迭代动态规划算法及并行化研究

算法设计与分析中的动态规划问题研究动态规划是一种常用的算法设计与分析方法，它在解决许多问题时具有较高的效率和准确度。

本文将结合实例，深入研究动态规划在算法设计与分析中的应用。

动态规划是一种通过分解问题，将大问题转换为小问题并求解小问题的方法。

它与分治法类似，但动态规划所分解的小问题可能重叠，因此可以将解决过的小问题保存起来，避免重复计算，提高效率。

动态规划常用于求解最优化问题，如寻找最大值或最小值。

一个经典的动态规划问题是背包问题。

背包问题是指给定一个背包以及一系列物品，每个物品都有自己的价值和重量。

背包的容量是有限的，我们的目标是在保持背包总重量不超过容量的情况下，选择一些物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大。

假设我们有n个物品，背包的容量为W，我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来表示前i个物品恰好放入容量为j的背包的最大价值。

dp[i][j]的值可以通过以下的状态转移方程得到：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])其中，w[i]表示第i个物品的重量，v[i]表示第i个物品的价值。

根据状态转移方程，我们可以通过填表的方式，自底向上地计算dp[n][W]，即前n个物品放入容量为W的背包的最大价值。

除了背包问题，动态规划还可以用于求解其他类型的优化问题。

比如，在图论中，最短路径和最小生成树问题也可以使用动态规划来求解。

例如，最短路径问题可以通过定义一个二维数组dp[i][j]来表示从顶点i到顶点j的最短路径的长度。

通过状态转移方程dp[i][j] =min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j])，我们可以逐步更新dp数组，最终得到从起点到终点的最短路径长度。

对于最小生成树问题，可以先计算任意两个顶点之间的最短路径，然后通过Prim算法或Kruskal算法来生成最小生成树。

除了上述问题，动态规划还可以用于解决其他一些经典问题，如编辑距离、最长公共子序列等。

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。

组合优化中的动态规划并行实现动态规划是一种经典的优化算法，可以解决很多组合优化问题。

在实际应用中，为了加速计算速度，我们常常会使用并行计算来实现动态规划。

本文将介绍组合优化中的动态规划并行实现的一些方法与技巧。

首先，我们需要明确组合优化问题的定义。

组合优化问题是指在给定的一组元素中，通过选择其中的若干个元素，使得满足一定的约束条件，并使得目标函数达到最优。

例如，在旅行商问题中，我们需要确定一条路径，使得旅行商能够依次经过所有的城市，并使得总行程最短。

动态规划是一种自底向上的求解方法，适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

其基本思想是将大问题分解为小问题，并将小问题的解保存起来，以避免重复计算。

在串行实现中，动态规划通常通过填表格的方式进行计算，而并行实现则可以利用多个计算单元同时进行计算。

在组合优化中的动态规划并行实现中，一种常用的方法是任务划分。

我们将问题划分成多个子问题，并分配给不同的计算单元进行计算。

每个计算单元独立地计算自己负责的子问题，并将结果存储起来。

最后，通过组合各个计算单元得到最终的解。

另一种方法是数据划分。

我们将原始数据划分成多个部分，并分配给不同的计算单元进行计算。

每个计算单元只需要处理自己负责的数据部分，然后将计算结果传递给其他计算单元。

最后，通过合并各个计算单元的计算结果得到最终的解。

除了任务划分和数据划分，还可以采用混合并行的方法。

即将任务划分和数据划分结合起来使用，以充分发挥多核处理器的计算能力。

这种方法可以将计算任务划分成多个子任务，并且每个子任务处理自己负责的数据部分。

每个计算单元都可以独立地进行计算，并将计算结果传递给其他计算单元。

最后，通过合并各个计算单元的计算结果得到最终的解。

在实际应用中，选择合适的并行实现方法是一项具有挑战性的任务。

我们需要根据问题的特点以及计算资源的情况，综合考虑任务划分、数据划分和混合并行等不同的实现方法，并选择最优的方法来解决组合优化问题。

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。

动态规划法动态规划法（Dynamic Programming）是一种常用的算法思想，主要用于解决具有重叠子问题性质和最优子结构性质的问题。

动态规划法通过把问题分解为更小的子问题，并将子问题的解存储起来，以避免重复计算，从而提高了算法的效率。

动态规划法有两个核心概念：状态和状态转移方程。

在动态规划过程中，我们需要定义状态，即问题的子问题解，以及状态之间的关系，即状态转移方程。

动态规划法的一般步骤如下：1. 定义问题的子问题：将问题划分为更小的子问题，并明确子问题的解是什么。

2. 定义状态：将问题的子问题解抽象为状态，即用一个变量或者数组表示子问题的解。

3. 定义状态转移方程：根据子问题的关系，定义状态之间的转移方程，即如何根据已知的子问题解计算出更大的问题的解。

4. 缓存子问题解：为了避免重复计算，我们需要将已经计算过的子问题解存储起来，以便后续使用。

5. 递推计算：通过状态转移方程和缓存的子问题解，逐步计算出更大的问题的解，直到计算出最终的问题解。

动态规划法的关键在于找到正确的状态转移方程和合理的存储子问题解的方式。

有些问题的状态转移方程比较容易找到，比如斐波那契数列，每个数都是前两个数的和；而有些问题的状态转移方程可能比较复杂，需要通过观察问题的特点和具体分析来确定。

动态规划法的时间复杂度通常为O(n)，其中n 表示问题规模。

由于利用了子问题的解，避免了重复计算，因此动态规划法相对于暴力求解法能够大大提高算法的效率。

但是，动态规划法的空间复杂度通常较高，需要存储大量的子问题解，因此在实际应用中需要权衡时间和空间的消耗。

总的来说，动态规划法是一种非常灵活且强大的算法思想，能够解决许多复杂的问题，特别适用于具有重叠子问题性质和最优子结构性质的问题。

通过正确定义状态和状态转移方程，并结合缓存子问题解和递推计算，我们可以高效地求解这类问题，提高算法的效率。

动态规划算法原理与的应用动态规划算法是一种用于求解最优化问题的常用算法。

它通过将原问题划分为子问题，并将每个子问题的解保存起来，以避免重复计算，从而降低了问题的时间复杂度。

动态规划算法的核心思想是自底向上地构建解，以达到求解整个问题的目的。

下面将介绍动态规划算法的原理以及一些常见的应用。

1.动态规划算法的原理1)将原问题划分为多个子问题。

2)确定状态转移方程，即找到子问题之间的关系，以便求解子问题。

3)解决子问题，并将每个子问题的解保存起来。

4)根据子问题的解，构建整个问题的解。

2.动态规划算法的应用2.1最长公共子序列1) 定义状态：假设dp[i][j]表示序列A的前i个字符和序列B的前j个字符的最长公共子序列的长度。

2) 确定状态转移方程：若A[i] == B[j]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；若A[i] != B[j]，则dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])。

3) 解决子问题：从前往后计算dp数组中每个元素的值。

4) 构建整个问题的解：dp[m][n]即为最终的最长公共子序列的长度，其中m和n分别为序列A和序列B的长度。

2.2背包问题背包问题是指给定一个背包的容量和一些物品的重量和价值，要求在不超过背包容量的情况下，选择若干物品放入背包中，使得背包中物品的总价值最大。

该问题可通过动态规划算法求解，具体步骤如下：1) 定义状态：假设dp[i][j]表示在前i个物品中选择若干物品放入容量为j的背包中，能够获得的最大价值。

2) 确定状态转移方程：考虑第i个物品，若将其放入背包，则dp[i][j] = dp[i-1][j-wi] + vi；若不将其放入背包，则dp[i][j] = dp[i-1][j]。

3) 解决子问题：从前往后计算dp数组中每个元素的值。

4) 构建整个问题的解：dp[n][C]即为最终的背包能够获得的最大价值，其中n为物品的个数，C为背包的容量。

基于Matlab的动态规划算法的实现及应用动态规划算法是一种解决多阶段决策问题的优化方法，它可以在每个阶段选择最优决策，并且在各个阶段间保持最优子结构，从而达到整体最优的目的。

在实际应用中，动态规划算法被广泛用于求解优化问题、路径规划、资源分配等方面。

本文将介绍基于Matlab 的动态规划算法的实现及应用，并深入探讨其在实际问题中的应用。

一、动态规划算法的基本原理动态规划算法的基本原理是通过将问题分解为子问题，并计算每个子问题的最优解，然后存储下来以供后续使用。

最终得到整体最优解。

动态规划算法通常包括以下几个步骤：1. 确定状态和状态转移方程：首先需要确定问题的状态，然后建立状态之间的转移关系，也就是状态转移方程。

状态转移方程描述了问题的子问题之间的关系，是动态规划算法的核心。

2. 初始化：初始化动态规划数组，将初始状态下的值填入数组中。

3. 状态转移：利用状态转移方程计算出各个阶段的最优解，并将其存储在动态规划数组中。

4. 求解最优解：根据动态规划数组中存储的各个阶段的最优解，可以得到整体最优解。

Matlab是一种强大的计算软件，具有丰富的数值计算函数和可视化工具，非常适合实现动态规划算法。

下面以一个简单的背包问题为例，介绍如何在Matlab中实现动态规划算法。

假设有n件物品，每件物品的重量为w[i]，价值为v[i]。

现在有一个容量为C的背包，问如何选择物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大。

我们需要确定问题的状态和状态转移方程。

在这个问题中，我们可以定义状态dp[i][j]表示在前i件物品中选择若干个放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。

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])然后，我们可以利用Matlab实现这个动态规划算法，代码如下：```matlabfunction max_value = knapsack(w, v, C)n = length(w);dp = zeros(n+1, C+1);for i = 1:nfor j = 1:Cif j >= w(i)dp(i+1,j+1) = max(dp(i,j+1), dp(i,j-w(i)+1)+v(i));elsedp(i+1,j+1) = dp(i,j+1);endendendmax_value = dp(n+1,C+1);end```三、动态规划算法在实际问题中的应用动态规划算法在实际问题中有着广泛的应用，下面以路径规划问题为例，介绍动态规划算法的应用。

国家重点基础研究发展计划(973)项目“数学机械化方法及其在信息技术中的应用”学术交流与汇报会第二届全国计算机数学学术会议(CM 2008)2008年10月24-27日青岛目录●973项目学术交流与汇报会日程●第二届全国计算机数学学术会议日程●报告摘要●会议须知第二届全国计算机数学学术会议组织主办：中国数学学会计算机数学专业委员会承办：中国石油大学中国科学院系统科学研究所中国科学院数学机械化重点实验室会议主席：高小山程序委员会：李洪波(主席)、曾振柄、陈永川、李子明、杨路、刘木兰、查红彬、陈发来、李华组织委员会：李树荣(主席)、周代珍、黄雷国家重点基础研究发展计划(973)项目“数学机械化方法及其在信息技术中的应用”学术交流与汇报会地点：青岛金港大酒店时间：2008年10月24日09:00-09:30 项目介绍、领导讲话09:30-10:10 数学机械化理论与核心算法10:10-10:30 休息10:30-11:10 差分与微分方程的机械化算法11:10-11:50 实几何与实代数的高效能算法12:00-14:00 午餐14:00-14:40 数学机械化与信息安全和编码基础理论研究14:40-15:20 数学机械化在生物特征识别中的应用15:20-15:40 休息15:40-16:20 数学机械化在几何建模中的应用16:20-17:00 基于网络的数学机械化软件开发17:00 总结18:00- 晚餐第二届全国计算机数学大会日程(CSCM 2008)2008年10月25-27日青岛金港大酒店10月25日地点： ***08:30-09:00 开幕式主会场1（主席：高小山）09:00-09:45 邀请报告: 徐宗本, 西安交通大学基于视觉认知的数据建模09:45-10:30 邀请报告: 齐东旭, 澳门科技大学关于非连续的正交函数10:30-10:50 休息10月25日10:50-12:05 分组报告：**会议室**会议室**会议室分组1：微分代数（主席：张鸿庆）分组2：应用研究（主席：王定康）分组3：代数方法（主席：符红光）10:50-11:15李子明, 吴敏Computing dimension of solution spaces forlinear functionalsystems10:50-11:15李邦和酶动力学中的拟稳态假设10:50-11:15张树功多元有理插值的Groebner基方法11:15-11:40王怀富A criterion for thesimilarity of length-two elements ina PID11:15-11:40LEI YANG, 李树荣Optimization ofinjection strategiesfor polymer floodingbased on a real-codedgenetic algorithm11:15-11:40Erich Kaltofen, 李斌,杨争锋, 支丽红Exact Certification ofGlobal Optimality ofApproximateFactorizations ViaRationalizingSums-Of-Squares withFloating Point Scalars11:40-12:05 郑大彬, 吴敏Testing algebraic dependence of hyperexponentialelements11:40-12:05侯春望因子优化法在控制系统根轨迹绘制中的应用11:40-12:05王明生Prime factorization ofmultivariatepolynomial matrices12:00-2:00 午餐10月25日2:00-3:40 分组报告：**会议室**会议室**会议室分组4：微分代数（主席：李志斌）分组5：编码与密码（主席：邢朝平）分组6：应用与算法（主席：齐东旭）2:00-2:25朝鲁Differential Characteristic SetAlgorithm for theComplete Symmetry Classification of PDEs2:00-2:25林东岱, 邓炎炎密码学理论中的挑战2:00-2:25黄雷, 李洪波基于共形几何和复数法的几何计算新方法2:25-2:50刘姜, 李洪波, 曹源昊涉及坐标变换的微分多项式在求和约定下的化简和标准型2:25-2:50吴文玲Improved ImpossibleDifferentialCryptanalysis ofReduced-Round 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最短路径问题的并行算法归纳总结介绍最短路径问题是图论中的一个经典问题，旨在找到两个节点之间的最短路径。

由于计算最短路径在大型图上可能非常耗时，因此并行算法成为解决此问题的一种有效策略。

本文将对最短路径问题的并行算法进行归纳总结。

并行算法1: Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种经典的动态规划算法，用于求解任意两个节点之间的最短路径。

该算法的并行化版本可以通过将图划分为多个子图，并在每个子图上独立执行算法来实现。

通过并行化处理，可以显著加快计算速度。

并行算法2: Dijkstra算法Dijkstra算法也是一种常用的最短路径算法，适用于单源最短路径问题。

并行化Dijkstra算法的一种常见方法是使用优先级队列来同时处理多个节点。

通过使用多线程或分布式计算，可以同时计算多个节点的最短路径，提高算法的效率。

并行算法3: Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种解决带有负权边的最短路径问题的算法。

并行化Bellman-Ford算法可以通过以不同的顺序计算各个节点来实现。

通过并行计算多个节点，可以加快算法的执行速度。

结论最短路径问题的并行算法提供了一种加速计算的有效策略。

Floyd-Warshall算法、Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常见的并行算法，分别适用于不同类型的最短路径问题。

在实际应用中，选择合适的并行算法可以根据具体问题的特点和计算资源的情况进行决策。

最后要重申的是，本文对最短路径问题的并行算法进行了归纳总结，但请注意，引用的内容需要经过确认，避免不可信信息的引用。

组合优化中的动态规划算法创新方向一、引言组合优化是计算机科学中重要的研究领域之一，旨在寻找最优的组合方式以解决实际问题。

动态规划算法作为一种通用的优化算法，在组合优化中也得到了广泛的应用。

本文将探讨动态规划算法在组合优化中的创新方向。

二、背景与概述动态规划算法通过将复杂问题分解为一系列子问题，并将其组合求解，从而获得全局最优解。

在组合优化中，动态规划算法常用于求解最短路径、最大流量等经典问题。

然而，传统的动态规划算法在面对复杂的组合优化问题时存在一定的局限性，例如问题的规模过大、状态空间过于庞大等。

三、创新方向一：多维度动态规划针对传统动态规划算法在处理复杂组合优化问题时的局限性，可以考虑引入多维度动态规划。

该方法将问题分解为多个维度的子问题，通过同时优化不同维度的子问题，获得更加全面的最优解。

例如，在车辆路径规划问题中，传统动态规划算法只考虑最短路径，而多维度动态规划可同时考虑最短路径和最小耗费等多个指标，使得路径规划更加全面。

四、创新方向二：自适应动态规划传统的动态规划算法通常基于静态的问题描述和输入数据，并假设问题的结构和特征不发生改变。

然而，在实际问题中，输入数据和问题结构往往是动态变化的。

因此，自适应动态规划成为了一种创新的方向。

自适应动态规划算法能够根据问题的实际情况自动调整算法的参数和策略，以适应动态变化的问题，从而提高求解效率和准确性。

例如，在网络路由优化问题中，自适应动态规划算法可以根据网络拓扑和流量变化实时调整路径选择，提供更加可靠和高效的路由。

五、创新方向三：并行动态规划传统的动态规划算法是串行执行的，对于问题规模较大的组合优化问题，算法的运行时间往往会很长。

因此，研究并行动态规划成为了一种创新的方向。

并行动态规划算法通过将问题分解为多个子问题，并行求解，从而提高计算效率。

例如，在图像处理中，对于大规模图像的最优分割问题，通过并行动态规划算法可以将图像划分为多个区域，并同时求解最优划分，从而加快处理速度。

国家重点基础研究发展计划(973)项目“数学机械化方法及其在信息技术中的应用”学术交流与汇报会第二届全国计算机数学学术会议(CM 2008)2008年10月24-27日青岛目录●973项目学术交流与汇报会日程●第二届全国计算机数学学术会议日程●报告摘要●会议须知第二届全国计算机数学学术会议组织主办：中国数学学会计算机数学专业委员会承办：中国石油大学中国科学院系统科学研究所中国科学院数学机械化重点实验室会议主席：高小山程序委员会：李洪波(主席)、曾振柄、陈永川、李子明、杨路、刘木兰、查红彬、陈发来、李华组织委员会：李树荣(主席)、周代珍、黄雷国家重点基础研究发展计划(973)项目“数学机械化方法及其在信息技术中的应用”学术交流与汇报会地点：青岛金港大酒店时间：2008年10月24日09:00-09:30 项目介绍、领导讲话09:30-10:10 数学机械化理论与核心算法10:10-10:30 休息10:30-11:10 差分与微分方程的机械化算法11:10-11:50 实几何与实代数的高效能算法12:00-14:00 午餐14:00-14:40 数学机械化与信息安全和编码基础理论研究14:40-15:20 数学机械化在生物特征识别中的应用15:20-15:40 休息15:40-16:20 数学机械化在几何建模中的应用16:20-17:00 基于网络的数学机械化软件开发17:00 总结18:00- 晚餐第二届全国计算机数学大会日程(CSCM 2008)2008年10月25-27日青岛金港大酒店10月25日地点： ***08:30-09:00 开幕式主会场1（主席：高小山）09:00-09:45 邀请报告: 徐宗本, 西安交通大学基于视觉认知的数据建模09:45-10:30 邀请报告: 齐东旭, 澳门科技大学关于非连续的正交函数10:30-10:50 休息10月25日10:50-12:05 分组报告：**会议室**会议室**会议室分组1：微分代数（主席：张鸿庆）分组2：应用研究（主席：王定康）分组3：代数方法（主席：符红光）10:50-11:15李子明, 吴敏Computing dimension of solution spaces for linear functional systems10:50-11:15李邦和酶动力学中的拟稳态假设10:50-11:15张树功多元有理插值的Groebner基方法11:15-11:40王怀富A criterion for the similarity of length-two elements in a PID11:15-11:40LEI YANG, 李树荣Optimization of injectionstrategies for polymerflooding based on areal-coded geneticalgorithm11:15-11:40Erich Kaltofen, 李斌, 杨争锋, 支丽红Exact Certification ofGlobal Optimality ofApproximateFactorizations ViaRationalizingSums-Of-Squares withFloating Point Scalars11:40-12:05郑大彬, 吴敏Testing algebraicdependence of hyperexponential elements11:40-12:05侯春望因子优化法在控制系统根轨迹绘制中的应用11:40-12:05王明生Prime factorization ofmultivariate polynomialmatrices12:00-2:00 午餐10月25日2:00-3:40 分组报告：**会议室**会议室**会议室分组4：微分代数（主席：李志斌）分组5：编码与密码（主席：邢朝平）分组6：应用与算法（主席：齐东旭）2:00-2:25朝鲁DifferentialCharacteristic Set Algorithm for the Complete Symmetry Classificationof PDEs2:00-2:25林东岱, 邓炎炎密码学理论中的挑战2:00-2:25黄雷, 李洪波基于共形几何和复数法的几何计算新方法2:25-2:50刘姜, 李洪波, 曹源昊涉及坐标变换的微分多项式在求和约定下的化简和标准型2:25-2:50吴文玲Improved ImpossibleDifferentialCryptanalysis ofReduced-Round Camellia2:25-2:50廖啟征四元数的复数形式及其在机构求解中的应用2:50-3:15李子明, Martin Ondera, 王怀富Simplifying skewfractions modulodifferential anddifference relations2:50-3:15刘峰, 武传坤, 林喜军Color Visual CryptographySchemes2:50-3:15李忠, 王爱玲一种基于D-S证据推理的信息融合改进算法3:15-3:40袁春明差分素理想的一个判定准则3:15-3:40邓映蒲攻破Cai-Cusick基于格的公钥密码系统3:15-3:403:40-4:00 休息10月25日4:00-5:40 分组报告：**会议室**会议室**会议室分组7：组合与图论（主席：王明生）分组8：有限域（主席：刘卓军）分组9：计算机视觉与模式识别（主席：查红彬）4:00-4:25陈永川, 唐凌, 王星炜, 杨立波Schur positivity and q-log-convexity4:00-4:25高小山, 黄震宇有限域上求解多项式方程的特征列方法4:00-4:25阮秋琦基于偏微分方程的最具可分性人脸特征融合的预处理算法4:25-4:50Burcin Erocal, 侯庆虎,Peter PauleAn implement of MacMahon's partition analysis4:25-4:50赵尚威有限域上二次方程组求解的近似算法4:25-4:50罗定生汉语词汇的一体化联合分析方法研究4:50-5:15冯荣权Enumerating typicalabelian prime-fold coverings of a circulantgraph4:50-5:15孙瑶, 王定康有限域F2上Groebner基的计算4:50-5:15张超Multivariate LaplaceFilter: a Heavy-TailedModel for Target Tracking5:15-5:40谢应泰A polynomial time algorithm for judgingH-graph5:15-5:40张艳硕基于身份的短代理签名方案及其扩展5:15-5:40许超多媒体检索中的转移学习10月26日主会场2（主席：李洪波）08:30-09:15 邀请报告: 邢朝平, 南洋理工大学Space-time codes--introduction and constructions09:15-10:00 邀请报告: 张健, 中科院软件所有限模型和反例的搜索10:00-10:20 休息10月26日10:20-12:00 分组报告：**会议室**会议室**会议室分组10：实代数方法（主席：冯勇）分组11：计算机图形学与辅助设计（主席：陈发来）分组12：优化算法（主席：支丽红）10:20-10:45张景中直观几何代数基础问题10:20-10:45陈冲, 徐国良几何设计中的水平集方法10:20-10:45黄文奇, 叶涛等圆Packing问题完全拟物算法的进一步研究10:45-11:10 邵俊伟, 侯晓荣基于区间分析的不等式自动证明系统10:45-11:10汪国昭混合B样条的统一表示10:45-11:10谢福鼎时序波动周期关联规则挖掘的一个算法11:10-11:35曾振柄基于区域剖分的不等式证明11:10-11:35李华基于几何不变量的三维形状分析和检索11:10-11:35纪哲基于层次分析法的购房策略模型11:35-12:00 张志海, 马蕾, 夏壁灿判定一类线性程序终止性的加速算法11:35-12:00宋瑞霞数字图象自适应非均匀分割及其应用11:35-12:00刘新平, 刘颖基于最大最小距离的改进遗传算法12:00-2:00 午餐10月26日2:00-3:40 分组报告：**会议室**会议室**会议室分组13：逻辑与网络（主席：张健）分组14：模式识别（主席：李华）分组15：微分方程（主席：李子明）2:00-2:25吴尽昭基于代数符号计算的形式化验证方法及其若干关键问题研究2:00-2:25杨国为, 王守觉判定一点是否属于高维复杂形体的算法2:00-2:25张鸿庆一类非线性偏微分方程组的解析解2:25-2:50Guang Zheng, 李廉,吴尽昭, Wenbo Chen Weaker bisimulation: how to make a+b and tau.a+bequivalent?2:25-2:50査红彬, 裴玉茹The CraniofacialReconstruction from theLocal Structural Diversityof Skulls2:25-2:50李志斌Darboux变换与多孤子解算法研究2:50-3:15杜玉越逻辑工作流网及其应用2:50-3:15林通流形学习理论与应用2:50-3:15陆征一Computer aided anal- ysisfor differentialpolynomial systems3:15-3:40 刘家保, 潘向峰Estrada Index of Hypercubes Networks3:15-3:40邓九英, 王钦若,毛宗源, 杜启亮基于粗糙集的支持向量回归机混合算法3:15-3:40闫振亚The MKdV eqs with variablecoefficients: Exactuni/bi-variable travelingwave-like solutions3:40-4:00 休息10月26日4:00-5:40 分组报告：**会议室**会议室**会议室分组16：实代数方法（主席：曾振柄）分组17：计算机辅助设计与数控（主席：徐国良）分组18：控制方法（主席：李树荣）4:00-4:25符红光Dixon结式的三类多余因子4:00-4:25杨周旺点云曲线/曲面的微分信息计算4:00-4:25王峰, 杨永青多目标随机规划在区域水资源优化调度中的应用4:25-4:50冯勇, 张景中Obtaining Exact Inter- polation Multivariate Polynomial byApproximations4:25-4:50韩丽基于复杂截面点云的三角网格模型重建和特征检测方法研究4:25-4:50张玉斌基于MPI的迭代动态规划并行化4:50-5:15 Zhen-Yi Ji, 李永彬Some Improvements upon Unmixed Decomposition of An Algebraic Variety4:50-5:15张梅, 曹源昊数控系统中的数据压缩4:50-5:15田华阁, 车荣杰, 王平, 田学民基于FP-EFCM的聚丙烯熔融指数软测量5:15-5:40王云诚, 方伟武,吴天骄A New Bisection-Newton Method for Finding Real Roots of UnivariatePolynomials5:15-5:40李家代数曲线与曲面拓扑的确定与逼近5:15-5:40张晓东聚合物驱最优控制问题的必要条件及数值求解第二届全国计算机数学大会报告摘要10月25日主会场1（主席：高小山）09:00-09:45 邀请报告: 徐宗本, 西安交通大学题目：基于视觉认知的数据建模摘要：数据建模是信息技术的共有基础,是当今信息化社会数学应用的主要形式之一,其目的是揭示数据中所隐含的信息(结构、模式与规律等)。

基于动态规划的路径规划算法优化研究一、研究背景现代交通运输对路径规划的需求越来越高，而路径规划的优化技术成为了各种交通控制系统中不可或缺的组成部分。

其中，基于动态规划的路径规划算法在多种实际应用场景中表现出良好的效果和广泛的适用性。

然而，随着交通网络的增大和复杂程度的提高，基于传统动态规划的路径规划算法在计算时间、内存消耗等方面都面临着严重问题。

基于此，本研究旨在优化基于动态规划的路径规划算法，提升其效率和适用性，满足现代交通运输对路径规划的高效、精确、可靠的需求。

二、路径规划算法简介路径规划算法，即在给定地图中，从给定起点到达给定终点的最短路径或最优路径。

路径规划算法一般包含以下几个要素：1.地图数据结构：地图数据结构是指将地图信息用数据结构进行表示，常用的地图数据结构有邻接表、邻接矩阵等。

2.地图算法：地图算法是指在给定地图信息下，根据一系列规则计算从起点到终点的最短路径或最优路径。

地图算法包括传统动态规划、A*算法、Dijkstra算法等。

3.路径优化：路径优化指在计算出路径后，根据实际情况尽量减少路径的长度或时间。

传统动态规划是一种典型的基于状态转移的路径规划算法，其核心思路是将整个路径分解为多个子问题，每个子问题都包含了一段路径。

子问题之间具有最优子结构性质，在计算第i个子问题时，可以利用前i-1个子问题已经得到的最优解进行计算，并考虑第i个子问题与前i-1个子问题之间的转移关系。

三、路径规划算法优化为了优化基于动态规划的路径规划算法，本研究在以下三个方面对传统动态规划算法进行了改进。

1.约束条件优化在传统动态规划中，由于需要枚举所有可能的路径，所以时间复杂度往往较高。

因此，需要限制路径中每个点的可行性，以达到剪枝的效果，从而降低时间复杂度。

常见的约束条件包括：禁忌表限制、可行性剪枝、启发式限制等。

在本研究中，我们采用的是启发式限制条件，即通过预处理地图中每个点的估价函数，对路径进行约束剪枝。

动态规划是一种用于解决最优化问题的算法。

它通常用于找到最小或最大值。

这里列举了12 个常见的动态规划算法，并给出了每个算法的举例：
1 最长公共子序列（LCS）算法：用于比较两个序列，找出它们之
间的最长公共子序列。

2 最小编辑距离算法：用于比较两个字符串，找出将一个字符串变
为另一个字符串所需的最少编辑操作次数。

3 背包问题算法：用于在限制给定的总体积的情况下选择最优的物
品组合。

4 最短路径算法：用于求解有向图或路径的最短路径。

5 最小生成树算法：用于求解图的最小生成树。

6 线性规划算法：用于求解线性规划问题。

7 矩阵链乘法算法：用于计算矩阵链乘法的最优计算次序。

8 单源最短路径算法：用于求解有向图的单源最短路径问题。

9 拓扑排序算法：用于对有向无环图（DAG）进行拓扑排序。

10图形相似性算法：用两个图形进行对齐，并通过比较它们之间的差异来评估它们的相似程度。

11 11 区间动态规划算法：用于解决区间动态规划问题，例如
最小编辑代价问题。

12 分数背包问题算法：用于在限制给定的总价值的情况下选择
最优的物品组合。

13这些算法的具体细节及实现方式可以通过搜索或者学习相
关的资料来了解。

动态规划应用动态规划解决问题的思路与技巧动态规划应用 - 动态规划解决问题的思路与技巧动态规划（Dynamic Programming）是一种常见的算法思想，用于解决一些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

通过将大问题划分为小问题，并将小问题的解存储起来以避免重复计算，可以在一定程度上优化问题的求解过程。

本文将介绍动态规划的应用，并提供一些思路与技巧。

一、动态规划的基本思路动态规划问题通常可以由以下步骤解决：1. 定义状态：将问题划分成若干子问题，并确定每个子问题需要记录的状态。

2. 定义状态转移方程：通过分析子问题之间的关系，建立状态转移方程，以表达子问题的最优解与更小规模子问题的关系。

3. 初始化边界条件：确定最小规模子问题的解，并初始化状态转移方程中需要用到的边界条件。

4. 递推求解：按照状态转移方程的定义，从较小规模的子问题开始逐步推导出较大规模的问题的解。

5. 求解目标问题：根据最终推导出的状态，得到原始问题的最优解。

二、动态规划的技巧与优化1. 滚动数组：为了降低空间复杂度，可以使用滚动数组来存储状态。

滚动数组只记录当前状态与之前一部分状态相关的信息，避免了存储所有状态的需求。

2. 状态压缩：对于某些问题，可以将状态压缩成一个整数，从而大幅减小状态的数量。

例如，当问题中涉及到某些特定的组合或排列时，可以使用二进制位来表示状态。

3. 前缀和与差分数组：对于某些问题，可以通过计算前缀和或差分数组，将问题转化为求解累加或差对应数组中的某个区间的值的问题，从而简化计算过程。

4. 贪心思想：有些动态规划问题可以结合贪心思想，在每个阶段选择局部最优解，然后得到全局最优解。

5. 双重循环与多重循环：在实际解决问题时，可以使用双重循环或多重循环来遍历状态空间，求解问题的最优解。

三、动态规划的实际应用动态规划广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 最短路径问题：例如，求解两点之间的最短路径、最小生成树等。

动态规划在决策分析中的应用研究在当今复杂多变的决策环境中，如何做出最优决策是一个至关重要的问题。

动态规划作为一种有效的数学优化方法，在决策分析领域发挥着重要作用。

它能够帮助决策者在面对一系列相互关联的决策时，找到最优的解决方案，从而实现目标的最大化或成本的最小化。

动态规划的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个相互关联的子问题，并通过逐步求解这些子问题来最终得到原问题的最优解。

这种方法的核心在于充分利用了问题的最优子结构性质，即一个问题的最优解包含了其子问题的最优解。

让我们通过一个简单的例子来理解动态规划的应用。

假设我们要从一个城市出发，经过若干个中间城市，最终到达另一个城市。

每个城市之间的距离已知，我们需要找到一条最短的路径。

如果使用暴力搜索的方法，我们需要遍历所有可能的路径，计算它们的长度，然后选择最短的一条。

这种方法在城市数量较少时可能可行，但当城市数量增多时，计算量会呈指数级增长，变得难以处理。

而使用动态规划的方法，我们可以从起点城市开始，逐步计算到达每个中间城市的最短距离。

对于每个中间城市，我们只需要考虑从其相邻的城市到达它的最短距离，并将其与当前的距离进行比较，更新最短距离。

通过这种方式，我们可以逐步计算出到达终点城市的最短距离，从而得到最优路径。

在实际的决策分析中，动态规划有着广泛的应用。

例如，在资源分配问题中，企业需要在有限的资源条件下，分配资源给不同的项目或业务，以实现最大的收益。

通过将资源分配问题建模为动态规划问题，我们可以确定在每个阶段如何分配资源，以达到整体最优的效果。

再比如，在生产计划中，企业需要决定在不同的时间段内生产多少产品，以满足市场需求的同时最小化生产成本。

动态规划可以帮助企业考虑到生产能力、库存成本、市场需求等因素，制定出最优的生产计划。

动态规划在投资决策中也发挥着重要作用。

投资者需要在不同的投资项目中进行选择，并在不同的时间点进行投资或撤资，以实现最大的投资回报。