动态规划的三种实现方式
运筹学教案动态规划
运筹学教案动态规划一、教学目标1. 了解动态规划的基本概念及其在运筹学中的应用。
2. 掌握动态规划的基本原理和方法，能够解决实际问题。
3. 学会使用动态规划解决最优化问题，提高解决问题的效率。
二、教学内容1. 动态规划的基本概念动态规划的定义动态规划与分治法的区别2. 动态规划的基本原理最优解的性质状态转移方程边界条件3. 动态规划的方法递推法迭代法表格法4. 动态规划的应用背包问题最长公共子序列最短路径问题三、教学方法1. 讲授法：讲解动态规划的基本概念、原理和方法。
2. 案例分析法：分析实际问题，引导学生运用动态规划解决问题。
3. 编程实践法：让学生动手编写代码，加深对动态规划方法的理解。
四、教学准备1. 教材：《运筹学导论》或相关教材。
2. 课件：动态规划的基本概念、原理、方法及应用案例。
3. 编程环境：为学生提供编程实践的平台，如Python、C++等。
五、教学过程1. 引入：通过一个实际问题，引出动态规划的概念。
2. 讲解：讲解动态规划的基本原理和方法。
3. 案例分析：分析实际问题，展示动态规划的应用。
4. 编程实践：让学生动手解决实际问题，巩固动态规划方法。
5. 总结：对本节课的内容进行总结，强调动态规划的关键要点。
6. 作业布置：布置相关练习题，巩固所学知识。
六、教学评估1. 课堂讲解：评估学生对动态规划基本概念、原理和方法的理解程度。
2. 案例分析：评估学生运用动态规划解决实际问题的能力。
3. 编程实践：评估学生动手实现动态规划算法的能力。
4. 课后作业：评估学生对课堂所学知识的掌握情况。
七、教学拓展1. 研究动态规划与其他优化方法的联系与区别。
2. 探讨动态规划在运筹学其他领域的应用，如库存管理、生产计划等。
3. 了解动态规划在、数据挖掘等领域的应用。
八、教学反思1. 反思本节课的教学内容、方法和过程，确保符合教学目标。
2. 考虑学生的反馈，调整教学方法和节奏，提高教学效果。
3. 探讨如何将动态规划与其他运筹学方法相结合，提高解决问题的综合能力。
adp 方法
adp 方法ADP方法是一种自适应动态规划方法，它是一种人工智能和控制领域发展而交汇形成的新兴学科。
ADP方法主要包括三种基本类型：启发式动态规划（Heuristic Dynamic Programming，HDP），双启发式动态规划（Dual Heuristic Programming，DHP）和全局双启发式动态规划（Globalized Dual heuristic Programming，GDHP）。
这三种类型都包含三个模块，如果每个模块都用神经网络来代替，这样我们也称这三个模块为三个网络，即评价网络(Critic Network)、模型网络(Model Network)和执行网络(Action Network)。
如果我们省略了模型网络，使得执行网络直接与评价网络相连接，这样的结构称为它们的动作依赖(Action-Dependent)形式，即ADHDP，ADDHP，ADGDHP。
ADP方法的核心思想是通过神经网络对各个模块进行建模和训练，以实现自适应和动态规划的功能。
其中，评价网络用于评估当前状态下的价值函数，模型网络用于预测未来的状态和行为，执行网络则根据当前状态和价值函数选择最优的动作。
ADP方法具有以下优点：自适应性：ADP方法可以根据环境的变化和学习经验来不断调整自己的行为和策略，以适应不同的任务和环境。
动态规划：ADP方法采用了动态规划的思想，可以充分利用历史信息来预测未来的状态和行为，从而提高决策的准确性和效率。
神经网络建模：ADP方法使用神经网络对各个模块进行建模和训练，可以处理复杂的非线性问题和大规模数据集。
通用性：ADP方法可以应用于各种不同的任务和领域，如机器学习、控制理论、强化学习等。
总之，ADP方法是一种非常有前途的机器学习方法，它可以通过神经网络建模和自适应动态规划来实现自适应和动态规划的功能，从而在各种任务和领域中取得良好的性能表现。
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。
动态规划算法的详细原理及使用案例
动态规划算法的详细原理及使用案例一、引言动态规划是一种求解最优化问题的算法，它具有广泛的应用领域，如机器学习、图像处理、自然语言处理等。
本文将详细介绍动态规划算法的原理，并提供一些使用案例，以帮助读者理解和应用这一算法的具体过程。
二、动态规划的基本原理动态规划算法通过将问题分解为多个子问题，并利用已解决子问题的解来求解更大规模的问题。
其核心思想是利用存储技术来避免重复计算，从而大大提高计算效率。
具体来说，动态规划算法通常包含以下步骤：1. 定义子问题：将原问题分解为若干个子问题，这些子问题具有相同的结构，但规模更小。
这种分解可以通过递归的方式进行。
2. 定义状态：确定每个子问题的独立变量，即问题的状态。
状态具有明确的定义和可计算的表达式。
3. 确定状态转移方程：根据子问题之间的关系，建立状态之间的转移方程。
这个方程可以是简单的递推关系式、递归方程或其他形式的方程。
4. 解决问题：使用递推或其他方法，根据状态转移方程求解每个子问题，直到获得最终解。
三、动态规划的使用案例1. 背包问题背包问题是动态规划算法的经典案例之一。
假设有一个背包，它能容纳一定重量的物品，每个物品有对应的价值。
目的是在不超过背包总重量的前提下，选取最有价值的物品装入背包。
这个问题可以通过动态规划算法来求解。
具体步骤如下：（1）定义问题：在不超过背包容量的限制下，选取物品使得总价值最大化。
（2）定义状态：令dp[i][j]表示将前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。
（3）状态转移方程：dp[i][j] = max(dp[i-1][j-w[i]]+v[i], dp[i-1][j])，其中w[i]为第i个物品的重量，v[i]为第i个物品的价值。
（4）解决问题：根据状态转移方程依次计算每个子问题的解，并记录最优解，直到获得最终答案。
2. 最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称LCS）是一种经典的动态规划问题，它用于确定两个字符串中最长的共同子序列。
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
动态规划算法
动态规划算法（Dynamic Programming）是一种解决多阶段最优化决策问题的算法。
它将问题分为若干个阶段，并按照顺序从第一阶段开始逐步求解，通过每一阶段的最优解得到下一阶段的最优解，直到求解出整个问题的最优解。
动态规划算法的核心思想是将问题划分为子问题，并保存已经解决过的子问题的解，以便在求解其他子问题时不需要重新计算，而是直接使用已有的计算结果。
即动态规划算法采用自底向上的递推方式进行求解，通过计算并保存子问题的最优解，最终得到整个问题的最优解。
动态规划算法的主要步骤如下：
1. 划分子问题：将原问题划分为若干个子问题，并找到问题之间的递推关系。
2. 初始化：根据问题的特点和递推关系，初始化子问题的初始解。
3. 递推求解：按照子问题的递推关系，从初始解逐步求解子问题的最优解，直到求解出整个问题的最优解。
4. 得到最优解：根据子问题的最优解，逐步推导出整个问题的最优解。
5. 保存中间结果：为了避免重复计算，动态规划算法通常会使
用一个数组或表格来保存已经求解过的子问题的解。
动态规划算法常用于解决最优化问题，例如背包问题、最长公共子序列问题、最短路径问题等。
它能够通过将问题划分为若干个子问题，并通过保存已经解决过的子问题的解，从而大大减少计算量，提高算法的效率。
总之，动态规划算法是一种解决多阶段最优化决策问题的算法，它通过将问题划分为子问题，并保存已经解决过的子问题的解，以便在求解其他子问题时不需要重新计算，从而得到整个问题的最优解。
动态规划算法能够提高算法的效率，是解决最优化问题的重要方法。
c++实现斐波那契数列
c++实现斐波那契数列斐波那契数列是指从0和1开始，每一项都是前两项的和的数列，即0、1、1、2、3、5、8、13、21、34......要实现斐波那契数列的算法，有多种方法可以选择，包括使用递归、动态规划和迭代等方式。
下面将介绍三种常用的实现方式。
一、递归方法：递归方法是最直观的实现方式，代码如下：```#include <iostream>using namespace std;int fibonacci(int n){if(n <= 1)return n;return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2);}int main(){int n;cout << "请输入要计算的斐波那契数列的项数：";cin >> n;for(int i = 0; i < n; i++) {cout << fibonacci(i) << " ";}cout << endl;return 0;}```递归实现简单直观，但由于重复计算了很多相同的项，效率较低，当计算大量项时会耗费较长时间。
二、动态规划方法：动态规划方法可以减少重复计算，提高效率。
代码如下：```#include <iostream>using namespace std;int fibonacci(int n){int *dp = new int[n+1];dp[0] = 0;dp[1] = 1;for(int i = 2; i <= n; i++){dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];}int result = dp[n];delete[] dp;return result;}int main(){int n;cout << "请输入要计算的斐波那契数列的项数：";cin >> n;for(int i = 0; i < n; i++) {cout << fibonacci(i) << " ";}cout << endl;return 0;}```动态规划方法使用了一个数组dp来保存已经计算过的项，避免了重复计算，减少了时间复杂度。
动态规划算法的常见实例
动态规划算法的常见实例动态规划算法是一种将复杂问题分解为简单子问题来解决的算法，它可被应用于多个领域中，如经济学、生物学、计算机科学等。
在本文中，我们将详细讨论动态规划算法的常见实例。
一、最长公共子序列问题最长公共子序列（LCS）问题是一个经典的计算机科学问题，它要求在两个字符串中找到最长的相同连续子序列。
例如，对于字符串“ABCD”和“ACDF”，最长公共子序列为“ACD”。
使用动态规划方法来解决LCS问题。
首先定义一个m行n列的二维矩阵，其中m和n分别表示两个字符串的长度。
然后，使用以下递推关系：1. 如果一个字符串的长度为0，LCS为0。
2. 如果两个字符不相同，则LCS为它们的前一个字符集合和它们的后一个字符集合的最大值。
3. 如果两个字符相同，则LCS为它们的前一个字符集合和它们的后一个字符集合所组成的子序列中的最大值加1。
最后，矩阵右下角的值就是LCS的长度。
二、背包问题背包问题（Knapsack problem）是一个经典的组合优化问题，被广泛应用于计算机科学和其他领域。
在一个决策者必须决定是否将某些物品放入背包中的场景中，背包问题就发挥了作用。
具体来说，我们要解决的问题是：对于一个固定容量的背包，有一些物品，它们的重量和价值都不同，如何在不超过背包容量的前提下，使所装载物品的总价值最大化。
一种解决方案是使用动态规划方法。
定义一个二维数组，其行表示物品，列表示背包大小。
然后，使用以下递推关系：1. 如果所考虑的物品重量大于背包容量，则不选此物品。
2. 否则，在选取该物品和不选该物品两种情况中选择最优解作为最终结果。
最后，矩阵中右下角的值就是最大的总价值。
三、矩阵链乘法矩阵链乘法是一种计算矩阵乘积的优化算法。
它使用动态规划算法来确定矩阵乘积的最小值。
对于一个长度为n的矩阵链，我们可以定义一个n×n 的矩阵M，其中第i行第j列的元素Mi，j表示第i个矩阵与第j个矩阵相乘的最小次数。
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朴素算法与递推算法的效率
程序结构
1,初始化: F[0]=0;f[i]=max 2,松驰操作: flag:=有紧边 while flag=有紧边 do begin flag:=无紧边; 枚举i; 再枚举i的所有入边w(j,i); if f[j]+w(j,i)<f[i] then begin f[i]:=f[j]+w(j,i); flag:=有紧边; end; end;
松驰操作要点
动态规划与最短路
– 动态规划=求初始状态0到所有节点的最短路长度
松驰操作:
– F[i]:从初始状态0到状态i的最优值 – 紧边:使从0到i更优的边.(使f[i]更优) – 设0到i有一根绳,我们可以通过减小F[i]的值,从而使 这根绳变松. – If f[j]+w(j,i)<f[i] then f[i]:=f[j]+w(j,i) – 用紧边w(j,i)对状态i进行松驰操作使f[i]更优 – 结论
时间复杂度:O(x*节点总数*入度) (x待定)
记忆化搜索
递推的效率很高 但有时阶段不容易找,或不容易递推 怎么办 记忆化搜索 Var f:array[0..n]of integer;//保存状态i的最优 值 F[i]先初始化为极小值(<0) function dfs(i)//求f[i] Var j:integer;//枚举变量j只能是局部变量 Begin if f[i]>0 then exit(f[i]); for 枚举i的所有入边j 如果从0->j->i的代价比f[i]更优,更新f[i] exit(f[i]); End;
递推程序结构
1,初始化: F[0]=0;f[i]=max 2,松驰操作: 按一定的顺序依次枚举i; 按一定的顺序依次枚举i; 再枚举i的所有入边w(j,i); if f[j]+w(j,i)<f[i] then begin f[i]:=f[j]+w(j,i); flag:=有紧边; end;
时间复杂度:O(节点总数*入度) 该算法一个重要前提条件: 在枚举i的所有入边w(j,i)时, 必须保证f[j]最优值已确定! 该算法效率高的主要原因: 只枚举i的所有入边.
记忆化搜索示范程 序
石子合并
有n个数a1,a2…an构成一个环 每次可以合并相邻两个数,代价为两个数 的和 N-1次合并后只剩一个数 求最小代价 要求:分别用朴素算法,记忆化搜索,递 推完成
noip06第一题记忆 化搜索
noip06第一题递推 标程
�
动态规划的理论基础 最优性原理
最优性原理: 若最短路u v经过中间结点w, 则u w和w v的路径分别是u到w和w到v 的最短路.
w u v
上一阶段 的状态 设F(d)为A到D的最短路长度 要从A走到D,最后一步有以下三种方案 1:经过c1到d,由最优性原理,最短路=f(c1)+4 2:经过c2到d,由最优性原理,最短路=f(c2)+3 3:经过c3到d,由最优性原理,最短路=f(c3)+5
存在紧边,一定没有正确的求出最短路树 不存在紧边,一定正确的求出最短路树
动态规划的朴素算法 松驰操作
理解:
– 松驰操作的结果是使f[i]减小到最小(无紧边).
实现:
– 初始化
F[0]=0,f[i]=max
– 只要存在紧边,则用紧边对节点进行松驰操作,直到 无紧边为止.
思考:
1. 是不是所有的动态规划都可以用这个方法实现? 2. 为什么我们看到的大部分动态规划程序没有采用这个 方法,而是使用递推来实现呢?
动态规划通用方程
F[i]:从初始状态0走到i的最优值(最短路) 递推式:F[i]=min{f[i']+dist[i',i} (i'是i的上一 步,dist[i',i]是i'到i的距离) 边界:F[0]=0 因此只要依次确定f[0],f[1],f[2]…就可以了
动态规划的实现方式
1:朴素算法(松驰操作) 2:记忆化搜索 3:递推