04动态规划
动态规划

多阶段决策问题中,各个阶段采取的决策,一般来说是与时间有关的,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,故有“动态”的含义,称这种解决多阶段决策最优化 问题的方法为动态规划方法 。
任何思想方法都有一定的局限性,超出了特定条件,它就失去了作用。同样,动态规划也并不是万能的。适 用动态规划的问题必须满足最优化原理和无后效性 。
动态规划
运筹学的分支
01 原理
03 局限性
目录
02 分类
动态规划(Dynamic Programming,DP)是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年 代初,美国数学家贝尔曼(R.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, 从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛,包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化控制等领域, 并在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了 显著的效果 。
最优化原理可这样阐述:一个最优化策略具有这样的性质,不论过去状态和决策如何,对前面的决策所形成 的状态而言,余下的诸决策必须构成最优策略。简而言之,一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足 最优化原理又称其具有最优子结构性质 。
将各阶段按照一定的次序排列好之后,对于某个给定的阶段状态,它以前各阶段的状态无法直接影响它未来 的决策,而只能通过当前的这个状态。换句话说,每个状态都是过去历史的一个完整总结。这就是无后向性,又 称为无后效性 。
状态:状态表示每个阶段开始面临的自然状况或客观条件,它不以人们的主观意志为转移,也称为不可控因 素。在上面的例子中状态就是某阶段的出发位置,它既是该阶段某路的起点,同时又是前一阶段某支路的终点 。
动态规划的基本思想

动态规划的基本思想动态规划是一种常见的解决问题的算法思想,它通过将复杂的问题分解成一个个子问题,逐步求解并记录下每个子问题的解,最终得到原问题的解。
这种思想在很多领域都有广泛的应用,例如计算机科学、经济学、物理学等。
一、动态规划的定义与特点动态规划是一种分治法的改进方法,它主要用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
它的基本思想可以概括为“记住中间结果,以便在需要的时候直接使用”。
动态规划算法的特点包括:1. 问题可以分解为若干个重叠的子问题;2. 子问题的解可以通过已知的子问题解来求解,且子问题的解可以重复使用;3. 需要使用一个数据结构(通常是一个矩阵)来存储子问题的解,以便在需要时直接取出。
二、动态规划的基本步骤动态规划算法通常可以分为以下几个基本步骤:1. 确定问题的状态:将原问题转化为一个或多个子问题,并定义清楚每个子问题的状态是什么。
2. 定义问题的状态转移方程:找出子问题之间的关系,即如何通过已知的子问题解来解决当前问题。
3. 设置边界条件:确定最简单的子问题的解,即边界条件。
4. 计算子问题的解并记录:按顺序计算子问题的解,并将每个子问题的解记录下来,以便在需要时直接使用。
5. 由子问题的解得到原问题的解:根据子问题的解和状态转移方程,计算得到原问题的解。
三、动态规划的实例分析为了更好地理解动态规划的基本思想,我们以求解斐波那契数列为例进行分析。
问题描述:斐波那契数列是一个经典的数学问题,它由以下递推关系定义:F(n) = F(n-1) + F(n-2),其中F(0) = 0,F(1) = 1。
解决思路:根据递推关系,可以将问题分解为求解F(n-1)和F(n-2)两个子问题,并将子问题的解累加得到原问题的解。
根据以上思路,可以得到以下的动态规划算法实现:1. 确定问题的状态:将第n个斐波那契数定义为一个状态,记为F(n)。
2. 定义问题的状态转移方程:由递推关系F(n) = F(n-1) + F(n-2)可得,F(n)的值等于前两个斐波那契数之和。
动态规划的应用举例大全

在0/1背包问题的基础上,通过动态规 划的方式解决多个约束条件下的物品 选择问题。
排程问题
作业车间调度问题
通过动态规划的方式,求解给定一组作业和机器,如何分配作业到机器上,使得 完成时间最早且总等待时间最小。
流水线调度问题
通过动态规划的方式,解决流水线上的工件调度问题,以最小化完成时间和总延 误时间。
应用场景
在基因组测序、进化生物学和生物分类学等领域中,DNA序列比对是关键步骤。通过比对,可以发现物种之间的相 似性和差异,有助于理解生物多样性和进化过程。
优势与限制
动态规划算法在DNA序列比对中具有高效性和准确性,能够处理大规模数据集。然而,对于非常长的序 列,算法可能需要较长时间来运行。
蛋白质结构预测
应用场景
深度学习中的优化算法广泛应用于语音识别、图像处理、 自然语言处理等领域,动态规划可以帮助提高训练效率和 模型的准确性。
自适应控制和系统优化
问题描述
动态规划方法
自适应控制和系统优化是针对动 态系统的优化和控制问题。在这 些问题中,动态规划可以用于求 解最优控制策略和系统参数调整。
通过定义状态转移方程和代价函 数,将自适应控制和系统优化问 题转化为动态规划问题。状态表 示系统的当前状态和参数,代价 函数描述了在不同状态下采取不 同行动的代价。
考虑风险因素和概率
动态规划可以考虑到风险因素和概率,以制定最优的风险评估和管 理策略。
考虑风险承受能力和资本充足率
动态规划可以考虑到风险承受能力和资本充足率,以制定最优的风 险评估和管理策略。
04 动态规划在生物信息学中 的应用
DNA序列比对
算法描述
DNA序列比对是生物信息学中常见的问题,通过动态规划算法可以高效地解决。算法将DNA序列视为字符串,并寻 找两个或多个序列之间的最佳匹配。
动态规划的基本原理和基本应用

动态规划的基本原理和基本应用动态规划(Dynamic Programming)是一种通过将一个问题分解为较小的子问题并存储子问题的解来解决复杂问题的方法。
动态规划的基本原理是通过记忆化或自底向上的迭代方式来求解问题,以减少不必要的重复计算。
它在计算机科学和数学中具有广泛的应用,尤其是在优化、组合数学和操作研究等领域。
1.确定最优子结构:将原问题分解为较小的子问题,并且子问题的最优解能够推导出原问题的最优解。
2.定义状态:确定存储子问题解的状态变量和状态方程。
3.确定边界条件:确定初始子问题的解,也称为边界状态。
4.递推计算:利用状态方程将子问题的解计算出来,并存储在状态变量中。
5.求解最优解:通过遍历状态变量找到最优解。
1.背包问题:背包问题是动态规划的经典应用之一、它有多种变体,其中最基本的是0/1背包问题,即在限定容量的背包中选择物品,使得所选物品的总价值最大。
可以使用动态规划的思想来解决背包问题,确定状态为背包容量和可选物品,递推计算每个状态下的最优解。
2. 最长递增子序列:最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence)是一种常见的子序列问题。
给定一个序列,找到其中最长的递增子序列。
可以使用动态规划来解决这个问题,状态可以定义为以第i个元素为结尾的最长递增子序列的长度,并递推计算每个状态的解。
3.矩阵链乘法:矩阵链乘法是一种优化矩阵连乘计算的方法。
给定一系列矩阵,求解它们相乘的最小计算次数。
可以使用动态规划解决矩阵链乘法问题,状态可以定义为矩阵链的起始和结束位置,递推计算每个状态下最小计算次数。
4.最短路径问题:最短路径问题是在有向图或无向图中找到两个节点之间最短路径的问题。
可以使用动态规划解决最短路径问题,状态可以定义为起始节点到一些节点的最短距离,递推计算每个状态的最优解。
动态规划算法的实现及其应用

动态规划算法的实现及其应用动态规划,英文缩写为 DP,是一种算法设计技术,通常用于求解最优化问题。
动态规划是解决一类特殊问题的有效方法。
它通过将原问题转化为若干个子问题的方式,逐个求解这些子问题,最终得到原问题的解。
这种方式具有很强的适用性,能够解决很多实际问题。
动态规划的实现动态规划算法的实现基本上可以分为以下两个步骤:1. 确定状态:将原问题转化为若干个子问题,定义合适的状态量来表示子问题。
状态的定义应该满足无后效性,即状态一旦确定,之后的状态转移不会再受之前的状态影响。
2. 确定状态转移方程:定义状态转移方程,通过状态之间的转移来逐步求解原问题。
状态转移方程可以通过一些简单的规律得到,也可以通过数学方法进行求解。
动态规划的应用动态规划算法有很多应用,下面列举一些常见的应用场景。
1. 最长公共子序列问题:给定两个字符串,求出它们的最长公共子序列,即在两个字符串中都出现的、长度最长的子序列。
这个问题可以用动态规划算法求解,状态可以定义为在两个字符串的某段位置上的最长公共子序列的长度,状态转移方程比较简单。
2. 背包问题:有一个容量为 V 的背包和 n 种物品,每种物品的重量为 wi,价值为 vi,现在要用这些物品装满背包,使得背包中所装物品的总价值最大。
这个问题可以用动态规划算法求解,状态可以定义为在前 i 件物品中,体积为 j 的情况下能获得的最大价值,状态转移方程也比较简单。
3. 最短路问题:给定一个带权图,求出其中从起点到终点的最短路径。
这个问题可以用动态规划算法求解,状态可以定义为从起点到某个点的最短路径,状态转移方程可以通过分阶段来进行求解。
4. 求解最大子段和问题:给定一个序列,求出其中连续子段的和的最大值。
这个问题也可以用动态规划算法求解,状态可以定义为以某个位置为结尾的最大子段和,状态转移方程与之前的问题类似。
动态规划算法虽然能够解决很多问题,但是它也存在一些限制。
动态规划算法的计算复杂度较高,需要占用大量的内存空间。
动态规划算法详解及经典例题

动态规划算法详解及经典例题⼀、基本概念(1)⼀种使⽤多阶段决策过程最优的通⽤⽅法。
(2)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的过程就称为动态规划。
假设问题是由交叠的⼦问题所构成,我们就能够⽤动态规划技术来解决它。
⼀般来说,这种⼦问题出⾃对给定问题求解的递推关系中,这个递推关系包括了同样问题的更⼩⼦问题的解。
动态规划法建议,与其对交叠⼦问题⼀次重新的求解,不如把每⼀个较⼩⼦问题仅仅求解⼀次并把结果记录在表中(动态规划也是空间换时间的)。
这样就能够从表中得到原始问题的解。
(3)动态规划经常常使⽤于解决最优化问题,这些问题多表现为多阶段决策。
关于多阶段决策:在实际中,⼈们经常遇到这样⼀类决策问题,即因为过程的特殊性,能够将决策的全过程根据时间或空间划分若⼲个联系的阶段。
⽽在各阶段中。
⼈们都须要作出⽅案的选择。
我们称之为决策。
⽽且当⼀个阶段的决策之后,经常影响到下⼀个阶段的决策,从⽽影响整个过程的活动。
这样,各个阶段所确定的决策就构成⼀个决策序列,常称之为策略。
因为各个阶段可供选择的决策往往不⽌⼀个。
因⽽就可能有很多决策以供选择,这些可供选择的策略构成⼀个集合,我们称之为同意策略集合(简称策略集合)。
每⼀个策略都对应地确定⼀种活动的效果。
我们假定这个效果能够⽤数量来衡量。
因为不同的策略经常导致不同的效果,因此,怎样在同意策略集合中选择⼀个策略,使其在预定的标准下达到最好的效果。
经常是⼈们所关⼼的问题。
我们称这种策略为最优策略,这类问题就称为多阶段决策问题。
(4)多阶段决策问题举例:机器负荷分配问题某种机器能够在⾼低两种不同的负荷下进⾏⽣产。
在⾼负荷下⽣产时。
产品的年产量g和投⼊⽣产的机器数量x的关系为g=g(x),这时的年完善率为a,即假设年初完善机器数为x,到年终时完善的机器数为a*x(0<a<1);在低负荷下⽣产时,产品的年产量h和投⼊⽣产的机器数量y 的关系为h=h(y)。
动态规划(生产和存储问题)

动态规划(生产和存储问题)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。
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。
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abcfbc abfcab programming contest abcd mnp Sample Output 4 2 0
2011-5-29 15
辅助空间变化示意图
a a b f c a b
2011-5-29
b 1 2 2 2 2 2
c 1 2 2 3 3 3
f 1 2 3 3 3 3
b 1 2 3 3 3 4
3个物品选一对,… 个物品选一对, 个物品选一对 4个物品选一对?(如何利用前面的知识) 个物品选一对?(如何利用前面的知识) 个物品选一对?(如何利用前面的知识 n个物品选一对,… 个物品选一对, 个物品选一对 n个物品选二对,… 个物品选二对, 个物品选二对 最终问题: 个物品选 个物品选k对 如何?( ?(n>=2k) 最终问题:n个物品选 对,如何?( )
结论? 结论?
2011-5-29 22
五、经典问题:1058 Humble Numbers 经典问题:
Problem Description
A number whose only prime factors are 2,3,5 or 7 is called a humble number. The sequence 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 24, 25, 27, ... shows the first 20 humble numbers. Write a program to find and print the nth element in this sequence
第二感觉: 第二感觉:
对于一次操作, 对于一次操作,显然提的物品重量越接 近越好,是不是可以贪心 贪心呢 近越好,是不是可以贪心呢? 请思考… 请思考 考虑以下情况: 考虑以下情况: 1 4 5 8 什么结论? 什么结论?
2011-5-29 21
详细分析: 详细分析:
从最简单的情况考虑: 从最简单的情况考虑: 2个物品选一对,结论显然 个物品选一对, 个物品选一对
F[I]
2011-5-29
11
思考 1160 FatMouse's Speed
Sample Input 6008 1300 6000 2100 500 2000 1000 4000 1100 3000 6000 2000 8000 1400 6000 1200 2000 1900
2011-5-29
证明:假设四个从小到大的数:a、b、c、 d,只需证明以下表达式成立即可: (a-b)^2+(c-d)^2< (a-c)^2+(b-d)^2 (a-b)^2+(c-d)^2< (a-d)^2+(b-c)^2 ……(略)
2011-5-29 19
预备工作: 预备工作:
排序! 排序!
2011-5-29 20
2011-5-29
6
试想一下: 试想一下:
这道题如果用枚举法(暴力思想),在 数塔层数稍大的情况下(如31),则需 要列举出的路径条数将是一个非常庞大 的数目(2^30= 1024^3 > 10^9=10亿)。
2011-5-29
7
暴力, 和谐~ 拒绝暴力,倡导和谐~
2011-5-29
8
考虑一下: 考虑一下:
c 1 2 3 4 4 4
16
1 1 1 1 1 1
子结构特征: 子结构特征:
f(i,j)=
{
f(i-1,j-1)+1 (a[i]==b[j]) max(f(i-1,j),f(i,j-1)) (a[i]!=b[j])
由于f(i,j)只和f(i-1,j-1), f(i-1,j) f(i,j-1) f(i,j) f(i-1,j-1), f(i-1,j)和f(i,j-1)有关, 而在计 , 算f(i,j)时, 只要选择一个合适的顺序, 就可以保证这 三项都已经计算出来了, 这样就可以计算出f(i,j). 这 样一直推到f(len(a),len(b))就得到所要求的解了.
26
思考: 思考:免费馅饼
2011-5-29
27
如何解决? 如何解决?
请发表见解 ☺
2011-5-29 28
小结:DP的基本思想 小结:DP的基本思想
如果各个子问题不是独立的,不同的子问题 的个数只是多项式量级,如果我们能够保存已 经解决的子问题的答案,而在需要的时候再找 出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复 计算。 由此而来的基本思路是——用一个表记录所 有已解决的子问题的答案,不管该问题以后是 否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入 表中。
2011-5-29 23
算法分析:典型的 算法分析:典型的DP!
1 ->? 1 ->2=min(1*2,1*3,1*5,1*7) 1 ->2 ->3=min(2*2,1*3,1*5,1*7) 1 ->2 ->3 -> 4 = min(2*2,2*3,1*5,1*7) 1 ->2 ->3 -> 4 ->5= min(3*2,2*3,1*5,1*7)
2011-5-29 9
二、经典问题:最长有序子序列 经典问题:
I 0 1 4 2 7 3 2 4 5 5 8 6 3 7 6 8 9
Num[I] 1
2011-5-29
10
解决方案: 解决方案:
I
Num[I]
0 1 1
1 4 2
2 7 3
3 2 2
4 5 3
5 8 4
6 3 3
7 6 4
8 9 5
2011-5-29
24
状态转移方程? 状态转移方程?
F(n)=min(F(i)*2,F(j)*3,F(k)*5,F(m)*7) (n>i,j,k,m) 特别的: i,j,k,m 只有在本项被选中后才移动
2011-5-29
25
关键问题: 关键问题:
这个题目的哪些 经验值得我们问题:数塔问题 经典问题:
有形如下图所示的数塔,从顶部出发, 有形如下图所示的数塔,从顶部出发,在每 一结点可以选择向左走或是向右走,一直走到底 一结点可以选择向左走或是向右走, 层,要求找出一条路径,使路径上的值最大。 要求找出一条路径,使路径上的值最大。
2011-5-29
5
用暴力的方法,可以吗? 的方法,可以吗?
ACM程序设计 程序设计
杭州电子科技大学 刘春英 acm@
今天, 今天,
你
AC吗 AC吗?
2011-5-29
2
每周一星( ): 每周一星(3):
亚里土多德
2011-5-29
3
第四讲
动态规划
(Dynamic programming) programming)
2011-5-29
2011-5-29 29
课后任务: 课后任务:
DIY在线作业(4): DIY在线作业(4): 在线作业
201003《ACM程序设计》在线作业( 201003《ACM程序设计》在线作业(4)—— 程序设计 动态规划入门
2011-5-29
30
Welcome to HDOJ
该加油 了~
2011-5-29 31
2011-5-29
17
四、经典问题:1421 搬寝室 经典问题:
Sample Input 21 13 Sample Output 4
2011-5-29 18
第一感觉: 第一感觉:
根据题目的要求, 根据题目的要求,每次提的两个物 品重量差越小越好, 品重量差越小越好,是不是每次提 的物品一定是重量相邻的物品呢? 的物品一定是重量相邻的物品呢?
从顶点出发时到底向左走还是向右走应取决于是 从左走能取到最大值还是从右走能取到最大值, 从左走能取到最大值还是从右走能取到最大值,只要 左右两道路径上的最大值求出来了才能作出决策。 左右两道路径上的最大值求出来了才能作出决策。 同样, 同样,下一层的走向又要取决于再下一层上的最 大值是否已经求出才能决策。这样一层一层推下去, 大值是否已经求出才能决策。这样一层一层推下去, 直到倒数第二层时就非常明了。 直到倒数第二层时就非常明了。 如数字2,只要选择它下面较大值的结点19前进 如数字 ,只要选择它下面较大值的结点 前进 就可以了。所以实际求解时,可从底层开始, 就可以了。所以实际求解时,可从底层开始,层层递 最后得到最大值。 进,最后得到最大值。 结论:自顶向下的分析,自底向上的计算。 结论:自顶向下的分析,自底向上的计算。
Sample Output 4 4 5 9 7
12
再思考( 期末考试题) 再思考(1087 期末考试题) Super Jumping! Jumping! Juping!
2011-5-29
13
解题思路? 解题思路?
三、经典问题:最长公共子序列 经典问题: HDOJ-1159: HDOJ-1159: Sample Input