动态规划(3,4)

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2024年3月GESP编程能力认证C++七级真题(含答案)

2024年3月GESP编程能力认证C++七级真题(含答案)

2024年3月GESP编程能力认证C++七级真题(含答案)一、单选题(每题2分,共30分)。

1.下列关于排序的说法,正确的是()。

A. 冒泡排序是最快的排序算法之一。

B. 快速排序通常是不稳定的。

C. 最差情况,N个元素做归并排序的时间复杂度为O(N)。

D. 以上均不正确。

2.下面的程序属于哪种算法()。

int pos[8];void queen(int n){for(int i =0;i < 8;i++){pos[n]=i;bool attacked =false;for(int j =0;j < n;j++)if(pos[n]==pos[j]|| pos[n]+n ==pos[j]+j || pos[n]- n ==pos[j] - j){attacked =true;break;}if(attacked)continue;if(n ==7){return;}else{queen(n +1);}}}A. 贪心算法B. 动态规划C. 深度优先搜索D. 广度优先搜索3.下面有关C++类的说法,错误的是()。

A. C++类对象销毁时,会执行析构函数。

B. C++类可以通过定义构造函数实现自动类型转换。

C. C++类可以通过重载[]运算符实现通过给定下标访问数组成员的元素。

D. C++类可以包含任意类型的成员变量。

4.一个连通的简单无向图,共有28条边,则该图至少有()个顶点。

A. 6B. 7C. 8D. 95.以下哪个方案不能合理解决或缓解哈希表冲突()。

A. 在每个哈希表项处,使用单链表管理该表项的冲突元素。

B. 建立额外的单链表,用来管理所有发生冲突的元素。

C. 使用不同的哈希函数再建立一个哈希表,用来管理所有发生冲突的元素。

D. 用新元素覆盖发生冲突的哈希表项。

6.已知一颗二叉树的中序遍历序列为{C F B A E D G},后序遍历序列为{F C B EG D A},则下列说法中正确的是()。

排成4行多3人 解题思路

排成4行多3人 解题思路

排成4行多3人解题思路全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:排成4行多3人是一个常见的数学思维题目,要求参与者根据给定条件进行排列,使得每行的人数都是3人。

这个题目看似简单,实则需要一定的思维能力和逻辑推理能力。

下面我们来探讨一下这个题目的解题思路。

我们要明确题目的条件:排成4行多3人。

这意味着总共有12个人需要排列,而且每行都必须有3个人。

在这个条件下,我们需要找到一种排列方式,使得满足条件。

我们可以考虑最基本的排列方式,即将12个人依次排成一行。

这样的排列方式显然是不符合题目要求的,因为每行的人数不一样。

接着,我们可以考虑将12个人分成4组,每组3个人。

如果我们按照这种方式排列,每一组都可以单独排成一行,满足条件。

这种方法是最直接的一种解法,也是比较容易理解和操作的。

我们还可以尝试其他排列方式。

比如将12个人分成2组,每组6个人。

然后再将每一组分成2个小组,每小组3个人。

这样我们可以得到4行3人的排列方式。

这种方法虽然稍微复杂一些,但也是一种有效的解题思路。

我们还可以考虑使用递归的方法来解决这个问题。

我们可以先将12个人排成一行,然后在适当的位置将他们分组,最终得到4行3人的排列。

这种方法可以帮助我们更好地理解问题的本质,并寻找不同的解题思路。

排成4行多3人这个题目虽然看似简单,但实际上需要一定的思维能力和逻辑推理能力。

我们可以通过尝试不同的排列方式和解题思路,找到最符合条件的排列方式。

希望以上的解题思路可以帮助大家更好地理解这个题目,并在数学思维上有所提升。

第二篇示例:排成4行多3人是一个常见的解题问题,通常需要灵活运用排列组合的方法来解决。

在这个问题中,每行有3人,总共有若干个人需要排成4行。

接下来,我们可以考虑先将n个人排成一列,然后将他们分成4个小组,每个小组有3人。

这个过程可以看作是一个排列组合的问题,需要确定每个小组的成员。

假设我们已经确定了每个小组的成员,那么每个小组的排列情况有3!种,因此总共的排列方式为(n/3)! * 3!的组合数。

算法设计与分析复习题目及答案 (3)

算法设计与分析复习题目及答案 (3)

分治法1、二分搜索算法是利用(分治策略)实现的算法。

9. 实现循环赛日程表利用的算法是(分治策略)27、Strassen矩阵乘法是利用(分治策略)实现的算法。

34.实现合并排序利用的算法是(分治策略)。

实现大整数的乘法是利用的算法(分治策略)。

17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(分治法)。

29、使用分治法求解不需要满足的条件是(子问题必须是一样的)。

不可以使用分治法求解的是(0/1背包问题)。

动态规划下列不是动态规划算法基本步骤的是(构造最优解)下列是动态规划算法基本要素的是(子问题重叠性质)。

下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(动态规划法)备忘录方法是那种算法的变形。

(动态规划法)最长公共子序列算法利用的算法是(动态规划法)。

矩阵连乘问题的算法可由(动态规划算法B)设计实现。

实现最大子段和利用的算法是(动态规划法)。

贪心算法能解决的问题:单源最短路径问题,最小花费生成树问题,背包问题,活动安排问题,不能解决的问题:N皇后问题,0/1背包问题是贪心算法的基本要素的是(贪心选择性质和最优子结构性质)。

回溯法回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(排列树)。

剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略回溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)分支限界法最大效益优先是(分支界限法)的一搜索方式。

分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(最大堆)。

分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是(最小堆)优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是(结点的优先级)在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的是( 分支限界法).从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式.(1)队列式(FIFO)分支限界法:按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。

(2)优先队列式分支限界法:按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。

数学专业测评面试题目(3篇)

数学专业测评面试题目(3篇)

第1篇一、自我介绍1. 请简要介绍您的教育背景,包括本科、硕士和博士阶段的学习经历。

2. 请描述您在数学领域的专业兴趣和研究方向。

3. 您认为自己在数学专业领域有哪些优势和特长?4. 请谈谈您在学术研究、项目实践等方面的经历和成果。

二、基础知识与能力考察1. 请解释以下概念:极限、导数、积分、级数、线性代数、微分方程。

2. 给定函数 $f(x) = x^3 - 3x^2 + 4x - 1$,求其导数 $f'(x)$。

3. 计算定积分 $\int_0^1 (2x + 3) \, dx$。

4. 设矩阵 $A = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix}$,求矩阵$A$ 的逆矩阵 $A^{-1}$。

5. 给定方程组 $\begin{cases} 2x + 3y = 7 \\ x - y = 1 \end{cases}$,求方程组的解。

三、数学分析与证明1. 证明:若 $x > 0$,则 $\ln x < x - 1$。

2. 证明:对于任意正整数 $n$,都有 $1 + \frac{1}{2} + \frac{1}{3} +\ldots + \frac{1}{n} > \ln n$。

3. 证明:若 $\lim_{x \to 0} f(x) = 0$,则 $\lim_{x \to 0} \frac{f(x)}{x} = 0$。

4. 证明:若 $A$ 是一个实对称矩阵,则 $A$ 的特征值都是实数。

四、数学应用与建模1. 请简述线性规划的基本原理,并举例说明线性规划在实际问题中的应用。

2. 设某工厂生产两种产品,分别为产品A和产品B。

已知生产产品A的每单位成本为100元,每单位利润为150元;生产产品B的每单位成本为150元,每单位利润为200元。

若工厂每天最多可以生产1000个单位的产品,请问如何安排生产计划,使得工厂的利润最大?3. 设某城市有3个居民区,分别为居民区A、B和C。

人工智能核心算法考试题及答案

人工智能核心算法考试题及答案

人工智能核心算法考试题及答案1、使用决策树分类时,如果输入的某个特征的值是连续的,通常使用二分法对连续属性离散化,即根据是否大于/小于某个阈值进行划分。

如果采用多路划分,每个出现的值都划分为一个分支,这种方式的最大问题是A、计算量太大B、验证集和测试集表现很差C、验证集表现良好,测试集表现很差D、验证集表现很差,测试集表现很好答案:C2、关于神经网络中经典使用的优化器,以下说法正确的是?A、Adam的收敛速度比RMSprop慢B、相比于SGD或RMSprop等优化器,Adam的收敛效果是最好的C、对于轻量级神经网络,使用Adam比使用RMSprop更合适D、相比于Adam或RMSprop等优化器,SGD的收敛效果是最好的答案:D3、A*搜索算法何时是最优的?()A、到目标结点的耗散是一个可采纳启发式B、到目标结点的耗散可任意选择C、不存在求解问题的最优的a*搜索算法D、以上描述都不对答案:A4、卷积核与特征图的通道数的关系是:A、卷积核数量越多特征图通道数越少B、卷积核size越大特征图通道数越多C、卷积核数量越多特征图通道数越多D、二者没有关系答案:C5、对线性回归模型进行性能评估时,以下说法正确的是A、均方根误差接近1最好B、均方根误差越大越好C、决定系数越接近1越好D、决定系数越接近0越好答案:C6、人工神经元内部运算包含哪两个部分:A、非线性变换和激活变换B、线性变换和非线性变换C、向量变换和标量变换D、化学变换和电变换答案:B7、以下哪项是主要用于自然语言处理的网络结构()A、AlexNetB、ResNetC、BertD、LeNet答案:C8、下列关于XGboost算法描述中错误的是A、由于其特殊原因,无法分布式化B、xgboost在代价函数里加入了正则项,用于控制模型的复杂度C、可以处理带有缺失值的样本D、允许使用列抽样来减少过拟合答案:A9、哪种聚类方法采用概率模型来表达聚类()A、K-meansB、LVQC、DBSCAND、高斯混合聚类答案:D10、在深度学习网络中,反向传播算法用于寻求最优参数,在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的?A、链式法则B、累加法则C、对等法则D、归一法则答案:A11、DSSM模型的结构是什么?A、线性B、双塔C、三塔D、非线性答案:B12、Inception模块采用()的设计形式,每个支路使用()大小的卷积核。

运筹学第3版熊伟编著习题答案

运筹学第3版熊伟编著习题答案

运筹学(第3版)习题答案第1章线性规划 P36第2章线性规划的对偶理论 P74 第3章整数规划 P88 第4章目标规划 P105第5章运输与指派问题P142 第6章网络模型 P173 第7章网络计划 P195 第8章动态规划 P218 第9章排队论 P248 第10章存储论P277 第11章决策论P304第12章 多属性决策品P343 第13章博弈论P371 全书420页第1章 线性规划1.1工厂每月生产A 、B 、C 三种产品 ,单件产品的原材料消耗量、设备台时的消耗量、资源限量及单件产品利润如表1-23所示.表1-23产品 资源 A B C 资源限量 材料(kg) 1.5 1.2 4 2500 设备(台时) 3 1.6 1.2 1400 利润(元/件)101412根据市场需求,预测三种产品最低月需求量分别是150、260和120,最高月需求是250、310和130.试建立该问题的数学模型,使每月利润最大.【解】设x 1、x 2、x 3分别为产品A 、B 、C 的产量,则数学模型为123123123123123max 1014121.5 1.2425003 1.6 1.21400150250260310120130,,0Z x x x x x x x x x x x x x x x =++++≤⎧⎪++≤⎪⎪≤≤⎪⎨≤≤⎪⎪≤≤⎪≥⎪⎩ 1.2建筑公司需要用5m 长的塑钢材料制作A 、B 两种型号的窗架.两种窗架所需材料规格及数量如表1-24所示:表1-24 窗架所需材料规格及数量型号A 型号B 每套窗架需要材料长度(m ) 数量(根)长度(m) 数量(根)A 1:2 2B 1:2.5 2 A 2:1.53 B 2:23需要量(套)300400问怎样下料使得(1)用料最少;(2)余料最少. 【解】 第一步:求下料方案,见下表。

方案 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 需要量 B1 2.5 2 1 1 1 0 0 0 0 0 0 800 B2 2 0 1 0 0 2 1 1 0 0 0 1200 A1 2 0 0 1 0 0 1 0 2 1 0 600 A21.5120 2 3 900 余料(m) 0 0.5 0.5 1 1 1 010.5第二步:建立线性规划数学模型设x j (j =1,2,…,10)为第j 种方案使用原材料的根数,则 (1)用料最少数学模型为10112342567368947910min 28002120026002239000,1,2,,10jj j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x j ==⎧+++≥⎪+++≥⎪⎪+++≥⎨⎪+++≥⎪⎪≥=⎩∑ (2)余料最少数学模型为2345681012342567368947910min 0.50.50.52800212002*********0,1,2,,10j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x j =++++++⎧+++≥⎪+++≥⎪⎪+++≥⎨⎪+++≥⎪⎪≥=⎩1.3某企业需要制定1~6月份产品A 的生产与销售计划。

2024年3月GESP编程能力认证C++等级考试六级真题(含答案)

2024年3月GESP编程能力认证C++等级考试六级真题(含答案)

2024年3月GESP编程能力认证C++等级考试六级真题(含答案)一、单选题(每题2分,共30分)。

1.在构建哈夫曼树时,每次应该选择()合并。

A.最小权值的节点B.最大权值的节点C.随机节点D.深度最深的节点2.面向对象的编程思想主要包括以下哪些原则。

()。

3.在队列中,元素的添加和删除是按照()原则进行的。

A.先进先出B.先进后出C.最小值先出D.随机进出4.给定一个简单的类定义如下,()语句在类的外部正确地创建了一个Circle 对象并调用了getArea函数。

5.以下代码希望能在一棵二叉排序树中搜索特定的值,请在横线处填入(),使其能正确实现相应功能。

6.题3位格雷编码的正确顺序是。

()。

7.以下动态规划算法的含义与目的是。

()。

A.计算数组nums中的所有元素的和。

B.计算数组nums中相邻元素的最大和。

C.计算数组nums中不相邻元素的最大和。

D.计算数组nums中的最小元素。

8.阅读以下广度优先搜索的代码,使用以下算法遍历以下这棵树,可能的输出是。

()。

9.给定一个空栈,执行以下操作序列最终栈中的元素是。

()。

10.一个有124个叶子节点的完全二叉树,最多有()个结点。

11.在求解最优化问题时,动态规划常常涉及到两个重要性质,即最优子结构和。

()。

A.重叠子问题B.分治法C.贪心策略D.回溯算法12.若一棵二叉树的先序遍历为A,B,D,E,C,F,中序遍历为D,B,E,A,F,C,它的后序遍历为。

()。

13.线性筛法与埃氏筛法相比的优势是。

()。

A.更容易实现B.更节省内存C.更快速D.更准确14.以下代码使用了辗转相除法求解最大公因数,请在横线处填入(),使其能正确实现相应功能。

15.下面的代码片段用于反转单链表,请进行()修改,使其能正确实现相应功能。

二、判断题(每题2分,共20分)。

16.哈夫曼树是一种二叉树。

()。

17.在动态规划中,状态转移方程的作用是定义状态之间的关系。

华为最新算法面试题目(3篇)

华为最新算法面试题目(3篇)

第1篇一、题目背景随着信息技术的飞速发展,华为作为全球领先的通信设备供应商,对于算法工程师的要求越来越高。

为了选拔出优秀的人才,华为在面试过程中设置了多轮技术面试,其中算法面试是考察应聘者逻辑思维能力、编程能力和问题解决能力的重要环节。

以下将详细介绍华为最新算法面试题目,帮助广大求职者更好地准备面试。

一、题目一:最大数组和【题目描述】给定一个整数数组,找出一个连续子数组,使其和最大。

返回这个最大和。

【输入】输入为一个整数数组,例如:[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]【输出】输出最大连续子数组的和,例如:6【思路】1. 贪心算法:从左到右遍历数组,维护一个变量currentSum,用于记录当前子数组的和。

如果currentSum小于0,则丢弃之前的元素,重新开始计算。

最大和maxSum用于记录遍历过程中遇到的最大和。

2. 动态规划:定义一个数组dp[i],表示以第i个元素结尾的连续子数组的最大和。

dp[i]的值可以通过dp[i-1]与当前元素x的较大值来确定,即dp[i] =max(dp[i-1]+x, x)。

【示例代码】```pythondef maxSubArray(nums):if not nums:return 0currentSum, maxSum = nums[0], nums[0]for x in nums[1:]:currentSum = max(currentSum + x, x)maxSum = max(maxSum, currentSum)return maxSum```二、题目二:换零钱【题目描述】给定一个整数数组arr和一个整数aim,其中arr中的元素表示可用的零钱面额,aim表示需要凑齐的金额。

请找出最少数量的零钱,使得可以凑齐aim元。

【输入】输入为两个整数数组,例如:arr = [1, 2, 5],aim = 11【输出】输出最少数量的零钱,例如:3【思路】1. 动态规划:定义一个数组dp[i],表示凑齐i元需要的最少硬币数。

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8.
精品课程《运筹学》
k=4,f4(x4)=0 k=3,0≤d3≤x3,x4=x3-d3
精品课程《运筹学》
k=2,0≤d2≤x2,x3=x2-d2
精品课程《运筹学》
k=1,0≤d1≤x1,x2=x1-d1
精品课程《运筹学》
背包问题
精品课程《运筹学》
则 Max z= c1x1+c2x2+…+cnxn s.t. w1x1+w2x2+…+wnxn≤W x1,x2,…,xn为非负整数
f4 ( x4 ) min {v4 ( x4 , d4 ) f5 ( x5 )}
d4 D4 ( x4 )
从 f5 (x5 )到 f4 (x4 )的递推过程用下表表示:
x4 D4 (x4 ) x5 v4 (x4 ,d4 ) v4 (x4 ,d4 )+f5 (x5 ) f4 (x4 ) 最优决策 d4 *
x1 f1 (x1 ) 最优决策 d1 * A 19 A B2
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资源分配问题
例: 有资金4万元,投资A、B、C三个项目,每个 项目的投资效益与投入该项目的资金有关。三个项 目A、B、C的投资效益(万吨)和投入资金(万元) 关系见下表:
求对三个项目的最优投资分配,使总投资效益最大。
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C3
4
D3
5
E2
2
F
1 B2 4 2
2 C2 5 3
3 D2 3
4 E1 2
A
3
B1
4
C1
3
D1
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1
B2
C3
4 2
D3
5E2Βιβλιοθήκη 4A2C2
3
2
F
3
3
3
B1
D2
5
4
4
E1
4
C1
2
3
D1 D
A
B
C
E
F
精品课程《运筹学》
求解连续性静态问题
假设有数量 x0 的物资可用于 n 种生产,若以 xi 投 入第 i 种生产时可得收益 gi ( xi ), 问应如何选取 xi , 使得 x0 用于 n 种生产时得到的总收益最大.这个问 题可以写成数学规划问题:
精品课程《运筹学》
x2 D2 (x2 ) x3 v2 (x2 ,d2 ) v2 (x2 ,d2 )+f3 (x3 ) f2 (x2 ) 最优决策 d2 *
B1 C1 B1 B1 C2 B1 C3 B2 C1 B2 B2 C2 B2 C3 B3 C1 B3 B3 C2 B3 C3
C1 C2 C3 C1 C2 C3 C1 C2 C3
•§4.3 动态规划的求解与应用 求最短路径:
B1 2 A 1 5 10 6 B2 4 13 B3 12 11 10 C2 5 8 C3 10 D2 2 12 14 9 6 E D1 5 C1 3
阶段 1
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阶段 2
阶段 3
阶段 4
阶段 5
将问题分成五个阶段,第k阶段到达的具体地
点用状态变量xk表示,例如:x2=B3表示第二阶段
3 x1 2 x2 x3 9 s .t . xi 0.i 1,2,3

利用递推公式,得到
2 1
4 2 y f1 ( y ) max 4 x y 在 x1 点达到最大 0 3 x1 y 9 3 2 f 2 ( y ) max x2 f1 ( y 2 x2 )
1. 阶 段 k : 第 k 次 装 载 第 k 种 物 品
(k=1,2,…,n) 2. 状态变量xk :第k次装载时背包还可以 装载的重量; 3. 决策变量dk :第k次装载第k种物品的件 数;
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4. 决策允许集合:
Dk(xk)={dk|0 dkxk/wk,dk为整数}; 5. 状态转移方程:xk+1=xk-wkdk 6. 阶段指标:vk=ckdk 7. 递推方程 fk(xk)=max{ckdk+fk+1(xk+1)} =max{ckdk+fk+1(xk-wkdk)} 8. 终端条件:fn+1(xn+1)=0
C1 C2 C3
C1 D1 C1 D2 C2 D1 C2 D2 C3 D1 C3 D2
D1 D2 D1 D2 D1 D2
3 9 6 5 8 10
3+5=8* 9+2=11 6+5=11 5+2=7* 8+5=13 10+2=12*
8 7 12
C1 D1 C2 D2 C3 D2
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这是一组递推公式,由 f1 ( y ) 开始,逐步求出 f n ( x0 ), 但是当 g i ( x i ) 比较复杂时,用这种方法找 f k ( y ) 的解 析式是比较困难的.只是在 g i ( x i ) 比较特殊的情况, 可以求出它的解析式.
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2 2 2 max F 4 x1 x2 2 x3 12
x1 D1 (x1 ) x2 v1 (x1 ,d1 ) v1 (x1 ,d1 )+f2 (x2 ) f1 (x1 ) 最优决策 d1 *
A B1 B1 A A B2 B2 AB3 B3
2 5 1
2+20=22 5+14=19* 1+19=20
19
A B
2
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由此得到f1(x1)的表达式
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把数量为 x0 的物资投入 n 种生产方式,可以看成是 n 阶段决策问题.每阶段投入一定数量物资于某种生产. 第 i 阶段初还有资源 y ,用 y 表示状态,投入 i 种生产的 资源为 xi , (0 xi y ) ,还剩下资源 y xi , 并获得效益
gi ( xi ) .
x2 B1 B2 B3 f2 (x2 ) 20 14 19 最优决策 d2 * B1 C1 B2 C1 B3 C2
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第一阶段的递推方程为:
f1 ( x1 ) min {v1 ( x1 , d1 ) f 2 ( x2 )}
d1D1 ( x1 )
从 f2 (x2 )到 f1 (x1 )的递推过程用表格表示如下:
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第三阶段的递推方程为:
f3 ( x3 ) min {v3 ( x3 , d3 ) f 4 ( x4 )}
d3D3 ( x3 )
从 f4 (x4 )到 f3 (x3 )的递推过程用表格表示如下: x3 D3 (x3 ) x4 v3 (x3 ,d3 ) v3 (x3 ,d3 )+f4 (x4 ) f3 (x3 ) 最优决策 d3 *
D1 D1 E E D2 D2 E E
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5 2
5+0=5* 2+0=2*
5 2
D1 E D2 E
其中*表示最优值,在上表中,由于决策允许集合 D4(x4)中的决策是唯一的,因此这个值就是最优值。
由此得到f4(x4)的表达式。由于这是一个离散的函数, 取值用列表表示:
f4 (x4 ) 的表达式 x4 f4 (x4 ) 最优决策 d4 * D1 5 D1 E D2 2 D2 E
3.从A城市通过其他B、C、D三城 市之二到E城市,三个阶段。
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于是从A城市到达E城市的阶段数 有下列四种情形:
3.从A城市通过其他B、C、D三城 市之二到E城市,三个阶段。
4.从A城市通过其他B、C、D三城 市各一次到E城市,四个阶段。
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一定阶段最短路问题
W先生每天驾车去公司上班。如 图,W先生的住所位于A,公司 位于F,图中的直线段代表公路, 交叉点代表路口,直线段上的数 字代表两路口之间的平均行驶时 间。现在W先生的问题是要确定 一条最省时的上班路线。
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例:对于一个具体问题c1=65,c2=80,c3=30;
w1=2,w2=3,w3=1;以及
W=5,用动态规划求解 。 f4(x4)=0
对于k=3
f 3 ( x3 ) max {c3d 3 f 4 ( x4 )}
0 d 3 x3 / w3 0 d 3 x3 / w3
2 4 2 max x2 ( y 2 x2 ) y 9 0 x 2
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max {30d 3}
列出 f3(x3)的数值表
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精品课程《运筹学》
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由题意知,x1 =5,由表 f1 (x1 )、f2 (x2 )、f3 (x3 ),经 回朔可得: d1 *=2,x2 =x1 -2d1 =1,d2 *=0,x3 =x2 -3d2 =1,d3 *=1, x4 =x3 -d3 =0 即应取第一种物品 2 件,第三种物品 1 件,最高价值为 160 元,背包没有余量。 f1 (x1 )得列表可以看出, 由 如果 背包得容量为 W=4,W=3,W=2 和 W=1 时,相应的 最优解立即可以得到。
由此得到f3(x3)的表达式:
x3 f3 (x3 ) C1 8 C2 7 C3 12
第二阶段的递推方程为:
最优决策 d3 * C1 D1 C2 D2 C3 D2
f 2 ( x2 ) min {v2 ( x2 , d2 ) f3 ( x3 )}
d2 D2 ( x2 )
从 f3 (x3 )到 f2 (x2 )的递推过程用表格表示如下:
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不定阶段最短路线问题
如图是一个五座城市的及其相 连道路的交通图,线上的数字是对 应的路长。问:应如何选择行驶路 线,才能使从A、B、C、D各城市 到E城市的行驶路程最短?
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