第二节最讲义优化原理与动态规划
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动态规划入门1(2008-09-20 21:40:51)第一节动态规划基本概念一,动态规划三要素:阶段,状态,决策。
他们的概念到处都是,我就不多说了,我只说说我对他们的理解:如果把动态规划的求解过程看成一个工厂的生产线,阶段就是生产某个商品的不同的环节,状态就是工件当前的形态,决策就是对工件的操作。
显然不同阶段是对产品的一个前面各个状态的小结,有一个个的小结构成了最终的整个生产线。
每个状态间又有关联(下一个状态是由上一个状态做了某个决策后产生的)。
下面举个例子:要生产一批雪糕,在这个过程中要分好多环节:购买牛奶,对牛奶提纯处理,放入工厂加工,加工后的商品要包装,包装后就去销售……,这样没个环节就可以看做是一个阶段;产品在不同的时候有不同的状态,刚开始时只是白白的牛奶,进入生产后做成了各种造型,从冷冻库拿出来后就变成雪糕(由液态变成固态=_=||)。
每个形态就是一个状态,那从液态变成固态经过了冰冻这一操作,这个操作就是一个决策。
一个状态经过一个决策变成了另外一个状态,这个过程就是状态转移,用来描述状态转移的方程就是状态转移方程。
经过这个例子相信大家对动态规划有所了解了吧。
下面在说说我对动态规划的另外一个理解:用图论知识理解动态规划:把动态规划中的状态抽象成一个点,在有直接关联的状态间连一条有向边,状态转移的代价就是边上的权。
这样就形成了一个有向无环图AOE网(为什么无环呢?往下看)。
对这个图进行拓扑排序,删除一个边后同时出现入度为0的状态在同一阶段。
这样对图求最优路径就是动态规划问题的求解。
二,动态规划的适用范围动态规划用于解决多阶段决策最优化问题,但是不是所有的最优化问题都可以用动态规划解答呢?一般在题目中出现求最优解的问题就要考虑动态规划了,但是否可以用还要满足两个条件:最优子结构(最优化原理)无后效性最优化原理在下面的最短路径问题中有详细的解答;什么是无后效性呢?就是说在状态i求解时用到状态j而状态j就解有用到状态k…..状态N。
动态规划算法的原理与优化动态规划算法是一种优化问题求解的算法,它的基本思想是将问题分解为更小的子问题,通过求解子问题得到原问题的最优解。
1. 原理动态规划算法的基本原理是“最优子结构”。
也就是说,一个问题的最优解可由其子问题的最优解推导出。
因此,动态规划算法可以通过求解子问题来推导出整个问题的最优解。
另一个基本原理是“子问题重叠性”。
也就是说,与分治算法不同,同样的子问题可能会被多次求解。
因此,为了避免重复计算,动态规划算法可以用一个表格来存储已解决的子问题的结果。
动态规划算法的基本流程为:(1) 定义状态:定义比较小的子问题,以便于求解原问题。
(2) 描述状态转移:将原问题分解为若干个子问题,并制定状态转移方程。
(3) 边界条件:指定最小的问题的解。
(4) 递推计算:按照状态转移方程,通过已求解的子问题求解出当前问题的解。
2. 优化虽然动态规划算法可以解决很多优化问题,但在实际应用中,它也面临着一些问题。
其中最主要的问题就是时间复杂度。
由于动态规划算法需要存储已解决的子问题的结果,所以空间复杂度也可能很高。
为了避免这些问题,动态规划算法可以进行一些优化。
以下是一些常见的优化方法:(1) 状态压缩状态压缩是一种常见的空间优化方法。
当一个状态只与前一步的状态相关时,可以将状态的存储空间从二维降为一维。
这样可以大大减少存储空间,提高空间效率。
(2) 记忆化搜索动态规划算法中的状态转移方程可能会重复计算同一个子问题。
为了避免重复计算,我们可以使用记忆化搜索,将子问题的结果保存在一个数组中,每次需要计算子问题时先判断结果是否已经被计算过,如果已经计算过,直接取结果,否则进行计算,并将结果保存在数组中。
(3) 剪枝动态规划算法中可能存在一些无用的计算,通过一些剪枝技巧,可以在计算中跳过这些无用的步骤,从而减少计算量,提高效率。
以上是动态规划算法的原理与优化。
在实际应用中,通过不同的优化方法,可以进一步提高算法的效率。
优化原理与动态规划优化原理是通过改进算法或者改变计算模型来提高计算效率和性能的一门学科。
而动态规划是一种常见的优化原理,通过将问题划分为子问题,并将子问题的解保存在一个表格中,以避免重复计算,从而提高算法的效率。
本文将重点介绍动态规划及其相关的优化原理。
动态规划是处理最优化问题的一种常见方法,它适用于那些具有重叠子问题和具有最优子结构的问题。
具有重叠子问题意味着原问题的解可以通过解决更小的子问题来计算得到。
具有最优子结构意味着问题的最优解包含了其子问题的最优解。
动态规划的核心思想就是将原问题划分为子问题,并将子问题的解保存在一个表格中,以避免重复计算,从而提高算法的效率。
在应用动态规划之前,需要明确问题的状态和状态转移方程。
状态是问题的局部解,是解决问题的关键。
状态转移方程描述了问题的最优解与其子问题的最优解之间的关系。
动态规划的思路就是通过计算子问题的最优解来得到原问题的最优解。
动态规划常用于求解最优解问题,比如背包问题、最长递增子序列问题、矩阵链乘法问题等。
以背包问题为例,假设有一组物品,每个物品有重量和价值,并且有一个给定的容量的背包。
要求在不超过背包容量的情况下,装入物品的总价值最大。
解决这个问题的关键是构建状态数组和状态转移方程。
状态数组可以表示背包容量和拿到的物品个数两个维度,状态数组的值表示在当前状态下所能装入的物品的最大总价值。
状态转移方程可以表示为:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])其中dp[i][j]表示在i个物品,容量为j的背包容量下的最大总价值,w[i]和v[i]分别表示第i个物品的重量和价值。
动态规划的核心就是填充状态数组。
我们可以从dp[0][0]开始填充数组,逐行逐列地计算dp[i][j]的值,直到填充完整个状态数组。
最后,dp[n][m]即为所求的最优解,其中n表示物品个数,m表示背包的容量。
动态规划是一种高效的计算方法,其时间复杂度和空间复杂度都与子问题的个数成正比。
第6章动态规划最优化原理1951年美国数学家R.Bellman等人,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。
一些静态模型,只要人为地引进“时间”因素,分成时段,就可以转化成多阶段的动态模型,用动态规划方法去处理。
与此同时,他提出了解决这类问题的“最优化原理”(Principle of optimality):上述程序实现方法同样适合于背包问题,最优库存问题等,只是针对具体情况,最优决策表的表示和生成会有所不同。
“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。
这个“最优化原理”如果用数学化一点的语言来描述的话,就是:假设为了解决某一优化问题,需要依次作出n个决策D1,D2,…,Dn,如若这个决策序列是最优的,对于任何一个整数k,1 < k < n,不论前面k个决策是怎样的,以后的最优决策只取决于由前面决策所确定的当前状态,即以后的决策Dk+1,Dk+2,…,Dn也是最优的。
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需要满足一定的条件:(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。
所谓的无后效性是指:“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”。
问题求解模式动态规划所处理的问题是一个多阶段决策问题,一般由初始状态开始,通过对中间阶段决策的选择,达到结束状态。
这些决策形成了一个决策序列,同时确定了完成整个过程的一条活动路线(通常是求最优的活动路线)。
如图所示。
动态规划的设计都有着一定的模式,一般要经历以下几个步骤:初始状态→│决策1│→│决策2│→…→│决策n│→结束状态(1)划分阶段:按照问题的时间或空间特征,把问题分为若干个阶段。
《最优化方法》动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学优化方法,它的核心思想是将问题分解为多个子问题,通过计算和存储每个子问题的最优解,再利用这些最优解逐步求解整个问题的最优解。
在解决实际问题时,动态规划通常包含三个关键要素:最优子结构、子问题重叠以及边界条件。
最优子结构是指一个问题的最优解可以由其子问题的最优解推导出来。
这意味着整个问题的最优解是通过解决子问题的最优解来构建的,子问题的最优解是整个问题的最优解的一部分。
子问题重叠意味着在解决问题的过程中,相同的子问题会被重复计算多次,而动态规划通过存储子问题的最优解,避免了重复计算。
边界条件是指问题的最小规模,即最简单的情况下的解决方案。
动态规划的步骤通常包括确定状态、状态转移方程、边界条件和计算顺序。
确定状态是指找到一个合适的变量或者多个变量来描述问题的规模和解,状态转移方程是指找到问题的子问题之间的关系,通过这个关系可以得到子问题的最优解,边界条件是指最小规模的问题的解决方案,计算顺序是指按照从小规模到大规模的顺序计算问题的最优解。
动态规划的典型应用包括背包问题、最长公共子序列问题、最短路径问题等。
下面以背包问题为例进行详细介绍。
背包问题是动态规划中的经典问题之一,它是一个组合优化问题,通过在有限的物品集合中选择一些物品放入一个背包,使得背包中物品的价值最大。
背包问题通常有两种变种:0/1背包问题和完全背包问题。
0/1背包问题指每个物品只能选择一次,而完全背包问题指每个物品可以选择多次。
给定一个背包的容量和一组物品,物品有固定的重量和价值,要求选择一些物品放入背包中,使得背包中物品的总重量不超过容量,同时价值最大。
解决这个问题的方法是采用动态规划。
首先需要确定问题的状态。
在背包问题中,一个合适的状态是背包的容量和可选择的物品的数量。
状态转移方程是通过比较选择一个物品和不选择一个物品两种情况下,背包中物品的总价值,来计算当前状态下背包的最优解。
动态规划算法的原理及应用1. 动态规划算法的原理动态规划是一种将复杂问题分解为更小、更简单子问题的优化技术。
它通常应用于需要求解最优解的问题,并通过将问题分解为子问题,并且利用子问题的最优解来求解整个问题。
动态规划算法的基本思想是自底向上求解子问题,然后将子问题的解合并为原问题的解。
这种方法避免了重复计算子问题,减少了时间复杂度。
动态规划算法一般需要满足以下两个条件: * 子问题的最优解能够组成原问题的最优解; * 子问题之间不存在重叠。
2. 动态规划算法的应用2.1 背包问题背包问题是指给定一个背包的容量,一系列物品的重量和价值,如何选择将哪些物品放入背包中以使得背包内物品的总价值最大化的问题。
动态规划可用于解决背包问题。
具体方法是创建一个二维数组,横轴表示物品的可选数量,纵轴表示背包的容量。
通过填表格的方式,逐步计算出不同容量下放入不同物品的最大价值。
最后得出背包的最大价值。
2.2 最长公共子序列问题最长公共子序列问题是指给定两个序列,如何找到它们最长的公共子序列的问题。
动态规划可用于解决最长公共子序列问题。
具体方法是创建一个矩阵,矩阵的行表示第一个序列的元素,列表示第二个序列的元素。
通过填表格的方式,逐步计算出不同元素位置下的最长公共子序列的长度。
最后得出最长公共子序列的长度。
2.3 最短路径问题最短路径问题是指在一个带有权值的图中,如何找到两个顶点之间最短的路径的问题。
动态规划可用于解决最短路径问题。
一种常见的动态规划算法是Floyd-Warshall算法,它通过创建一个矩阵,矩阵的元素表示两个顶点之间的最短路径长度。
通过逐步更新矩阵的值,求解出所有顶点之间的最短路径。
2.4 斐波那契数列问题斐波那契数列问题是指给定一个整数n,如何求解斐波那契数列的第n个数的问题。
动态规划可用于解决斐波那契数列问题。
具体方法是创建一个数组,通过填表格的方式,逐步计算出斐波那契数列的每个数。
最后得出斐波那契数列的第n个数。