随机型动态规划问题.共31页

f*n(Sn)为从第n个阶段到终点的最短距离， f*n+1(Sn+1)为从第n+1个阶段到终点的最短距离， dn(Sn,Xn)为第n个阶段的距离，f*5(S5)为递推 的起点，通常为已知的。
求解过程
由最后一个阶段的优化开始，按逆向顺序逐步 向前一阶段扩展，并将后一阶段的优化结果带 到扩展后的阶段中去，以此逐步向前推进，直 至得到全过程的优化结果。
f1
(
A)
min
dd11
( (
A, A,
B1) B2 )
ff22((BB12))
min
4 9
9 11
13
d1( A, B3) f2 (B3)
5 13
其最短路线是A→ B1→C2 →D2 →E ，相应的决 策变量是u1(A)=B1
因此，最优策略序列是：
u1(A) =B1, u2(B1)=C2, u3(C2)=D2, u4(D2)=E
5 8 C2 4 6 4
4 C3 2
C3
D1 4 2 6
D2 9 7
D3 5
D4
E1 1 F
E2 2
E5
F
动态规划的逆序解法与顺序解法
逆序（递推）解法：即由最后一段到第一段逐步 求出各点到终点的最短路线,最后求出A点到E点 的最短路线。运用逆序递推方法的好处是可以始 终盯住目标,不致脱离最终目标。 顺序解法：其寻优方向与过程的行进方向相同， 求解时是从第一段开始计算逐段向后推进，计算 后一阶段时要用到前一段求优的结果，最后一段 的计算结果就是全过程的最优结果。
B1
A
4+9=13
d(u1)+f2
B2
B3
f1(s1) u1*

第6章动态规划判断06100011判断：在动态规划模型中，问题的阶段数等于问题中的子问题的数目；06100021判断：动态规划中，定义状态时应保证在各个阶段中所作决策的相互独立性；06100031判断：）动态规划的最优性原理保证了从某一状态开始的未来决策独立于先前已做出的决策；06100041判断：对一个动态规划问题，应用顺推或逆推解法可能会得出不同的最优解；06100051判断：动态规划计算中的“维数障碍”主要是由于问题中阶段数的急剧增加而引起的；06100061判断：）假如一个线性规划问题含有5个变量和3个约束，则用动态规划方法求解时将划分为3个阶段，每个阶段的状态将由一个5维的向量组成；06100071判断：任何一个多阶段决策过程的最优化问题，都可以用非线性规划模型来描述。

06100081判断：动态规划问题如果按状态转移率区分,可分成确定性的与随机性的.简答06200011简答：一个N阶段的决策过程具有哪特征？06200021简答：试述动态规划的优点。

06200031简答：试述最优化原理的内容06200041简答：试述动态规划数学模型的四种类型.计算题最短路问题06301012设某厂自国外进口一步精密机器，由机器制造厂至出口港口可供选择，而进口港又有三个可供选择，进口后可经由两个城市到达目的地，期间的运输成本如下图所示，试求运费最低的路线。

06301022、某工厂从国外引进一台设备，由A到G港口有多条通路可供选择，其路线及费用如下图所示。

现要确定一条从A到G的使总费用最小的路线。

请将该问题描述成一个动态规划问题，然后求其最优解。

资源分配06302012有一部货车每天沿着公路给四个零售店卸下6箱货物，如果各零售店出售该货物06302022设有某种肥料共6个单位重量，准备供给四块粮田用，其每块粮田施肥数量与增06302033某公司打算向承包的三个营业区增设六个销售店，每个营业地区至少增设一个，从各区赚取的利润与增设的销售店个数有关，其数据如下表所示。

一、单选题1、对博弈中的每一个博弈者而言，无论对手作何选择，其总是拥有惟一最佳行为，此时的博弈具有（）。

A.囚徒困境式的均衡B.激发战略均衡C.一报还一报的均衡D.占优策略均衡正确答案：D2、用囚徒困境来说明两个寡头企业的情况，说明了（）。

A.一个企业制定的价格对其它企业没有影响B.一个企业制定的产量对其它企业的产量没有影响C.每个企业在做决策时，不需考虑竞争对手的反应D.企业为了避免最差的结果，将不能得到更好的结果正确答案：D3、某厂在三地选择建立两个分厂，约束条件，可表示为（）。

A.x1+x2+ x3=1B.x1+x2+ x3=0C.x1+x2+ x3=3D.x1+x2+ x3=2正确答案：D4、求解最大值问题时，整数规划的最优解与其对应的线性规划的最优解之间的关系是（）。

A.整数规划的最优解小于等于其线性规划的最优解B.整数规划的最优解等于其线性规划的最优解C.整数规划的最优解大于等于其线性规划的最优解D.没法比较正确答案：A5、决策模型的基本结构不包括（）。

A.自然状态集B.行动方案集C.期望效益值D.自然状态发生概率正确答案：C6、某一阶段内的抉择是（）。

A.决策B.状态C.策略D.阶段正确答案：A7、以下属于离散随机性动态规划的是（）。

A.最短路问题B.采购问题C.资源分配问题D.背包问题正确答案：B8、在需求为随机变量的定期检查存储量模型中，在保证一定服务水平的存储补充水平M 的基础上，考虑订货费与存储费之和最小化问题时，需要考虑的另一个决策变量是（）。

A.再订货点B.库存量C.订货周期D.订货量正确答案：A9、在经济订购批量存储模型的灵敏度分析中，当订货费或存储率预测值有误差时，该选择何种存储策略（）。

A.依情况而定B.选择原最优存储策略C.选择预测值情况下总费用最低的存储策略D.不存在最优存储策略正确答案：B10、需求为随机的单一周期的报童问题是要解决（）的问题。

A.盈利最多B.成本最小C.期望损失最小D.销售数量最大正确答案：C11、在经济订购批量存储模型中，随着每次订货量Q的提高，总的订购费（）。

Vk,n (sk , uk , , sn1) fk [sk , uk ,Vk 1,n (sk 1, uk 1, , 1)] ③函数 fk (sk , uk ,Vk 1,n ) 对于变量 Vk1,n 要严格单调。
8.2 动态规划模型建立
下面以投资问题为例介绍动态规划的建模条件。
【例8-2】 某公司现有资金20万元，若投资于三个
8.1 动态规划基础知识
（5）状态转移方程：状态转移方程是确定过程由一
个状态转移到另一个状态的演变过程。动态规划中某一状
态以及该状态下的决策，与下一状态之间具有一定的函数
关系，称这种函数关系的表达式为状态转移方程。如果第
k段的状态为 sk ，该阶段的决策为
的状态就可以用下式来表示：
uk
sk
，则第k+1段
阶段的指标函数，是该阶段最优的指标函数。
8.2 动态规划模型建立
建立动态规划模型，就是在分析实际问题的基础上建 立该问题的动态规划基本方程。成功地应用动态规划方法 的关键，在于识别问题的多阶段特征，将问题分解成为可 用递推关系式联系起来的若干子问题，或者说正确地建立 具体问题的基本方程，这需要经验与技巧。而正确建立基 本递推关系方程的关键又在于正确选择状态变量，保证各 阶段的状态变量具有递推的状态转移关系。
第8章 动态规划
动态规划(DYnamic Programming，缩写为DP)方法 ，是本世纪50年代初期由美国数学家贝尔曼(Richard E ，Bellman)等人提出，后来逐渐发展起来的数学分支， 它是一种解决多阶段决策过程最优化问题的数学规划法 。动态规划的数学模型和求解方法比较灵活，对于连续 的或离散的，线性的或非线性的，确定性的或随机性的 模型，只要能构成多阶段决策过程，便可用动态规划方 法求其最优解。因而在自然科学、社会科学、工程技术 等许多领域具有广泛的用途，甚至一定程度上比线性规 划（LP）、非线性规划（NLP）有成效，特别是对于某 些离散型问题，解析数学无法适用，动态规划方法就成 为非常有用的求解工具。

最优解的存在性
对于多阶段决策问题，如果每个 阶段的决策空间是有限的，则存 在最优解。
最优解的唯一性
对于某些多阶段决策问题，可能 存在多个最优解。在这种情况下， 我们需要进一步分析问题的性质 和约束条件，以确定最优解的个 数和性质。
最优解的稳定性
在某些情况下，最优解可能受到 参数变化的影响。我们需要分析 最优解的稳定性，以确保最优解 在参数变化时仍然保持最优。
VS
详细描述
排序问题可以分为多种类型，如冒泡排序 、快速排序、归并排序等。动态规划可以 通过将问题分解为子问题，逐一求解最优 解，最终得到全局最优解。在排序问题中 ，动态规划可以应用于求解最小化总成本 、最大化总效益等问题。
04
动态规划的求解方法
逆推法
逆推法
从问题的目标状态出发，逆向推算出达到目标状态的 最优决策，直到达到初始状态为止。
案例二：投资组合优化问题
要点一
总结词
要点二
详细描述
投资组合优化问题是动态规划在金融领域的重要应用，通 过合理配置资产，降低投资风险并提高投资收益。
投资组合优化问题需要考虑市场走势、资产特性、风险偏 好等多种因素，通过动态规划的方法，可以确定最优的投 资组合，使得投资者在风险可控的前提下，实现收益最大 化。
详细描述
在背包问题中，给定一组物品，每个物品都有一定的重量和价值，要求在不超过背包容量的限制下， 选择总价值最大的物品组合。通过动态规划的方法，可以将背包问题分解为一系列子问题，逐一求解 最优解。
排序问题
总结词
排序问题是动态规划应用的另一个重要 领域，主要涉及到将一组元素按照一定 的顺序排列，以达到最优的目标。
本最小化和效率最大化。
感谢您的观看

运筹学在工程项目管理中的应用指导教师隧墨生熬援培养单位筮堂型堂堂院研究方向量伍化堡论丞甚廛用评阅人扬量至处塞昌匮壹麦南开大学研究生院二九年十二月‘摘要摘要进度控制项目管理的重要内容之一,在工程项目建设中,对项目进度实施有效的控制,使其顺利达到预定目标,是工程项目管理的一项中心任务.进度控制工作的好坏不仅影响项目的成功与否,还直接影响到项目的经济效益和发展前景.而运筹学中的网络计划技术是一种科学的施工进度控制的方法和手段.因此,将运筹学相关理论有效的应用于工程项目建设中,可以很好的指导工程进度的实旌,保证工期的完成.本论文的研究对象是运筹学相关理论在施工项目管理中的应用,研究的内容是如何将动态规划和网络计划技术和项目进度控制的理论、方法与技术相结合,应用在施工项目的进度控制计划与实施等环节,充分发挥项目进度控制在解决项目实施过程中各种具体问题的作用.论文首先阐述了运筹学的相关理论以及进度控制原理、方法及进度计划的编制与实施等相关理论,接着以某学院综合楼项目为例,阐述了上述理论和原理的应用,包括项目概况、工作结构分解、项目组织机构设置和进度控制制度设置,然后分析了项目具体的进度控制过程,最后对项目进度控制的实施作了评价,找出不足之处.关键词:运筹学; 动态规划;网络计划技术;进度控制; 进度计划;甘特图也豁.. 霉.鹳.路, 罂豁. . 、,.: ; ;;; ;目录录目摘要?.......●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●引言.问题的提出。

研究的目的和意义??...论文的研究思路和基本框架?..:..论文的研究思路??.?..:..论文的基本框架?。

运筹学相关理论综述.动态规划概述。

..动态规划的概念?..动态规划的最优化原理.用动态规划求解多阶段决策问题的基本步骤?..动态规划的基本模型..随机型动态规划问题。

.网络计划技术概述?。

..网络计划技术的概念...网络计划技术的原理??.项目进度控制理论概述一?..项目进度控制概述?.进度控制原理和方法.?...进度控制原理..进度控制的方法、措施和主要任务?...项目进度控制制度设置运筹学在该学院综合楼施工进度控制中的应用?.。

动态规划专题分类视图数轴动规题： (1)较复杂的数轴动规 (4)线性动规 (7)区域动规： (14)未知的动规： (20)数轴动规题：题1.2001年普及组第4题--装箱问题【问题描述】有一个箱子容量为V(正整数,0≤V≤20000),同时有n个物品(0<n≤30),每个物品有一个体积（正整数）。

要求从n个物品中,任取若干个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。

【输入格式】输入文件box.in有若干行。

第一行：一个整数，表示箱子容量V；第二行：一个整数，表示物品个数n；接下来n行，分别表示这n个物品的各自体积。

【输出格式】输出文件box.out只有一行数据，该行只有一个数，表示最小的箱子剩余空间。

【输入样例】2468312797【输出样例】题2.1996年提高组第4题--砝码秤重__数据加强版【问题描述】设有n种砝码,第k种砝码有C k个,每个重量均为W k,求：用这些砝码能秤出的不同重量的个数，但不包括一个砝码也不用的情况。

【输入格式】输入文件weight.in的第一行只有一个数n,表示不同的砝码的种类数.第2行至第n+1行,每行有两个整数.第k+1行的两个数分别表示第k种砝码的个数和重量.【输出格式】输出文件weight.out中只有一行数据:Total=N。

表示用这些砝码能秤出的不同重量数。

【输入样例】22 22 3【输出样例】Total=8【样例说明】重量2,3,4,5,6,7,8,10都能秤得【数据限制】对于100%的数据,砝码的种类n满足:1≤n≤100;对于30%的数据,砝码的总数量C满足:1≤C≤20;对于100%的数据,砝码的总数量C满足:1≤C≤100;对于所有的数据,砝码的总重量W满足:1≤W≤400000;题3.石子归并-szgb.pas【问题描述】有一堆石头质量分别为W1,W2,…,Wn.(Wi≤10000),将石头合并为两堆,使两堆质量的差最小。

【输入】输入文件szgb.in的第一行只有一个整数n(1≤n≤50),表示有n堆石子。

2019/3/8
例7-3的求解
依此类推可求得：
*u3=S3 f3 (S3 ) = 17.5S3 *u2= 0 f2 (S2 ) = 20.8S2 *u1= 0 f1 (S1 ) = 23.7S1 =23700(件)
计算结果表明，前两年应把全部完好设备均投入低负荷生产； 而后三年应把全部完好设备均投入高负荷生产。这样所得的产 量最高，其最高产量为23700件。各年年初的状态为： S1 =
[例7-2]: 第119页 某公司拟将500万元的资本投入所属的甲、乙、丙 三个工厂，各工厂获得投资后年利润将有相应的增 长，一定投资下的利润增长额如下表所示，试确定 最优的投资分配方案，使公司年利润增长额最大。 投资(百万元) 1 2 3 4 5 甲 0.3 0.7 0.9 1.2 1.3 乙 0.5 1.0 1.1 1.1 1.1 丙 0.4 0.6 1.1 1.2 1.2
2019/3/8
阶段指标函数
阶段指标函数是对应某一阶段决 策的效率度量，用gk=rk (Sk, dk)来 加以表示。
2019/3/8
过程指标函数
过程指标函数是用来衡量所实现过程优劣的数量 指标，它是定义在全过程（策略）或后续子过程 （子策略）上的数量函数。过程指标函数常用 Rk,,N 来表示，构成动态规划的过程指标函数应具 有可分性并满足递推关系，即Rk,,N 可表示为rk 和 Rk+1,N二者的函数。最常见的过程指标函数与阶段 指标函数的关系有如下两种： 1.过程指标函数是阶段指标函数的和，此时 Rk,,N =rk +Rk+1,N 2.过程指标函数是阶段指标函数的积，此时 Rk,,N =rk Rk+1,N
2019/3/8
例7-2的求解

能源领域
在能源领域，随机型动态规划软件用于电力调度、能源消耗优化等方面。其优势在于能够综合考虑能源 需求和供应的不确定性，实现能源的有效管理和利用。
软件未来发展趋势与挑战
云计算和大数据技术融合
随着云计算和大数据技术的不断发展，随机型动态规划软件将 进一步与这些技术融合，实现更高效、灵活和可扩展的计算和
详细描述
概率算法的基本思想是通过随机性来加速算法的收敛速度。概率算法可以用于求解优化问题、搜索问题等，如蒙 特卡洛树搜索、遗传算法等。
03
随机型动态规划的软件 实现
软件选择与开发环境
软件选择
选择适合随机型动态规划的软件，如Python、C、Java等，根据具体需求和项目规模进 行选择。
开发环境
搭建适合所选软件的集成开发环境（IDE），如PyCharm、Visual Studio Code等，确 保软件运行稳定。
详细描述
递归法的基本思想是将原问题分解为若干个子问题，这些子问题的解就是原问题的解。在求解子问题 的过程中，如果子问题与原问题相似，则可以继续分解为更小的子问题，直到子问题可以简单求解为 止。
迭代法
总结词
迭代法是一种通过不断迭代逼近解的方法，通过逐步逼近最优解来求解问题。
详细描述
迭代法的基本思想是通过不断迭代来逼近最优解。在每次迭代中，根据当前解 和目标函数来更新解，直到达到预设的精度要求或迭代次数为止。迭代法可以 用于求解优化问题、方程组等。
测试与验证
对软件进行测试和验证，检查 算法实现的正确性和性能，优 化算法。
需求分析
明确软件需求，分析问题规模 和复杂度，为软件实现提供指 导。Fra bibliotek编码实现
按照算法设计，使用编程语言 进行编码实现，确保算法正确 性。

动态规划问题常见解法动态规划（Dynamic Programming）是一种常用的算法思想，用于解决一类具有重叠子问题性质和最优子结构性质的问题。

动态规划通常通过将问题划分为若干个子问题，并分别求解子问题的最优解，从而得到原问题的最优解。

以下是动态规划问题常见的解法：1. 斐波那契数列斐波那契数列是动态规划问题中的经典案例。

它的递推关系式为 F(n) = F(n-1) + F(n-2)，其中 F(0) = 0，F(1) = 1。

可以使用动态规划的思想来解决斐波那契数列问题，通过保存已经计算过的子问题的结果，避免重复计算。

2. 背包问题背包问题是一个经典的优化问题，可以使用动态规划的方法进行求解。

背包问题包括 0/1 背包问题和完全背包问题。

0/1 背包问题中每个物品要么被选中放入背包，要么不选。

完全背包问题中每个物品可以被选中多次放入背包。

通过定义状态转移方程和使用动态规划的思想，可以高效地求解背包问题。

3. 最长递增子序列最长递增子序列是一个常见的子序列问题，可以使用动态规划的方法进行求解。

最长递增子序列指的是在一个序列中，找到一个最长的子序列，使得子序列中的元素按照顺序递增。

通过定义状态转移方程和使用动态规划的思想，可以有效地求解最长递增子序列问题。

4. 最长公共子序列最长公共子序列是一个经典的字符串问题，可以使用动态规划的方法进行求解。

给定两个字符串，找到它们之间最长的公共子序列。

通过定义状态转移方程和使用动态规划的思想，可以高效地求解最长公共子序列问题。

5. 矩阵链乘法矩阵链乘法是一个求解最优括号化问题的经典案例，可以使用动态规划的方法进行求解。

给定多个矩阵的大小，需要找到一个最优的计算顺序，使得计算乘积的次数最少。

通过定义状态转移方程和使用动态规划的思想，可以高效地求解矩阵链乘法问题。

以上是动态规划问题的常见解法，通过使用动态规划的思想和方法，可以解决这些问题，并求得最优解。

特点
动态规划具有最优子结构和重叠子问题的特点，能够通过保存已解决的子问题来避免重复计 算。
应用场景
动态规划广泛应用于路线规划、资源分配、序列匹配等问题，能够有效地解决复杂的优化和 决策问题。
动态规划的优缺点
1 优点
动态规划能够提供最优的解决方案，同时能够高效地解决问题，避免重复计算。
2 缺点
使用动态规划解决问题需要设计状态转移方程，对于复杂问题可能需要较高的思维和计 算复杂度。
《动态规划》PPT课件
欢迎来到《动态规划》PPT课件! 本课程将深入探讨动态规划的应用和技巧， 帮助你理解这一强大的问题求解方法。
什么是动态规划
动态规划是一种通过将问题拆分为更小的子问题，并根据子问题的解来求解 原问题的方法。它可以应用于许多领域，包括优化、组合数学和图论。动态规划的特点 Nhomakorabea应用场景
参考资料
• 经典教材 • 学术论文 • 网络资源
确定问题的初始状态和结束条件，作为动态规划的边界。
4
确定优化方向
选择最优的状态转移路径，以达到问题的最优解。
经典问题解析
斐波那契数列
通过动态规划求解斐波那契数列，可以有效 地避免重复计算，提高计算效率。
最长公共子序列
使用动态规划求解最长公共子序列，可以在 时间复杂度为O(n*m)的情况下找到最长公共 子序列。
最优子结构
定义
最优子结构表示一个问题的最优解可以通过子 问题的最优解来构建。
举例
在路径规划问题中，通过求解子问题的最短路 径，可以获得整个路径规划的最短路径。
重叠子问题
定义
重叠子问题表示一个问题的子问题会被重复计 算多次。
举例
在斐波那契数列中，计算每个数字需要依赖于 前两个数字，导致重复计算了相同的子问题。

动态规划 Dynamic Programming（DP） （ ）
u2 s2 0 1 2 3 4
≥5
（2/3） f3（ s2 + u2 ）+（1/3） f3（ s2 - u2 ）
0 0 0 0 2/3 2/3 1
1 0 4/9 4/9 8/9
2
3
4
f2（s2） 0 0
u*2
… … 1，2 ， 0，2，3 ， ， 1 0， ≤ s3 - 5 ，
动态规划 Dynamic Programming（DP） （ ）
动态规划在经济管理中的应用
随机动态规划简介 随机动态规划不同于确定型动态规划之处在于其下一阶段的状 态不是由当前阶段的状态以及决策完全确定。确切地说， 态不是由当前阶段的状态以及决策完全确定。确切地说，下一阶段 的状态是什么，服从一个概率分布。不过， 的状态是什么，服从一个概率分布。不过，这个概率分布仍由当前 阶段的状态以及决策完全确定。由此， 阶段的状态以及决策完全确定。由此，我们得到随机动态规划的基 本结构。下图给出了这种结构的形象描绘： 本结构。下图给出了这种结构的形象描绘：
7
动态规划 Dynamic Programming（DP） （ ）
s3 f3（s3） u*3
0 0 …
1 0 …
2 0 …
3 2/3 2，3 ，
4 2/3 1，2，3，4 ， ， ，
≥5
1 0，≤ s3 - 5 ，
k=2
u2 s2 0 1 2 3 4
≥5
s2 = 0，1，2，3，4，5，6 ， ， ， ， ， ，
sk+1 = sk + uk 次投资确实成功。 第 k 次投资确实成功。 sk - uk 次投资确实失败。 第 k 次投资确实失败。

动态规划算法的应用
一、动态规划的概念
近年来，涉及动态规划的各种竞赛题越来越多，每一年的 NOI 几乎都至少有一道题目需要用动态 规划的方法来解决；而竞赛对选手运用动态规划知识的要求也越来越高，已经不再停留于简单的递推 和建模上了。
要了解动态规划的概念，首先要知道什么是多阶段决策问题。 1. 多阶段决策问题 如果一类活动过程可以分为若干个互相联系的阶段，在每一个阶段都需作出决策(采取措施)，一 个阶段的决策确定以后，常常影响到下一个阶段的决策，从而就完全确定了一个过程的活动路线，则 称它为多阶段决策问题。 各个阶段的决策构成一个决策序列，称为一个策略。每一个阶段都有若干个决策可供选择，因而 就有许多策略供我们选取，对应于一个策略可以确定活动的效果，这个效果可以用数量来确定。策略 不同，效果也不同，多阶段决策问题，就是要在可以选择的那些策略中间，选取一个最优策略，使在 预定的标准下达到最好的效果. 2．动态规划问题中的术语 阶段：把所给求解问题的过程恰当地分成若干个相互联系的阶段，以便于求解，过程不同，阶段 数就可能不同．描述阶段的变量称为阶段变量。在多数情况下，阶段变量是离散的，用 k 表示。此外， 也有阶段变量是连续的情形。如果过程可以在任何时刻作出决策，且在任意两个不同的时刻之间允许 有无穷多个决策时，阶段变量就是连续的。
解决方法：
我们尝试从正面的思路去分析问题，如上例，不难得出一个非常简单的递归过程 : f1:=f(i-1,j+1); f2:=f(i-1,j); if f1>f2 then f:=f1+a[i,j] else f:=f2+a[i,j]; 显而易见，这个算法就是最简单的搜索算法。时间复杂度为 2n，明显是会超时的。分析一下搜索 的过程，实际上，很多调用都是不必要的，也就是把产生过的最优状态，又产生了一次。为了避免浪 费，很显然，我们存放一个 opt 数组：Opt[i, j] - 每产生一个 f(i, j)，将 f(i, j)的值放入 opt 中，以 后再次调用到 f(i, j)的时候，直接从 opt[i, j]来取就可以了。于是动态规划的状态转移方程被直观地 表示出来了，这样节省了思维的难度，减少了编程的技巧，而运行时间只是相差常数的复杂度，避免 了动态规划状态转移先后的问题，而且在相当多的情况下，递归算法能更好地避免浪费，在比赛中是 非常实用的.

动态规划经典问题动态规划（Dynamic Programming）是一种常用的求解最优化问题的方法，它通过将问题分解成若干子问题，并保存子问题的解，从而避免重复计算，提高计算效率。

在动态规划中，经典问题有不少，其中包括背包问题、最长公共子序列问题、最长递增子序列问题等。

本文将介绍其中的两个经典问题：背包问题和最长递增子序列问题。

一、背包问题背包问题是动态规划中的经典问题之一，它描述了一个给定容量的背包和一系列物品，每一个物品有自己的分量和价值，在限定的容量下，如何选择物品使得背包中的总价值最大化。

假设有一个背包，容量为W，有n个物品，每一个物品的分量分别为w1,w2, ..., wn，对应的价值分别为v1, v2, ..., vn。

要求在限定的背包容量下，选择一些物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大。

解决背包问题的一种常用方法是使用动态规划。

我们可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个物品中，背包容量为j时的最大价值。

根据动态规划的思想，我们可以得到如下的状态转移方程：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)其中，dp[i-1][j]表示不选择第i个物品时的最大价值，dp[i-1][j-wi] + vi表示选择第i个物品时的最大价值。

具体求解背包问题的步骤如下：1. 初始化dp数组，将dp[0][j]和dp[i][0]均设为0，表示背包容量为0时和没有物品可选时的最大价值均为0。

2. 逐个计算dp[i][j]的值，根据状态转移方程更新dp数组。

3. 最终得到dp[n][W]的值，即为所求的最大价值。

例如，假设背包容量为10，有4个物品，它们的分量和价值分别如下：物品1：分量2，价值6物品2：分量2，价值3物品3：分量3，价值5物品4：分量4，价值8根据上述步骤，可以得到如下的dp数组：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01 0 0 6 6 6 6 6 6 6 6 62 0 0 6 6 9 9 9 9 9 9 93 0 0 6 6 9 9 11 11 14 14 144 0 0 6 6 9 9 11 11 14 14 17可以看到，dp[4][10]的值为17，表示在背包容量为10时，选择物品1、物品3和物品4可以得到的最大价值为17。

描述决策的变量，称为决策变量uk(xk)。决策变量 是状态变量的函数。可用一个数、一组数或一向量 （多维情形）来描述。 在实际问题中决策变量的取值往往在某一范围之内， 此范围称为允许决策集合。 4、策略：
决策序列就叫策略。策略有全过程策略和k子策略之分。全过程策略是整个n段决策过程中 依次进行的n个阶段决策构成的决策序列，简称 策略，表示为： u1 , u 2 ,, u n 从阶段k到阶段n依次进行的阶段决策构成的决 策序列称为k-子策略，表示为： u , u ,, u
②“维数障碍”：当变量个数太多时，由于计算机内存和速度 的限制导致问题无法解决。有些问题由于涉及的函数没有理想的 性质使问题只能用动态规划描述，而不能用动态规划方法求解。
状态变量维数不能太高，一般要求小于6。
2、静态决策问题的动态处理
不包含时间因素的决策问题称为静态决策 问题，是一次性决策（如线性规划）。但若 能恰当地人为引入“时段”概念，就可以把 问题转化成一个多阶段决策问题，这样就能 用动态规划去处理了。 这样的例子是大量的（如最短路线问题， 资源分配问题等等）。
多阶段决策过程关于目标函数的总效应是由各阶段的阶段
效应累积形成。适于动态规划求解的问题的目标，必需具
有关于阶段效应的可分离形式、递推性和对于变元RK+1的
严格单调性。k-子过程的目标函数可以表示为:
R k R(x k , u k , x k 1 , u k 1 , , x n , u n ) rk (x k , u k ) rk 1` (x k 1 , u k 1 ) rn (x n , u n )
多阶段决策问题的典型例子：
企业在生产过程中，由于需求是随着时间变 化的因素，因此企业为了获得全年最佳经济效 益，就要在整个生产过程中逐月或逐季的根据 库存和需求决定生产计划。

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金币 (noip2015普及组第一题)
国王将金币作为工资，发放给忠诚的骑士。第一天，骑士收到一枚金币；之后两 天（第二天和第三天），每天收到两枚金币；之后三天（第四、五、六天），每 天收到三枚金币；之后四天（第七、八、九、十天），每天收到四枚金币……；
这种工资发放模式会一直这样延续下去：当连续N天每天收到N枚金币后，骑士会在 之后的连续N+1天里，每天收到N+1枚金币。 请计算在前K天里，骑士一共获得了多少金币。
输入格式： 输入文件只有1行，包含一个正整数K，表示发放金币的天数。
输出格式：
输出文件只有1行，包含一个正整数，即骑士收到的金币数。 输入输出样例
输入样例：
1000
输出样例： 29820
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螺旋方阵 (noip2014普及组第三题)
一个n行n列的螺旋矩阵可由如下方法生成： 从矩阵的左上角(第1行第1列)出发，初始时向右移动；
如果前方是未曾经过的格子，则继续前进，否则右转；重 复上述操作直至经过矩阵中所有格子。根据经过顺序，在
格子中依次填入1,2,3,....，便构成了一个螺旋矩阵。 现给出矩阵大小n以及i和j，请你求出该矩阵中第i行第j
列的数是多少。
下图是一个n=4时的螺旋矩阵。
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螺旋方阵 (noip2014普及组第三题)
请统计某个给定范围[L, R]的所有整数中，数字2出现的次数。 比如在给定范围[2, 22]，数字2在数2中出现了1次，在数12 中出现了1次，在数20中出现了1次，在数21中出现了1次， 在数22中出现了2次，所以数字2在该范围内一共出现了6次。 输入格式 输入共一行，为两个正整数L和R，之间用一个空格隔开。 输出格式

运筹学知到章节测试答案智慧树2023年最新华东交通大学第一章测试1.用运筹学解决问题时，要对问题进行（）。

参考答案:分析和定义2.运筹学是一门（）。

参考答案:定量与定性相结合的学科3.规划论内容不包括（）。

参考答案:网络分析4.运筹学主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及生产经营活动。

（）参考答案:对5.研究大量随机现象，从中揭示出事物基本规律的科学方法是指线性规划法。

（）参考答案:错6.统筹学是用教学方法研究各种系统最优化问题的学科。

（）参考答案:错7.若用图解法求解线性规划问题，则该问题所含决策变量的数目一般为（）。

参考答案:二个8.图解法求解极小化线性规划问题，一般目标函数直线放在可行域内，并（）移动。

参考答案:沿着梯度反方向移动。

9.在二元线性规划问题中，如果问题有可行解，则一定有最优解。

（）参考答案:错10.任何线性规划问题一定有最优解。

（）参考答案:错11.下面哪些不是线性规划问题的标准形式所具备的（）？参考答案:添加新变量时，可以不考虑变量的正负性12.线性规划标准型中，决策变量（）是非负的。

参考答案:一定13.下列哪种解法必须化标准型（）？参考答案:单纯形表格法14.线性规划的标准型主要特征为：(1)目标函数为极大化类型；(2)所有的约束条件都是等式；(3)所数学规划有约束方程右端的常数都是非负的；(4)所有决策变量都是非负的。

（）参考答案:对15.对于线性规划问题，下列说法正确的是（）。

参考答案:说法都正确16.对于任意线性规划问题（含三维以上），它的基可行解和可行域的顶点是一一对应的即基可行解数等于可行域的顶点数。

（）参考答案:对17.基可行解的分量都是正的。

（）参考答案:错18.如果线性规划问题存在最优解，则最优解一定可以在可行解域的顶点上获得。

（）参考答案:对19.可行解是满足约束条件和非负条件的决策变量的一组取值:（）参考答案:正确20.用单纯形法求解线性规划时，不论极大化或者是极小化问题，均用最小比值原则确定出基变量:（）参考答案:正确21.求极小值，唯一最优解情形，要求所有检验数（）时达到最优。