleb/Maple）和至少一种编程语言。教学实验就是编程解决实际问题。至少做有求解
动态规划讲解大全(含例题及答案)
动态规划讲解大全 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)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(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，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年出版了他的名著Dynamic Programming，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、排序、装载等问题，用动态规划方法比用其它方法求解更为方便。 虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划)，只要人为地引进时间因素，把它视为多阶段决策过程，也可以用动态规划方法方便地求解。 动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。不象前面所述的那些搜索或数值计算那样，具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规划算法，可以解决各类最优化问题。因此读者在学习时，除了要对基本概念和方法正确理解外，必须具体问题具体分析处理，以丰富的想象力去建立模型，用创造性的技巧去求解。我们也可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行分析、讨论，逐渐学会并掌握这一设计方法。 基本模型 多阶段决策过程的最优化问题。 在现实生活中，有一类活动的过程，由于它的特殊性，可将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。当然，各个阶段决策的选取不是任意确定的，它依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展，当各个阶段决策确定后，就组成一个决策序列，因而也就确定了整个过程的一条活动路线，如图所示：（看词条图） 这种把一个问题看作是一个前后关联具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程，这种问题就称为多阶段决策问题。 记忆化搜索 给你一个数字三角形, 形式如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 找出从第一层到最后一层的一条路,使得所经过的权值之和最小或者最大. 无论对与新手还是老手，这都是再熟悉不过的题了，很容易地，我们写出状态转移方程：f(i, j)=a[i, j] + min{f(i+1, j)，f(i+1, j + 1)} 对于动态规划算法解决这个问题，我们根据状态转移方程和状态转移方向，比较容易地写出动态规划的循环表示方法。但是，当状态和转移非常复杂的时候，也许写出循环式的动态规划就不是那么
动态规划算法和贪心算法的比较与分析
动态规划算法和贪心算法的比较与分析 1、最优化原理 根据一类多阶段问题的特点,把多阶段决策问题变换为一系列互相联系的单阶段问题,然后逐个加以解决。解决这类问题的最优化原理:一个过程的最优决策具有这样的性质,即无论其初始状态和初始决策如何,其今后诸策略对以第一个决策所形成的状态作为初始状态的过程而言,必须构成最优策略。简而言之,一个最优策略的子策略,对于它的初态和终态而言也必是最优的。 2、动态规划 2.1 动态规划算法 动态规划是运筹学的一个分支，与其说它是一种算法，不如说它是一种思维方法更贴切。因为动态规划没有固定的框架，即便是应用到同一道题上，也可以建立多种形式的求解算法。许多隐式图上的算法，例如求单源最短路径的Dijkstra算法、广度优先搜索算法，都渗透着动态规划的思想。还有许多数学问题，表面上看起来与动态规划风马牛不相及，但是其求解思想与动态规划是完全一致的。因此，动态规划不像深度或广度优先那样可以提供一套模式，需要的时候，取来就可以使用。它必须对具体问题进行具体分析、处理，需要丰富的想象力去建立模型，需要创造性的思想去求解。 动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。值得注意的是，用动态规划法求解的问题，经分解后得到的子问题往往不是互相独立的。 最优化原理是动态规划的基础。任何一个问题，如果失去了这个最优化原理的支持，就不可能用动态规划方法计算。能采用动态规划求解的问题都要满足两个条件:①问题中的状态必须满足最优化原理;②问题中的状态必须满足无后效性。 所谓无后效性是指下一时刻的状态只与当前状态有关，而和当前状态之前的状态无关，当前的状态是对以往决策的总结。 2.2 动态规划算法的基本要素
最优控制理论的发展与展望
最优控制理论的发展与展 望 Last revision on 21 December 2020
最优控制理论的发展与展望 摘要:回顾最优控制的基本思想、常用方法及其应用,并对其今后的发展方向和面临的困难提出一些看法。 关键词:最优控制:最优化技术;遗传算法;预测控制 Abstract: The basic idea, method and application of optimal control are reviewed, and the direction of its development and possible difficulties are predicted. Keywords: optimal control; optimal Technology；Genetic Algorithm；Predictive Control 1引言 最优控制理论是本世纪60年代迅速发展的现代控制理论中的主要内容之一,它研究和解决如何从一切可能的方案中寻找一个最优的方案。1948年维纳等人发表《控制论一关于动物和机器中控制与通信的科学》论文,引进信息、反馈和控制等概念,为最优控制理论诞生和发展奠定了基础。我国着名学者钱学森在1954年编着的《工程控制论》直接促进了最优控制理论的发展与形成。在最优控制理论的形成和发展过程中,具有开创性的研究成果和开辟求解最优控制问题新途径的工作,主要是美国着名学者贝尔曼的“动态规划”和原苏联着名学者庞特里亚金的“最大值原理”。此外,构成最优控制理论及现代最优化技术理论基础的代表性工作,还有库恩和图克共同推导的关于不等式约束条件下的非线性最优必要条件(库恩一图克定理)及卡尔曼的关于随机控制系统最优滤波器等口 2最优控制理论的几个重要内容 最优控制理论的基本思想 最优控制理论是现代控制理论中的核心内容之一。其主要实质是:在满足一定约束条件下,寻求最优控制规律(或控制策略),使得系统在规定的性能指标(目标函数)下具有最优值,即寻找一个容许的控制规律使动态系统(受控对象、从初始状态转移到某种要求的终端状态,保证所规足的性能指标达到最小(大)值。
背包问题-贪心法和动态规划法求解
实验四“0-1”背包问题 一、实验目的与要求 熟悉C/C++语言的集成开发环境； 通过本实验加深对贪心算法、动态规划算法的理解。 二、实验内容: 掌握贪心算法、动态规划算法的概念和基本思想，分析并掌握“0-1”背包问题的求解方法，并分析其优缺点。 三、实验题 1.“0-1”背包问题的贪心算法 2.“0-1”背包问题的动态规划算法 说明：背包实例采用教材P132习题六的6-1中的描述。要求每种的算法都给出最大收益和最优解。 设有背包问题实例n=7，M=15,，(w0,w1,。。。w6)=（2,3,5,7,1,4,1），物品装入背包的收益为：（p0，p1，。。。，p6）=（10,5,15,7,6,18,3）。求这一实例的最优解和最大收益。 四、实验步骤 理解算法思想和问题要求； 编程实现题目要求； 上机输入和调试自己所编的程序； 验证分析实验结果； 整理出实验报告。 五、实验程序
// 贪心法求解 #include 随堂做练习题 一、单项选择题（每题所给选项中只有一个正确答案。本部分共60题，） 1、《城乡规划法》自年月日起施行。（ C ） A、2007、10、28 B、2007、12、1 C、2008、1、1 D、2008、2、1 2、协调城乡空间布局、改善人居环境是城乡规划法的。（ D ） A、直接目的 B、根本目的 C、主要目的 D、终极价值目标 3、《城乡规划法》所称城乡规划，包括城镇体系规划、城市规划、镇规划、。( D ) A、乡村规划 B、村庄规划 C、乡规划 D、乡规划和村庄规划 4、城市规划、镇规划分为和。（ C ） A、控制性详规、修建性详规 B、总体规划、建设规划 C、总体规划、详细规划 D、分区规划、详细规划 5、在城市总体规划、镇总体规划确定的范围以外，不得设立各类开发区和城市新区。（B ） A、建成区 B、规划区 C、农业用地 D、建设用地 6、在规划区内进行建设活动，应当遵守、和等法律、法规的规定。（ A ） A、土地管理自然资源环境保护 B、土地管理水源保护环境保护 C、土地管理耕地保护环境保护 D、土地管理生态保护环境保护 7、城市总体规划在报上一级人民政府审批前，应当先经审议。（C ） A、本级党委 B、本级人民代表大会 C、本级人大常委会 D、本级人民政协 8、建设单位应当在竣工验收后个月内向城乡规划主管部门报送有关竣工验收资料。( C ) A、3 B、5 C、6 D、8 9、城市总体规划、镇总体规划的规划期限一般为年。近期建设规划的规划期限为年。( C ) A、10 5 B、15 10 C、20 5 D、20 10 10、乡、镇人民政府组织编制乡规划、村庄规划，报审批。（ D ） A、乡、镇人民代表大会 B、村民大会 C、县（市）人大常委会 D、上一级人民政府 11、城乡规划组织编制机关应委托其具有的单位承担城乡规划的具体编制工作。（ B ） A、规划行政等级 B、相应资质等级 C、技术资质等级 D、规划编制经历 12、修建性详细规划应当符合。（ D ） A、城镇总体规划 B、城镇详细规划 C、城镇体系规划 D、控制性详细规划 13、村庄规划在报送审批前应当经讨论同意。（ C ） A、村委会 B、村党支部 C、村民会议或者村民代表会议 D、乡、镇人民代表会议 14、城乡规划报送审批前，组织编制机关应当依法将城乡规划草案予以公告，公告时间不得少日。（ C ） A、10 B、15 C、30 D、60 15、按照国家规定需要有关部门批准或者核准的建设项目，以划拨方式提供国有土地使用权的，建设单位在报送有关部门批准或者核准前，应当向城乡规划主管部门申请核发。（ A ） A、选址意见书 B、建设用地规划许可证 C、建设工程规划许可证 D、规划条件通知书 16、未纳入国有土地使用权出让合同时，该国有土地使用权出让合同无效。（ B ） A、土地所有权 B、规划条件 C、土地使用权 D、规划要点 17、在乡、村庄规划区内进行乡镇企业、乡村公共设施和公益事业建设的，建设单位或个人应当向乡镇人民政府提出申请，由乡镇人民政府报市、县人民政府城乡规划主管部门核发。（ D ） A、建设用地规划许可证 B、建设工程规划许可证 C、规划条件通知书 D、乡村建设规划许可证 18、在城市、镇规划区内进行临时建设的，应当经批准。（ D ） 实验项目三 用蛮力法、动态规划法和贪心法求解0/1 背包问题 实验目的 1、学会背包的数据结构的设计，针对不同的问题涉及到的对象的数据结构的设计也不同； 2、对0-1背包问题的算法设计策略对比与分析。 实验内容： 0/1背包问题是给定n 个重量为{w 1, w 2, … ,wn }、价值为{v 1, v 2, … ,vn }的物品和一个容量为C 的背包，求这些物品中的一个最有价值的子集，并且要能够装到背包中。 在0/1背包问题中，物品i 或者被装入背包，或者不被装入背包，设xi 表示物品i 装入背包的情况，则当xi =0时，表示物品i 没有被装入背包，xi =1时，表示物品i 被装入背包。根据问题的要求，有如下约束条件和目标函数： 于是，问题归结为寻找一个满足约束条件式1，并使目标函数式2达到最大的解向量X =(x 1, x 2, …, xn )。 背包的数据结构的设计： typedef struct object { int n;//物品的编号 int w;//物品的重量 int v;//物品的价值 }wup; wup wp[N];//物品的数组，N 为物品的个数 int c;//背包的总重量 1、蛮力法 蛮力法是一种简单直接的解决问题的方法，常常直接基于问题的描述和所涉及的概念定义。蛮力法的关键是依次处理所有的元素。 用蛮力法解决0/1背包问题，需要考虑给定n 个物品集合的所有子集，找出所有可能的子集（总重量不超过背包容量的子集），计算每个子集的总价值，然后在他们中找到价值最大的子集。 所以蛮力法解0/1背包问题的关键是如何求n 个物品集合的所有子集，n 个物品的子集有2的n 次方个，用一个2的n 次方行n 列的数组保存生成的子集，以下是生成子集的算法： ?????≤≤∈≤∑=)1(}1,0{1n i x C x w i n i i i （式1） ∑=n i i i x v 1max （式2） 动态规划和贪心算法的区别 动态规划法的基本思路： 动态规划是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推的方式去解决。此算法常用于求解某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案，消除递归过程中产生的大量重叠子问题。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。 贪心算法的基本思想： 在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，贪心算法所得出的解是一系列局部最优的选择。 把求解的问题分成若干个子问题，对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解，把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。为了解决问题，需要寻找一个构成解的候选对象集合，起初，算法选出的候选对象的集合为空。接下来的每一步中，根据选择函数，算法从剩余候选对象中选出最有希望构成解的对象。如果集合中加上该对象后不可行，那么该对象就被丢弃并不再考虑；否则就加到集合里。每一次都扩充集合，并检查该集合是否构成解。 由以上可知：在贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一部之前的最优解则不作保留。并且，每一步的最优解一定包含上一步的最优解。 而在动态规划算法中，全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解。动态规划的关键是状态 动态规划算法 1. 动态规划算法介绍 基本思想是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，最后用这些子问题带到原问题，与分治算法的不同是，经分解得到的子问题往往是不是相互独立，若用分治则子问题太多。 2. 适用动态规划算法问题的特征 （1）最优子结构 设计动态规划算法的第一步骤通常是要刻画最优解的结构。当问题的最优解包含了其子问题的最优解时，称该问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质提供了该问题可用动态规划算法求解的重要线索。 在动态规划算法中，问题的最优子结构性质使我们能够以自底向下的方式递归地从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解。同时，它也使我们能在相对小的子问题空间中考虑问题。 （2）重叠子问题 可用动态规划算法求解的问题应具备的另一基本要素是子问题的重叠性质。在用递归算法自顶向下解此问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，当再次需要解此子问题时，只有简单地用常数时间查看一下结果。通常，不同的子问题个数随输入问题的大小呈多项式增长。因此，用动态规划算法通常只需要多项式时间，从而获得较高的解题效率。 （3）备忘录方法 动态规划算法的一个变形是备忘录方法。备忘录方法也是一个表格来保存已解决的子问题的答案，在下次需要解此子问题时，只要简单地查看该子问题的解答，而不必重新计算。与动态规划算法不同的是，备忘录方法的递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上递归的。因此，备忘录方法的控制结构与直接递归方法的控制结构相同，区别在于备忘录方法为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看，避免了相同子问题的重复求解。 备忘录方法为每个子问题建立一个记录项，初始化时，该记录项存入一个特殊的值，表示该子问题尚未求解。在求解过程中，对每个待求的子问题，首先查看其相应的记录项。若记录项中存储的是初始化时存入的特殊值，则表示该子问题是第一次遇到，则此时计算出该子问题的解，并保存在其相应的记录项中。若记录项中存储的已不是初始化时存入的特殊值，则表示该子问题已被计算过，其相应的记录项中存储的是该子问题的解答。此时，只要从记录项中取出该子问题的解答即可。 3. 基本步骤 a 、找出最优解的性质，并刻画其结构特征。 b 、递归地定义最优值。 c 、以自底向上的方式计算出最优值。 d 、根据计算最优值时得到的信息构造一个最优解。（可省） 例1-1 [0/1背包问题] [问题描述] 用贪心算法不能保证求出最优解。在0/1背包问题中，需要对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为i w ，价 值为 i v 。对于可行的背包装载，背包中物品的总重量不能超过背包的容量，最佳 装载是指所装入的物品价值最高，即∑=n i i i x v 1 取得最大值。约束条件为 c x w n i i i ≤∑=1 ， {}() n i x i ≤≤∈11,0。 算法设计与分析 项目名称：用蛮力法、动态规划法和贪心法求解0/1背包问题 作者姓名：余武丹 李红波 刘红梅 完成日期：2013年9月20日 目录 第一章：简介（Introduction） 第二章：算法定义（Algorithm Specification） 第三章：测试结果（Testing Results） 第四章：分析和讨论 第一章：简介（Introduction ） 0/1背包问题是给定n 个重量为{w 1, w 2, … ,wn }、价值为{v 1, v 2, … ,vn }的物品和一个容量为C 的背包，求这些物品中的一个最有价值的子集，并且要能够装到背包中。 在0/1背包问题中，物品i 或者被装入背包，或者不被装入背包，设xi 表示物品i 装入背包的情况，则当xi =0时，表示物品i 没有被装入背包，xi =1时，表示物品i 被装入背包。根据问题的要求，有如下约束条件和目标函数： 于是，问题归结为寻找一个满足约束条件式1，并使目标函数式2达到最大的解向量X =(x 1, x 2, …, xn )。 背包的数据结构的设计： typedef struct object { int n;//物品的编号 int w;//物品的重量 int v;//物品的价值 }wup; wup wp[N];//物品的数组，N 为物品的个数 int c;//背包的总重量 第二章：算法定义（Algorithm Specification ） 1、蛮力法 蛮力法是一种简单直接的解决问题的方法，常常直接基于问题的描述和所涉及的概念定义。蛮力法的关键是依次处理所有的元素。 用蛮力法解决0/1背包问题，需要考虑给定n 个物品集合的所有子集，找出所有可能的子集（总重量不超过背包容量的子集），计算每个子集的总价值，然后在他们中找到价值最大的子集。 所以蛮力法解0/1背包问题的关键是如何求n 个物品集合的所有子集，n 个物品的子集有2的n 次方个，用一个2的n 次方行n 列的数组保存生成的子集，以下是生成子集的算法： void force(int a[][4])//蛮力法产生4个物品的子集 { int i,j; int n=16; int m,t; for(i=0;i<16;i++) ????? ≤≤∈≤∑=) 1(}1,0{1 n i x C x w i n i i i （式1） ∑=n i i i x v 1 max （式2） 1、1993年6月29日国务院以116号令颁布了《村庄和集镇建设管理条例》，并于( )起执行。 A:1993年10月1日 B:1993年11月1日 C:1994年1月1日 D:1994年4月1日 答案:B 2、下列选项中，《村庄和集镇规划管理条例》适用的建设不包括( )。 A:制定和实施村庄、集镇规划 B:在村庄、集镇规划区内进行居民住宅、乡(镇)村企业、乡(镇)村公共设施建设 C:在村庄、集镇规划区内进行的公益事业建设 D:国家征用集体所有的土地进行的建设 答案:D 3、《村庄和集镇规划管理条例》的主要内容中规定，村庄、集镇规划的编制不应以( )为编制规划的依据。 A:县域规划 B:镇总体规划 C:农业规划 D:土地利用总体规划 答案:B 4、对于村庄和集镇规划的审批来说，( )须经村民会议讨论同意，由乡级人民政府 报县级人民政府批准。 A:村庄总体规划 B:集镇总体规划 C:村庄建设规划 D:集镇建设规划 答案:C 5、国务院颁布了2008年4月2日经国务院第3次常务会议通过的《历史文化名城名镇名村保护条例》，自( )起施行。 A:2008年7月1日 B:2008年10月1日 C:2008年11月1日 D:2008年12月1日 答案:A 6、在《村庄和集镇规划建设管理条例》的规定中，村庄、集镇规划的编制，应当以( )，依据，并同有关部门的专业规划相协调。 A:市域规划 B:县域规划 C:农业规划 D:土地利用总体规划 E:城市规划 答案:B,C,D 7、对于村庄和集镇规划的审批来说，( )须经乡级人民代表大会审查同意，由乡级人民政府报县级人民政府批准。 A:村庄总体规划 B:村庄建设规划 C:集镇建设规划 D:详细规划 E:集镇总体规划 答案:A,C,E 8、对城市规划编制组织表述正确的是( )。 A:城市人民政府负责组织编制城市总体规划和城市分区规划 B:控制性详细规划依据已经批准的修建性详细规划组织编制 C:城市人民政府应依据城市总体规划，结合国民经济和社会发展规划以及土地利用总体规划，组织制定近期建设规划 D:修建性详细规划可以由有关单位依据城市总体规划及建设主管部门提出的规划条件，委托城市规划编制单位来编制 E:承担城市规划编制单位，应当取得城市规划编制资质证书，并在其资质等级许可范围内从事城市规划编制工作 答案:A,C,E 9、在编制城市规划时，应当坚持( )的原则。 A:以科学发展观 B:政府组织 C:部门合作城乡规划管理与法规随堂做练习题 第三章含答案
实验项目三 用蛮力法、动态规划法和贪心法求解背包问题
动态规划和贪心的区别
动态规划算法举例分析
用蛮力法、动态规划法和贪心法求解01背包问题
城市规划管理与法规_第三章 第三节 《城乡规划法》主要内容_2013年版