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一、解：第 k 月的需求量 Nk(k=1,2,3,4)状量 Xk：第 k 月初的存量， X1=X5=0，0≤Xk≤ Nk+⋯+N4决策量 Uk：第 k 月的生量， max{0， Nk-Xk} ≤ Uk≤min{6 ，Nk+⋯+N4 - Xk}状移方程： X = Uk + Xk – Nkk+1第 k 月的成本 Vk = *(Xk - Nk) Uk=03 + Uk + *(Uk + Xk - Nk) Uk ≠ 0F k(Xk) 是由第 k 月初的存量 Xk 开始到第 4 月份束段的最成本F k(Xk) = min{Vk + F k+1(X k+1 )}1≤k≤4= min{ 3 + Uk + *(Uk + Xk - Nk) + F k+1(Uk + Xk - Nk) }Uk≠0min{ *(Xk - Nk) + F k+1(Xk - Nk) }Uk=0F5(X5)=0四个月内的最成本F1 (X1)=F 1(0)算步以下：（1） k=40≤X4≤4，max{0，4 - X4}≤U4≤min{6，4-X4}X4 U4 X5 V4 F5(X5) V4 + F5(X5)0 4 0 7 0 7=F4(0)1 3 0 6 0 6=F4(1)2 2 0 5 0 5=F (2)43 1 04 0 4=F4(3)4 0 0 0 0 0=F4(4)即于状 X4 的每个取，都有唯一确定的决策量U4 使得 F4(X4) 最（2） k=30≤X3≤6，max{0，2 - X3} ≤U3≤min{6 ， 6-X3}X3 U3 X4 V3 F4(X4) V3 + F4(X4) 0 2 0 5 7 123 1 64 2 85 135 3 46 4 11 0 11=F3(0)1 1 0 4 7 112 1 63 2 7 5 124 3 42 5 4 10 0 10=F3(1) 0 0 0 7 7=F (2)31 1 62 2 6 5 113 3 43 4 4 9 0 90 1 6 =F (3)31 2 5 5 102 3 44 3 4 8 0 80 2 1 5 6=F (4)31 3 42 4 7 0 75 0 3 4 =F3 (5)1 4 6 0 66 0 4 3 0 2=F3(6)（3） k=2 时0≤X2≤9，max{0，3 - X2}≤U2≤min{6，9-X2}X2 U2 X3 V2 F3(X3) V2 + F 3(X3) 0 3 0 6 11 174 1 105 2 9 7 16=F (0)26 3 171 2 0 5 11 163 1 104 2 8 7 15=F2(1)5 3 166 4 11 6 172 1 0 4 11 152 1 103 2 7 7 14=F (2)24 3 155 4 106 166 5 173 0 0 0 11 11=F (3)21 1 102 2 6 7 133 3 144 4 9 6 155 5 166 6 12 2 144 0 1 10 =F (4)21 2 5 7 132 3 133 4 8 6 144 5 155 6 11 2 135 0 2 1 7 8=F (5)21 3 122 4 7 6 133 5 144 6 10 2 126 0 3 8=F (6)21 4 6 6 122 5 133 6 9 2 117 0 4 2 6 8=F (7)21 5 122 6 8 2 108 0 5 8=F2(8)9 1 6 7 2 90 6 3 2 5=F (9)2（4） k=1X1=0，max{0，2} ≤U1≤min{6 ， 11}X1 U1 X2 V1 F2(X2) V1 + F2(X2) 0 2 0 5 16 213 1 154 2 8 14 225 3 11 =F1 (0)6 4 11由以上算可得， 4 个月的最成本 F (0) = ( 千元 )1从 k=1 回溯，可得最果中各段的状量Xk 和决策量 Uk 以下表：月份 k 量 Uk 月初存量 Xk 需求量 Nk 每个月成本Vk1 5 0 22 03 3 03 6 0 2 114 0 4 4 0二、解：1、变量设定段 k：已遍 k 个点， k=1,2 ⋯ 6,7 。
6种计算模型计算模型是计算机科学中的一个重要概念，它是描述计算过程的数学模型。
在计算机科学中，有许多种不同的计算模型，每种模型都有自己的特点和适用范围。
在本文中，我们将介绍6种常见的计算模型。
1.有限自动机：有限自动机是一种描述有限状态机的计算模型。
它由一组有限状态、一组输入符号和一组状态转移函数组成。
有限自动机适用于描述简单的计算过程，如正则表达式匹配和字符串处理等。
2.图灵机：图灵机是由英国数学家艾伦·图灵提出的一种抽象计算模型。
图灵机包括一个无限长的纸带和一个可以读写移动的头部。
图灵机可以模拟任何计算过程，因此被认为是一种通用的计算模型。
mbda演算：Lambda演算是一种基于函数定义的计算模型。
它使用匿名函数和函数应用来描述计算过程。
Lambda演算是函数式编程语言的理论基础，它具有优雅简洁的数学形式。
4.递归函数：递归函数是一种递归定义的计算模型。
它使用函数自身的调用来描述计算过程，递归函数适用于描述递归结构的计算问题，如树形结构的遍历和分治算法等。
5.数据流模型：数据流模型是一种描述并行计算的计算模型。
它使用数据流图来描述计算过程，将计算分解成一系列数据流操作。
数据流模型适用于描述流式计算和并行计算等。
6.并发模型：并发模型是一种描述并发计算的计算模型。
它使用并发控制结构来描述计算过程，将计算分解成多个并发执行的任务。
并发模型适用于描述多任务调度和并发通信等。
这些计算模型各具特点，在不同的计算问题中有不同的应用。
了解和掌握这些计算模型有助于我们更好地理解计算过程和设计高效的算法。
希望本文对你有所帮助。
2计算理论与计算模型计算理论和计算模型是计算机科学中非常重要的概念，它们对计算机科学的发展和应用产生了深远的影响。
计算理论是研究计算问题的基础理论，包括了算法、复杂性理论、计算复杂度理论等内容；而计算模型是描述计算机的抽象模型，包括了有限自动机、图灵机、lambda演算等多种模型。
在这篇文章中，我们将探讨计算理论和计算模型之间的关系，以及它们在计算机科学领域中的应用。
首先，让我们来看看计算理论和计算模型之间的关系。
计算理论是研究计算问题的数学理论，主要包括了算法的设计和分析、计算复杂性的研究等内容。
算法是一种解决问题的步骤序列，其设计和分析是计算理论的核心内容之一、通过研究算法，我们可以了解到如何高效地解决各种不同的计算问题，从而提高计算机科学的效率和实用性。
另一方面，计算模型是描述计算机的抽象模型，用来帮助我们理解计算机是如何进行计算的。
常见的计算模型包括了有限自动机、图灵机、lambda演算等。
有限自动机是一种具有有限个状态和转移规则的抽象计算模型，用来描述自动控制系统的行为。
而图灵机是英国数学家图灵提出的一种理论计算模型，它可以模拟任何计算问题的解决过程。
lambda演算则是由数学家艾伦·图灵和斯蒂芬·科尔尼（Stephen Cole Kleene）提出的一种基于λ演算符号的计算模型，用来描述函数式编程语言的计算过程。
计算理论和计算模型之间有着密切的关系。
计算理论提供了研究计算问题的基础理论，而计算模型则帮助我们理解计算机是如何进行计算的。
通过研究计算理论和计算模型，我们可以更好地理解计算机科学中的各种重要概念和理论，为计算机科学的发展和应用奠定了坚实的基础。
在计算机科学领域中，计算理论和计算模型有着广泛的应用。
在算法设计和分析方面，计算理论提供了许多重要的方法和技术，如分治法、动态规划、贪心算法等，用来解决各种不同的计算问题。
在计算复杂性理论方面，计算理论帮助我们理解计算问题的困难程度，并提出了许多重要的结论，如P=NP问题、NP完全问题等。
2计算理论与计算模型计算理论与计算模型是计算机科学中的重要理论基础，它研究计算的基本原理、能力和限制等问题。
在计算机科学的发展过程中，计算理论和计算模型起到了桥梁和纽带的作用，不仅推动了计算机科学的发展，也对计算机科学中的其他分支学科产生了深远的影响。
计算理论主要研究计算的数学和逻辑基础，它关注计算过程、算法和问题，以及计算的可行性和有效性等内容。
计算理论的主要内容包括图灵机模型、可计算性理论、形式语言与自动机理论、复杂性理论等。
计算模型指的是对计算过程的抽象和形式化描述。
计算模型旨在研究不同计算机系统之间的共性和异同，帮助人们更好地理解计算过程的本质。
常见的计算模型有图灵机、有限自动机、带状态机等。
图灵机模型是计算理论和计算模型的核心之一，它由英国数学家图灵于1936年提出。
图灵机模型使用一个带有无限长纸带的虚拟机器，通过读写和移动机器头来模拟计算过程。
图灵机模型具有简单、通用和可计算的特点，被广泛用于计算理论和计算机科学的研究。
可计算性理论是计算理论中的一个重要分支，它研究了哪些问题可以通过算法和计算过程进行求解，以及哪些问题是无法通过算法求解的。
可计算性理论的核心是判定问题的可计算性，即确定一些问题是否存在一个算法可以解决它。
可计算性理论的代表性工作是图灵的停机问题，即判断一些图灵机是否能在有限步骤内终止。
图灵证明了停机问题是不可判定的，也就是说无法通过一个算法来解决停机问题。
形式语言与自动机理论是计算机科学中的另一个重要分支，它研究了形式语言的定义、生成和识别等问题，以及自动机的建模和分析方法。
形式语言是用于描述计算机科学中的计算过程和问题的一种工具，而自动机则是用于模拟和分析这些计算过程和问题的一种抽象模型。
形式语言与自动机理论不仅在编程语言的设计和解析中有重要应用，还在计算过程的理论分析中起到了重要的作用。
复杂性理论是计算理论和计算模型中的一个重要研究方向，它研究问题的复杂性与计算资源之间的关系，以及不同计算模型和算法的效率和可行性。
