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第6章动态规划

第6章动态规划

第6章 动态规划动态规划(Dynamic Programming )是解决多阶段决策过程最优化的一种有用的数学方法。

它是由美国学者Richard .Bellman 在1951年提出的,1957年他的专著《动态规划》一书问世,标志着运筹学的一个重要分支-动态规划的诞生.动态规划也是一种将多变量问题转化为单变量问题的一种方法。

在动态规划中,把困难的多阶段决策问题变换成一系列相互联系的比较容易的单阶段问题一个个地求解。

动态规划是考察解决问题的一种途径 ,而不是一种特殊的算法,不像线性规划那样有统一的数学模型和算法(如单纯形法).事实上,在运用其解决问题的过程中还需要运用其它的优化算法。

因此,动态规划不像其它方法局限于解决某一类问题,它可以解决各类多阶段决策问题。

动态规划在工程技术、经济管理等社会各个领域都有着广泛的应用,并且获得了显著的效果。

在经济管理方面,动态规划可以用来解决最优路径问题、资源分配问题、生产调度问题、库存管理问题、排序问题、设备更新问题以及生产过程最优控制问题等,是经济管理中一种重要的决策技术。

许多规划问题用动态规划的方法来处理,常比线性规划或非线性规划更有效。

特别是对于离散的问题,由于解析数学无法发挥作用,动态规划便成为了一种非常有用的工具。

动态规划可以按照决策过程的演变是否确定分为确定性动态规划和随机性动态规划;也可以按照决策变量的取值是否连续分为连续性动态规划和离散性动态规划。

本教材主要介绍动态规划的基本概念、理论和方法,并通过典型的案例说明这些理论和方法的应用。

6.1动态规划的基本理论6.1.1多阶段决策过程的数学描述有这样一类活动过程,其整个过程可分为若干相互联系的阶段,每一阶段都要作出相应的决策,以使整个过程达到最佳的活动效果。

任何一个阶段(stage ,即决策点)都是由输入(input )、决策(decision )、状态转移律(transformation function )和输出(output )构成的,如图6-1(a )所示.其中输入和输出也称为状态(state ),输入称为输入状态,输出称为输出状态。

87页ppt课件

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详细描述:该案例不仅介绍了图算法的基本原理,还对 其在实际问题中的应用进行了深入探讨。通过具体案例 的分析和实现,使读者能够更好地理解图算法的精髓和 应用技巧,提高解决复杂问题的能力。
详细描述:该案例提供了丰富的实践项目和练习题,帮 助读者巩固所学知识并提高实践能力。通过实际操作, 读者可以深入了解图算法的实现细节和应用技巧,提高 解决实际问题的能力。
案例三:动态规划
总结词:系统性好
详细描述:该案例系统地介绍了动态规划的基本概念、方法和应用场景,包括基 本动态规划、记忆化搜索、备忘录方法等。通过完整的案例分析和实现,帮助读 者全面掌握动态规划的原理和应用技巧。
案例三:动态规划
总结词:案例典型
详细描述:该案例选取了具有代表性的实际问题进行动态规划分析和求解,例如背包问题、最长公共 子序列等。通过这些案例的分析和实现,使读者能够更好地理解动态规划在实际问题中的应用和优势 。
算法设计原则
算法设计应遵循一些基本 原则,如正确性、可读性 、健壮性、可扩展性和高 效性等。
算法实现
编程语言选择
根据实际需求和开发环境选择合 适的编程语言,如Python、Java
、C等。
代码实现
将算法步骤转化为具体的代码实现 ,注意代码的规范性和可读性。
测试与调试
对实现的算法进行测试和调试,确 保其正确性和性能达标。
了解数据结构在不同场景中的应用, 如排序算法中的堆结构、图论中的邻 接表等,有助于解决实际问题。
数据结构操作
理解数据结构的基本操作,如插入、 删除和查找等,对于高效的数据处理 至关重要。
03
核心内容
算法原理
算法概念
算法是解决问题的步骤和 方法的集合,具有明确性 、有限性和有效性。

报童问题(至多成本分析法)课件

报童问题(至多成本分析法)课件
订购数量
决策变量是报童每天订购的报纸数量, 需要根据市场需求和成本进行权衡。
订购时间
决策变量还包括订购时间,即提前预 测市场需求并做出订购决策。
建立目标函数
最大化利 润
目标函数是最大化报童的利润,即总收入减去总成本。
最小化缺货成本
同时需要考虑缺货成本,即由于报纸供不应求导致的损失。
确定约束条件
库存限制
可以深入研究报童问题的动态变化和不确定性因素,以更好地应对实际 库存管理中的挑战。
THANKS
感谢观看
约束条件包括库存容量限制,即报童每天能够存储的报纸数 量有限。
配送能力
约束条件还包括配送能力,即每天能够送出的报纸数量有限。
04
案例分析
案例选择与数据准备
案例选择
选择某城市的报童作为研究对象,收集其每日销售数据和成本数据。
数据准备
整理数据,包括每日销售量、进货成本、其他相关成本等,确保数据准确性和完 整性。
整和优化。
03
报童问题的至多成本分析法解决 方案
建立数学模型
01
02
03
确定问题类型
报童问题属于典型的动态 规划问题,需要建立数学 模型来描述问题。
定义变量
在数学模型中,需要定义 决策变量、状态变量和成 本函数等。
建立状态转移方程
根据问题的特性,建立状 态转移方程,描述状态之 间的转换关系。
确定决策变量
领域的研究成果。
至多成本分析法的提出为解决类 似库存管理问题提供了新的思路
和方法。
本研究对于企业进行库存管理和 优化资源配置具有重要的实践意
义。
对未来的展望
可以进一步研究至多成本分析法在其他库存管理问题中的应用,拓展其 应用范围。

aoe课件ppt

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案例四
要点一
总结词
企业资源计划(ERP)是一个综合性的管理平台,涉及到 企业的各个业务领域。AOE算法可以应用于ERP系统中, 以提高企业的综合管理效率和竞争力。
要点二
详细描述
在ERP系统中,AOE算法可以用于优化企业的各项业务流 程和管理流程。通过分析和模拟企业的各项资源、时间和 成本等因素,AOE算法可以帮助企业实现资源的合理配置 和流程的优化。此外,AOE算法还可以用于制定经营计划 、预算编制和绩效考核等方面的优化方案。
活动的属性
活动具有名称、开始时间 、结束时间、持续时间等 属性,用于描述其在时间 轴上的位置和特征。
活动与事件的关系
活动由一个或多个事件组 成,事件是活动的组成部 分,用于描述活动的各个 阶段和过程。
事件与活动的关联
事件与活动的关联关系
事件与活动之间存在关联关系,一个 活动可以由一个或多个事件组成,一 个事件也可以属于一个或多个活动。
案例二:工程项目的时间管理优化
总结词
工程项目的时间管理是一个关键问题,涉及 到项目的进度、成本和质量等多个方面。 AOE算法可以用于优化工程项目的时间管理 ,提高项目进度和降低成本。
详细描述
在工程项目中,时间管理是一个重要的环节 。AOE算法可以用于分析和优化项目的时间 流程和资源分配。通过模拟和分析项目中的 各种活动和资源需求,AOE算法可以找出项 目中的瓶颈和延误点,并提出优化建议。此 外,AOE算法还可以用于制定风险管理计划 ,以应对项目中的各种不确定因素。
优化目标的选择与权衡
总结词
优化目标的选择与权衡是AOE网络中一个重 要的挑战。通过综合考虑多个目标之间的权 衡关系,可以得出最优的优化方案。
详细描述

《决策分析》课件

《决策分析》课件
《决策分析》ppt课 件
目录
• 决策分析概述 • 决策分析方法 • 决策树分析 • 风险评估与决策 • 案例分析
01
决策分析概述
决策分析的定义
决策分析
指在不确定条件下,通过数学方法和计算机技术,对多个行动方案进行评估和选择的过程。
定义解释
决策分析是一种工具,帮助决策者评估不同行动方案的风险和收益,从而做出最优选择。它涉 及到概率论、统计学、计算机科学等多个学科领域。
决策分析的重要性
01 提高决策质量
通过科学的方法对方案进行评估,降低决策失误 的风险。
02 优化资源配置
根据数据分析结果,合理分配资源,实现效益最 大化。
03 增强竞争力
有效的决策分析有助于企业在激烈的市场竞争中 脱颖而出。
决策分析的基本步骤
问题定义
明确决策问题,确定决策 目标和约束条件。
方案设计
动态规划法
将一个复杂的问题分解为若干个相互 联系的子问题,通过求解子问题的最 优解,得到原问题的最优解。这种方 法主要用于多阶段决策问题。
风险型决策分析方法
概率树分析法
通过建立概率树模型,对每个可能发生的情况进行概率估计,并计算期望值和方差等指标,以评估不 同方案的优劣。
贝叶斯定理
在已知先验概率和新的证据下,重新评估各个事件发生的概率,并根据这些概率来制定相应的决策方 案。
降低风险发生的概率和影响程度,如制定 应急预案、储备资源等。
风险接受
承认风险的客观存在,并采取适当的措施 来应对和缓解风险。
05
案例分析
案例一:投资决策分析
总结词
投资决策分析是一个复杂的过程,需要考虑多种因素,如 风险、回报、市场走势等。

动态优化理论

动态优化理论

动态优化理论动态优化理论是一种应用于计算机科学和运筹学领域的重要理论。

它主要关注如何根据不断变化的信息和条件,对问题进行最优化的求解。

动态优化理论的应用广泛,从网络优化到资源分配,都能够从中受益。

一、概述动态优化理论是一种通过不断更新和调整解决方案的方法,以适应问题在时间和空间上的动态变化。

它通过分析和比较不同的决策路径,找到在特定条件下获得最优解的策略。

动态优化理论的核心思想是在每个时间步骤或状态下,基于当前信息做出最优的决策,以达到全局最优解。

二、动态规划动态规划是动态优化理论中最常用的方法之一。

它将问题划分为一系列子问题,并通过求解子问题的最优解来获得原始问题的最优解。

动态规划的关键是将问题划分为可重复的子问题,以及定义递推关系式。

通过计算和存储中间结果,可以大大减少计算量和时间复杂度,提高求解效率。

三、贪心算法贪心算法是另一种常用的动态优化方法。

它不同于动态规划,贪心算法每次只考虑局部最优解,而不管全局情况。

贪心算法的基本原理是每一步都选择当前状态下最优解,而不进行回溯和重新计算。

虽然贪心算法可能无法获得全局最优解,但在某些情况下,它可以提供较好的近似解。

四、动态优化的应用动态优化理论在实际问题中有广泛的应用。

例如,它在网络优化中可以用于路由算法的决策过程,根据不同的网络拓扑和实时负载情况,选择最优的路由路径。

另外,动态优化理论也可以应用于资源分配问题,如航空运输中的航班调度和货物装载优化。

五、案例分析为了更好地理解动态优化理论的应用,我们以货物装载优化为例进行分析。

假设有一艘货船需要在给定的货箱数量和总容量限制下,实现最优的货物装载方案。

根据动态优化理论,我们可以分别考虑不同船舱和货箱的组合,计算每种情况下的装载效益,然后选择最优的组合方案。

六、总结动态优化理论是一种重要的优化方法,它通过考虑问题的动态变化和调整,寻找最优解。

动态规划和贪心算法是动态优化理论中常用的方法。

它们在网络优化、资源分配等问题中有广泛的应用。

动态规划算法教学PPT

动态规划算法教学PPT

03
动态规划算法的实现步骤
明确问题,建立数学模型
1
确定问题的目标和约束条件,将其转化为数学模 型。
2
理解问题的阶段划分,将问题分解为若干个子问 题。
3
确定状态变量和决策变量,以便描述子问题的状 态和决策。
划分阶段,确定状态变量和决策变量
01
根据问题的阶段划分,将问题分解为若干个子问题。
02
确定状态变量和决策变量,以便描述子问题的状态 和决策。
02
将子问题的最优解组合起来,得到原问题的最优解。
对最优解进行验证和性能评估,确保其满足问题的要求。
03
04
动态规划算法的优化技巧
分支定界法
分支定界法是一种求解优化问题的算 法,它通过不断生成问题的分支并确 定每个分支的界限,来寻找最优解。 在动态规划中,分支定界法可以用来 优化状态转移方程,减少计算量。
详细描述
多目标规划问题在实际生活中应用广泛,如资源分配、项目计划、城市规划等领 域都有涉及。常用的求解多目标规划的方法包括权重和法、帕累托最优解等。
多阶段决策问题
总结词
多阶段决策问题是动态规划中的一类,解决的问题需要在多个阶段做出决策,每个阶段的决策都会影响到后续阶 段的决策。
详细描述
多阶段决策问题在实际生活中应用广泛,如生产计划、库存管理、路径规划等领域都有涉及。常用的求解多阶段 决策问题的方法包括递归法、动态规划等。
特点
动态规划算法具有最优子结构、重叠 子问题和最优解性质等特征。
动态规划算法的应用领域
计算机科学
在计算机科学中,动态规划算法广泛应用于字符 串处理、排序、数据压缩和机器学习等领域。
电子工程
在电子工程中,动态规划算法用于信号处理、通 信和控制系统等领域。

运筹学——动态规划

运筹学——动态规划

优子策略。该原理的具体解释是,若某一全过程
最优策略为:
p1
(s1 )
{u1
(s1 ),
u 2
(s2
),
,
u
k
(sk
),
u
n
(sn
)}
则对上述策略中所隐含的任一状态而言,
第k子过程上对应于该状态的最优策略必然包
含在上述全过程最优策略p1*中,即为
pk
(sk
)
{u
k
(sk
),
u
k 1
(sk
1
),
2.正确地定义状态变量sk,使它既能正确地描述过 程的状态,又能满足无后效性.动态规划中的状 态与一般控制系统中和通常所说的状态的概念是 有所不同的,动态规划中的状态变量必须具备以 下三个特征:
20
2021/7/26
(1)要能够正确地描述受控过程的变化特征。 (2)要满足无后效性。即如果在某个阶段状态已经给定,那么在
sk 1 Tk (sk ,uk (sk ))
上式称为多阶段决策过程的状态转移方程。有些问题的 状态转移方程不一定存在数学表达式,但是它们的状态 转移,还是有一定规律可循的。
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(六) 指标函数 用来衡量策略或子策略或决策的效果的某种数量
指标,就称为指标函数。它是定义在全过程或各 子过程或各阶段上的确定数量函数。对不同问题 ,指标函数可以是诸如费用、成本、产值、利润 、产量、耗量、距离、时间、效用,等等。
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(二)状态、状态变量和可能状态集 1.状态与状态变量。用以描述事物(或系统)在某特 定的时间与空间域中所处位置及运动特征的量,称 为状态。反映状态变化的量叫做状态变量。状态变 量必须包含在给定的阶段上确定全部允许决策所需 要的信息。按照过程进行的先后,每个阶段的状态 可分为初始状态和终止状态,或称输入状态和输出 状态,阶段k的初始状态记作sk,终止状态记为sk+1 。但为了清楚起见,通常定义阶段的状态即指其初 始状态。
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1
11
121 1331 14641
从上图可以看出,最后一行的计算次数总和是16,倒数第二行 的计算次数总和是8。不难总结出规律,对于N 行的三角形,总 的计算次数是2^0 +2^1+2^2+…+2^(N-1)=2^N-1。当 N= 100 时,总的计算次数是一个让人无法接受的大数字。

程序分析

如何存放计算出来的MaxSum(r, j)值呢?显然,用一个二维 数组aMaxSum[N][N]就能解决。aMaxSum[r][j]就存放 MaxSum(r, j)的计算结果。下次再需要MaxSum(r, j)的值时, 不必再调用MaxSum 函数,只需直接取aMaxSum[r][j]的值即 可。
程序I分析
上面的程序,效率非常低,在N 值并不大, 比如N=100 的时候,就慢得几乎永远算不出 结果了。 为什么?是因为过多的重复计算。 我们不妨将对MaxSum 函数的一次调用 称为一次计算。那么,每次计算MaxSum(r, j) 的时候 , 都要计 算一次 MaxSum(r+ 1, j+1),而每次计算MaxSum(r, j+1)的时候, 也要计算一次MaxSum(r+1, j+1)。重复计 算因此产生。 在题目中给出的例子里,如果我们将 MaxSum(r, j)被计算的次数都写在位置(r, j),那么就能得到右面的三角形: 7 38 810 2744
既然问题出在重复计算,那么解决的办法,当然就是,一个值 一旦算出来,就要记住,以后不必重新计算。即第一次算出 MaxSum(r, j)的值时,就将该值存放起来,下次再需要计算 MaxSum(r, j)时,直接取用存好的值即可,不必再次调用 MaxSum 进行函数递归计算了。这样,每个MaxSum(r, j)都只 需要计算1 次即可,那么总的计算次数(即调用MaxSum 函数的 次数)就是三角形中的数字总数,即1+2+3+…+N = N(N+1)/2。

4、参考程序 II
#include <stdio.h> #include <memory.h> #define MAX_NUM 100 int D[MAX_NUM + 10][MAX_NUM + 10]; int N; int aMaxSum[MAX_NUM + 10][MAX_NUM + 10]; int MaxSum( int r, int j) { if( r == N ) return D[r][j]; if( aMaxSum[r+1][j] == -1 ) //如果MaxSum(r+1, j)没有计算过 aMaxSum[r+1][j] = MaxSum(r+1, j); if( aMaxSum[r+1][j+1] == -1) aMaxSum[r+1][j+1] = MaxSum(r+1, j+1); if( aMaxSum[r+1][j] > aMaxSum[r+1][j+1] ) return aMaxSum[r+1][j] +D[r][j]; return aMaxSum[r+1][j+1] + D[r][j]; }
输入的第一行是一个整数N (1 < N <= 100), 给出三角形的行数。下面的N 行给出数字三角形。数 字三角形上的数的范围都在0 和100 之间。
输出要求
输出最大的和。
问题描述
输入样例
5 7 38 810 2744 45265
输出样例
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2、解题思路
这道题目可以用递归的方法解决。基本思路是: 以D( r, j)表示第r 行第 j 个数字(r,j 都从1 开始算),以 MaxSum(r, j) 代表从第 r 行的第 j 个数字到底边的最佳路径 的数字之和,则本题是要求 MaxSum(1, 1) 。 从某个D(r, j)出发,显然下一步只能走D(r+1, j)或者 D(r+1, j+1)。如果走D(r+1, j),那么得到的MaxSum(r, j) 就是MaxSum(r+1, j) + D(r, j);如果走D(r+1, j+1),那 么得到的MaxSum(r, j)就是MaxSum(r+1, j+1) + D(r, j)。 所以,选择往哪里走,就看MaxSum(r+1, j)和 MaxSum(r+1, j+1)哪个更大了。
3、参考程序 I
#include <stdio.h> #define MAX_NUM 100 int D[MAX_NUM + 10][MAX_NUM + 10]; int N; int MaxSum( int r, int j) { if( r == N ) return D[r][j]; int nSum1 = MaxSum(r+1, j); int nSum2 = MaxSum(r+1, j+1); if( nSum1 > nSum2 ) return nSum1+D[r][j]; return nSum2+D[r][j]; }
数字三角形1、问题描述 Nhomakorabea上图给出了一个数字三角形。从三角形的顶部到底部有很 多条不同的路径。对于每条路径,把路径上面的数加起来可以 得到一个和,和最大的路径称为最佳路径。你的任务就是求出 最佳路径上的数字之和。 注意:路径上的每一步只能从一个数走到下一层上和它最近的 左边的数或者右边的数。
问题描述
输入数据
3、参考程序 I
int main(void) { int m; scanf("%d", &N); for( int i = 1; i <= N; i ++ ) for( int j = 1; j <= i; j ++ ) scanf("%d", &D[i][j]); printf("%d", MaxSum(1, 1)); return 0; }
4、参考程序 II
int main(void) { int m;
scanf("%d", & N);
//将 aMaxSum 全部置成-1, 开始时所有的 MaxSum(r, j)都没有算过 memset(aMaxSum, -1, sizeof(aMaxSum)); for( int i = 1; i <= N; i ++ ) for( int j = 1; j <= i; j ++ ) scanf("%d", & D[i][j]); printf("%d", MaxSum(1, 1));
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