动态规划作业完整

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动态规划作业

1、1、设某工厂自国外进口一部精密机器,由机器制造厂至出口港有三个港口可供选择,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,其间的运输成本如图中所标的数字,试求运费最低的路线?

把A看作终点,该问题可分为4个阶段。

f k(S k)表示从第K阶段点S k到终点A的最短距离。

f4(B1)=20,f4(B2)=40,f4(B3)=30

f3(C1)=min[d3(C1,B1)+ f4(B1), d3(C1,B2)+ f4(B2), d3(C1,B3)+ f4(B3) ]=70,U3(C1)= B2 或B3

f3(C2)=40 ,U3(C2)= B3

f3(C3)=80 ,U3(C3)= B1或B2 或B3

f2(D1)=80 ,U2(D1)= C1

f2(D2)=70 ,U2(D2)= C2

f1(E)=110 ,U1(E)= D1或D2

所以可以得到以下最短路线,

E→D1→C1→B2 / B3→A

E→D2→C2→B3→A

2、习题4-2

解:1)将问题按地区分为三个阶段,三个地区的编号分别为1、2、3;

2)设Sk表示为分配给第k个地区到第n个地区的销售点数,

Xk表示为分配给第k个地区的销售点数,S k+1=S k-X k

Pk(Xk)表示为Xk个销售点分到第k个地区所得的利润值

fk(Sk)表示为Sk个销售点分配给第k个地区到第n个地区的最大利润值

3)递推关系式:

fk(Sk)=max[ Pk(Xk)+ f k+1(S k-X k) ] k=3,2,1

f4(S4)=0

4)从最后一个阶段开始向前逆推计算

第三阶段:

设将S3个销售点(S3=0,1,2,3,4)全部分配给第三个地区时,最大利润值为:

f3(S3)=max[P3(X3)] 其中X3=S3=0,1,2,3,4

表1

第二阶段:

设将S2个销售点(S2=0,1,2,3,4)分配给乙丙两个地区时,对每一个S2值,都有一种最优分配方案,使得最大盈利值为:f2(S2)=max[ P2(X2)+ f3(S2-X2) ]

其中,X2=0,1,2,3,4

表2

第一阶段:

设将S1个销售点(S1=4)分配给三个地区时,则最大利润值为:f1(S1)=max[ P1(X1)+ f2(4-X1) ]

其中,X1=0,1,2,3,4

表3

然后按计算表格的顺序反推,可知最优分配方案有两个:最大总利润为53

1)由X1*=2,X2*=1,X3*=1。即得第一个地区分得2个销售点,第二个地区分得1个销售点,第三个地区分得1个销售点。

2)由X1*=3,X2*=1,X3*=0。即得第一个地区分得3个销售点,第二个地区分得1个销售点,第三个地区分得0个销售点。

3、

某施工单位有500台挖掘设备,在超负荷施工情况下,年

产值为20万元/台,但其完好率仅为0.4,在正常负荷下,年产值为15万元/台,完好率为0.8。在四年内合理安排两种不同负荷下施工的挖掘设备数量,使第四年年末仍有160台设备保持完好,并使产值最高。试求出四年内使得产值最高的施工方案和产值数。 解:1)该问题分成四个阶段,k 表示年度,k =1,2,3,4 2)设Sk 表示为分配给第k 年初拥有的完好挖掘设备数量, Uk 表示为第k 年初分配在超负荷下施工的挖掘设备数量, Dk (Sk)={ Uk|0≤Uk ≤Sk }

Sk -Uk 表示为第k 年初分配在正常负荷下施工的挖掘设备数量。 状态转移方程:S k +1=0.4Uk +0.8(Sk -Uk), S1=500台 3)设vk(sk,uk)为第k 年度的产量,则 vk =20Uk +15(Sk -Uk)

故指标函数为V1,4= f k (Sk)表示由资源量Sk 出发,从第k 年开始到第4年结束时所生产的产量最大。

4)递推关系式:f k (Sk)=MAX{20 Uk +15(Sk -Uk)+ f k+1[0.4Uk +0.8(Sk -Uk)]} k=1,2,3,4

5)从第4阶段开始,向前逆推计算 当k =4时,

∑=4

1

k )

U ,(S V k k k

S5=160, 0.4U4 +0.8(S4-U4)=160 2S4-U4=400 U4=2S4-400 f4(S4)=MAX{20 U4 +15(S4-U4)+ f5[0.4U4 +0.8(S4-U4)]} =MAX{5 U4 +15S4}

=25S4-2000

当k=3时,

f3(S3)=MAX{20 U3 +15(S3-U3)+ f4[0.4U3 +0.8(S3-U3)]} = MAX{5U3+15S3+25(0.8S3-0.4U3)-2000}

=MAX{-5U3 +35S3-2000}

故得最大解U3*=0

所以f3(S3)=35 S3-2000

依次类推,可求得:

U2*=0,f2(S2)=43S2-2000

U1*=0,f1(S1)=49.4S1-2000

因为S1=500台,故f1(S1)=22700台

最优策略为U1*=0,U2*=0,U3*=0,U4*=112

已知S1=500,

S2=0.4U1 *+0.8(S1-U1*)=0.8S1=400

S3=0.4U2 *+0.8(S2-U2*)=0.8S2=320

S4=0.4U3 *+0.8(S3-U3*)=0.8S3=256

U4=2S4-400=112 S4-U4=256-112=144

即前三年应把年初全部完好的挖掘设备投入正常负荷下施工,第四年应把年初112台全部完好的挖掘设备投入超负荷下施工,144台

投入正常负荷下施工。这样最高产量为22700台。

4、

某电视机厂为生产电视机而需生产喇叭,生产以万只为单

位。根据以往记录,一年的四个季度需要喇叭分别是3万、2万、3万、2万只。设每万只存放在仓库内一个季度的存储费为0.2万元,每生产一批的装配费为2万元,每万只的生产成本费为1万元。问应该怎样安排四个季度的生产,才能使总的费用最小?

再生产点性质,

Xi Xi hi Xi n

Xi Xi Xi Ci 2.0)(00,2,12)(=?

??==+= C(1,1)=C(3)+h(0)=5 C(1,2)=C(5)+h(2)=7.4 C(1,3)=C(8)+h(5)+h(3)=11.6 C(1,4)=C(10)+h(7)+h(5)+h(2)=14.8

C(2,2)=C(2)+h(0)=4 C(2,3)=C(5)+h(3)=7.6 C(2,4)=C(7)+h(5)+h(2)=10.4

C(3,3)=C(3)+h(0)=5 C(3,4)=C(5)+h(2)=7.4 C(4,4)=C(2)+h(0)=4 f0=0 f1=f0+ C(1,1)=5 j(1)=1

f2=min{f0+ C(1,2),f1+ C(2,2)}=min{0+7.4,5+4}=7.4 j(2)=1 f3= min{f0+ C(1,3),f1+ C(2,3),f2+ C(3,3)} =min{0+11.6,5+7.6,7.4+5}=11.6 j(3)=1

F4= min{f0+ C(1,4),f1+ C(2,4),f2+ C(3,4), f3+ C(4,4)} =min{0+14.8,5+10.4,7.4+7.4,11.6+4}=14.8 j(4)=1,3 当j(4)=1,X1=d1+d2+d3+d4=10,X2=0,X3=0,X4=0

当j(4)=3,X3=d3+d4=5,X4=0,X1=d1+d2=5,X2=0。 5、

某工厂生产三种产品,各产品重量与利润关系如下表所示,

现将此三种产品运往市场出售,运输能力总重量不超过6吨。问如何安排运输使总利润最大。

解:

(){}

{()

}

()()}

{2180,60max 3463180max )2130180max(3180max 62221

,036

343f f x f x x x x f x x ++=-+=++==≤

(){}

{()

}

()()()}{}{0

1260260,210,240max 0260,3130,60max 2362130max )180max(2130max 611112

,1,026

232===+++=-+=+==≤x f f f x f x x x f x x (){}

{()

}

()1

180

22322130max )180max(2130max 2110

22

232===-+=+==≤x f x f x x x f x x

()}{1

3,02,1103,22,01260260,260max 63========x x x x x x f

6、某工厂在一年进行了A、B、C三种新产品试制,由于资金不足,估计在年内这三种新产品研制不成功的概率分别为0.40、0.60、0.80,因而都研制不成功的概率为0.4×0.6×0.8=0.l92。为了促进三种新产品的研制,决定增援2万元的研制费,并要资金集中使用,以万元为单位进行分配。其增援研制费与新产品不成功的概率如下表所示。试问如何分配费用,使这三秤新产品都研制不成功的概率为最小。

解:1) (1分)将问题按产品A、B、C分为三个阶段,k=1、2、3;

2) (6分)设Sk表示第k阶段可分配给第k个产品到第n个产

品的研制费,S1=2

Xk设为决策变量,表示第k阶段分配给第k个产品的研制费。

状态转移方程为Sk+1=Sk-Xk

允许决策集合:Dk(Sk)={ Xk∣0≤Xk≤Sk,Xk为整数}

Pk(Xk)表示为第k个产品失败的概率

fk(Sk)表示为Sk万元研制费分配给第k个产品到第n个产品的最小的失败概率

3)(4分)递推关系式:

f k(Sk)=min[ Pk(Xk)×f k+1(Sk-Xk) ] k=3,2,1

边界条件:f4(S4)=1

4)(11分)从最后一个阶段开始向前逆推计算

第三阶段:

设将S3万元研制费(S3=0,1,2)全部分配给C产品时,最小的失败概率为:

f3(S3)=min[P3(X3)] 其中X3=S3=0,1,2

X3*表示使得f3(S3)为最大值时的最优决策。

第二阶段:

设将S2万元研制费(S2=0,1,2)分配给B、C产品时,最小的失败概率为:

f2(S2)=min[ P2(X2)×f3(S2-X2) ]

其中,X2=0,1,2

第一阶段:

设将S1万元研制费(S1=2)分配给三个产品时,最小的失败概

率为:

f1(S1)=min[ P1(X1)×f2(S1-X1) ]

其中,X1=0,1,2

5)即分配给A产品1万元,B产品0万元,C产品1万元,可使三个小组都失败的概率减小到0.060。

动态规划例题

例1:机器负荷分配问题 某公司新购进1000台机床,每台机床都可在高、低两种不同的负荷下进行生产,设在高负荷下生产的产量函数为g(x )=10x (单位:百件),其中x 为投入生产的机床数量,年完好率为a =0.7;在低负荷下生产的产量函数为h(y)=6y (单位:百件),其中y 为投人生产的机床数量,年完好率为b=0.9。计划连续使用5年,试问每年如何安排机床在高、低负荷下的生产计划,使在五年内生产的产品总产量达到最高。 例2:某企业通过市场调查,估计今后四个时期市场对某种产品的需要量如下表: 时期(k) 1 2 3 4 需要量(d k ) 2(单位) 3 2 4 假定不论在任何时期,生产每批产品的固定成本费为3(千元),若不生产,则为零;生产单位产品成本费为1(千元);每个时期生产能力所允许的最大生产批量为不超过6个单位,则任何时期生产x 个单位产品的成本费用为: 若 0<x ≤6 , 则生产总成本=3十1·x 若 x =0 , 则生产总成本=0 又设每个时期末未销售出去的产品,在一个时期内单位产品的库存费用为0.5(千元),同时还假定第1时期开始之初和在第4个时期之末,均无产品库存。现在我们的问题是;在满足上述给定的条件下,该厂如何安排各个时期的生产与库存,使所花的总成本费用最低? 例3:设某企业在第一年初购买一台新设备,该设备在五年内的年运行收益、年运行费用及更换新设备的净费用如下表:(单位:万元) 年份(k) 役龄(t) 运行收益()k g t 运行费用()k r t 更新费用()k c t 第一年 0 22 6 18 第二年 0 1 23 21 6 8 19 22

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动态规划作业 1、1、设某工厂自国外进口一部精密机器,由机器制造厂至出口港有三个港口可供选择,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,其间的运输成本如图中所标的数字,试求运费最低的路线? 把A看作终点,该问题可分为4个阶段。 f k(S k)表示从第K阶段点S k到终点A的最短距离。 f4(B1)=20,f4(B2)=40,f4(B3)=30 f3(C1)=min[d3(C1,B1)+ f4(B1), d3(C1,B2)+ f4(B2), d3(C1,B3)+ f4(B3) ]=70,U3(C1)= B2 或B3 f3(C2)=40 ,U3(C2)= B3 f3(C3)=80 ,U3(C3)= B1或B2 或B3 f2(D1)=80 ,U2(D1)= C1 f2(D2)=70 ,U2(D2)= C2 f1(E)=110 ,U1(E)= D1或D2 所以可以得到以下最短路线,

E→D1→C1→B2 / B3→A E→D2→C2→B3→A 2、习题4-2 解:1)将问题按地区分为三个阶段,三个地区的编号分别为1、2、3; 2)设Sk表示为分配给第k个地区到第n个地区的销售点数, Xk表示为分配给第k个地区的销售点数,S k+1=S k-X k Pk(Xk)表示为Xk个销售点分到第k个地区所得的利润值 fk(Sk)表示为Sk个销售点分配给第k个地区到第n个地区的最大利润值 3)递推关系式: fk(Sk)=max[ Pk(Xk)+ f k+1(S k-X k) ] k=3,2,1 f4(S4)=0 4)从最后一个阶段开始向前逆推计算 第三阶段: 设将S3个销售点(S3=0,1,2,3,4)全部分配给第三个地区时,最大利润值为: f3(S3)=max[P3(X3)] 其中X3=S3=0,1,2,3,4 表1

动态规划作业完整修订稿

动态规划作业完整 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

动态规划作业 1、1、设某工厂自国外进口一部精密机器,由机器制造厂至出口港有三个港口可供选择,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,其间的运输成本如图中所标的数字,试求运费最低的路线? 把A看作终点,该问题可分为4个阶段。 f k(S k)表示从第K阶段点S k到终点A的最短距离。 f4(B1)=20,f4(B2)=40,f4(B3)=30 f3(C1)=min[d3(C1, B1)+ f4(B1), d3(C1, B2)+ f4(B2), d3(C1, B3)+ f4(B3) ]=70,U3(C1)= B2 或B3 f3(C2)=40 ,U3(C2)= B3 f3(C3)=80 ,U3(C3)= B1或B2 或B3 f2(D1)=80 ,U2(D1)= C1 f2(D2)=70 ,U2(D2)= C2 f1(E)=110 ,U1(E)= D1或D2 所以可以得到以下最短路线,

E→D1→C1→B2 / B3→A E→D2→C2→B3→A 2、习题4-2 解:1)将问题按地区分为三个阶段,三个地区的编号分别为1、2、3; 2)设Sk表示为分配给第k个地区到第n个地区的销售点数, Xk表示为分配给第k个地区的销售点数,S k+1=S k-X k Pk(Xk)表示为Xk个销售点分到第k个地区所得的利润值 fk(Sk)表示为Sk个销售点分配给第k个地区到第n个地区的最大利润值 3)递推关系式: fk(Sk)=max[ Pk(Xk)+ f k+1(S k-X k) ] k=3,2,1 f4(S4)=0 4)从最后一个阶段开始向前逆推计算 第三阶段: 设将S3个销售点(S3=0,1,2,3,4)全部分配给第三个地区时,最大利润值为: f3(S3)=max[P3(X3)] 其中X3=S3=0,1,2,3,4 表1

经典算法——动态规划教程

动态规划是对最优化问题的一种新的算法设计方法。由于各种问题的性质不同,确定最优解的条件也互不相同,因而动态规划的没计法对不同的问题,有各具特色的表示方式。不存在一种万能的动态规划算法。但是可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行讨论,学会这一设计方法。 多阶段决策过程最优化问题 ——动态规划的基本模型 在现实生活中,有一类活动的过程,由于它的特殊性,可将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。因此各个阶段决策的选取不能任意确定,它依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后,就组成一个决策序列,因而也就确定了整个过程的一条活动路线。这种把一个问题看做是一个前后关联具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程,这种问题称为多阶段决策最优化问题。 【例题1】最短路径问题。图中给出了一个地图,地图中每个顶点代表一个城市,两个城市间的连线代表道路,连线上的数值代表道路的长度。现在,想从城市A到达城市E,怎样走路程最短,最短路程的长度是多少? 【分析】把从A到E的全过程分成四个阶段,用k表示阶段变量,第1阶段有一个初始状态A,两条可供选择的支路ABl、AB2;第2阶段有两个初始状态B1、 B2,B1有三条可供选择的支路,B2有两条可供选择的支路……。用dk(x k,x k+1)表示在第k阶段由初始状态x k到下阶段的初始状态x k+1的路径距离,Fk(x k)表示从第k阶段的x k到终点E的最短距离,利用倒推方法求解A到E的最短距离。具体计算过程如下: S1:K=4,有:F4(D1)=3,F4(D2)=4,F4(D3)=3 S2: K=3,有: F3(C1)=min{d3(C1,D1)+F4(D1),d3(C1,D2)+F4(d2)}=min{8,10}=8 F3(C2)=d3(C2,D1)+f4(D1)=5+3=8 F3(C3)=d3(C3,D3)+f4(D3)=8+3=11 F3(C4)=d3(C4,D3)+f4(D3)=3+3=6

动态规划讲解大全(含例题及答案)

动态规划讲解大全 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)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(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,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年出版了他的名著Dynamic Programming,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、排序、装载等问题,用动态规划方法比用其它方法求解更为方便。 虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题,但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划),只要人为地引进时间因素,把它视为多阶段决策过程,也可以用动态规划方法方便地求解。 动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法,而不是一种特殊算法。不象前面所述的那些搜索或数值计算那样,具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题,由于各种问题的性质不同,确定最优解的条件也互不相同,因而动态规划的设计方法对不同的问题,有各具特色的解题方法,而不存在一种万能的动态规划算法,可以解决各类最优化问题。因此读者在学习时,除了要对基本概念和方法正确理解外,必须具体问题具体分析处理,以丰富的想象力去建立模型,用创造性的技巧去求解。我们也可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行分析、讨论,逐渐学会并掌握这一设计方法。 基本模型 多阶段决策过程的最优化问题。 在现实生活中,有一类活动的过程,由于它的特殊性,可将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。当然,各个阶段决策的选取不是任意确定的,它依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展,当各个阶段决策确定后,就组成一个决策序列,因而也就确定了整个过程的一条活动路线,如图所示:(看词条图) 这种把一个问题看作是一个前后关联具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程,这种问题就称为多阶段决策问题。 记忆化搜索 给你一个数字三角形, 形式如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 找出从第一层到最后一层的一条路,使得所经过的权值之和最小或者最大. 无论对与新手还是老手,这都是再熟悉不过的题了,很容易地,我们写出状态转移方程:f(i, j)=a[i, j] + min{f(i+1, j),f(i+1, j + 1)} 对于动态规划算法解决这个问题,我们根据状态转移方程和状态转移方向,比较容易地写出动态规划的循环表示方法。但是,当状态和转移非常复杂的时候,也许写出循环式的动态规划就不是那么

0018算法笔记——【动态规划】流水作业调度问题与Johnson法则

1、问题描述: n个作业{1,2,…,n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工,然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序,使得从第一个作业在机器M1上开始加工,到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析 直观上,一个最优调度应使机器M1没有空闲时间,且机器M2的空闲时间最少。在一般情况下,机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。设全部作业的集合为N={1,2,…,n}。S是N的作业子集。在一般情况下,机器M1开始加工S中作业时,机器M2还在加工其他作业,要等时间t后才可利用。将这种情况下完成S中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为T(N,0)。 设π是所给n个流水作业的一个最优调度,它所需的加工时间为 aπ(1)+T’。其中T’是在机器M2的等待时间为bπ(1)时,安排作业 π(2),…,π(n)所需的时间。 记S=N-{π(1)},则有T’=T(S,bπ(1))。 证明:事实上,由T的定义知T’>=T(S,bπ(1))。若T’>T(S,bπ(1)),设π’是作业集S在机器M2的等待时间为bπ(1)情况下的一个最优调度。

则π(1),π'(2),…,π'(n)是N的一个调度,且该调度所需的时间为 aπ(1)+T(S,bπ(1))

动态规划法求解生产与存储问题

动态规划 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。 根据演变过程的具体情况,状态变量可以是离散的或是连续的。为了计算方便有时将连续变量离散化,为了分析的方便有时又将离散的变量视为连续的。 2.决策 当一个阶段的状态确定后,可以做出各种选择从而演变到下一阶段的某个状态,这种选择手段称为决策(decision),在最优控制问题中也称为控制(control)描述决策的变量称为决策变量(decision virable)。变量允许取值的范围称为允许决策集合(set of admissble

动态规划习题

第七章动态规划 规划问题的最终目的就是确定各决策变量的取值,以使目标函数达到极大或极小。在线性规划和非线性规划中,决策变量都是以集合的形式被一次性处理的;然而,有时我们也会面对决策变量需分期、分批处理的多阶段决策问题。所谓多阶段决策问题是指这样一类活动过程:它可以分解为若干个互相联系的阶段,在每一阶段分别对应着一组可供选取的决策集合;即构成过程的每个阶段都需要进行一次决策的决策问题。将各个阶段的决策综合起来构成一个决策序列,称为一个策略。显然,由于各个阶段选取的决策不同,对应整个过程可以有一系列不同的策略。当过程采取某个具体策略时,相应可以得到一个确定的效果,采取不同的策略,就会得到不同的效果。多阶段的决策问题,就是要在所有可能采取的策略中选取一个最优的策略,以便得到最佳的效果。动态规划(dynamic programming)同前面介绍过的各种优化方法不同,它不是一种算法,而是考察问题的一种途径。动态规划是一种求解多阶段决策问题的系统技术,可以说它横跨整个规划领域(线性规划和非线性规划)。当然,由于动态规划不是一种特定的算法,因而它不象线性规划那样有一个标准的数学表达式和明确定义的一组规则,动态规划必须对具体问题进行具体的分析处理。在多阶段决策问题中,有些问题对阶段的划分具有明显的时序性,动态规划的“动态”二字也由此而得名。动态规划的主要创始人是美国数学家贝尔曼(Bellman)。20世纪40年代末50年代初,当时在兰德公司(Rand Corporation)从事研究工作的贝尔曼首先提出了动态规划的概念。1957年贝尔曼发表了数篇研究论文,并出版了他的第一部著作《动态规划》。该著作成为了当时唯一的进一步研究和应用动态规划的理论源泉。1961年贝尔曼出版了他的第二部著作,并于1962年同杜瑞佛思(Dreyfus)合作出版了第三部著作。在贝尔曼及其助手们致力于发展和推广这一技术的同时,其他一些学者也对动态规划的发展做出了重大的贡献,其中最值得一提的是爱尔思(Aris)和梅特顿(Mitten)。爱尔思先后于1961年和1964年出版了两部关于动态规划的著作,并于1964年同尼母霍思尔(Nemhauser)、威尔德(Wild)一道创建了处理分枝、循环性多阶段决策系统的一般性理论。梅特顿提出了许多对动态规划后来发展有着重要意义的基础性观点,并且对明晰动态规划路径的数学性质做出了巨大的贡献。 动态规划在工程技术、经济管理等社会各个领域都有着广泛的应用,并且获得了显著的效果。在经济管理方面,动态规划可以用来解决最优路径问题、资源分配问题、生产调度问题、库存管理问题、排序问题、设备更新问题以及生产过程最优控制问题等,是经济管理中一种重要的决策技术。许多规划问题用动态规划的方法来处理,常比线性规划或非线性规划更有效。特别是对于离散的问题,由于解析数学无法发挥作用,动态规划便成为了一种非常有用的工具。 动态规划可以按照决策过程的演变是否确定分为确定性动态规划和随机性动态规划;也可以按照决策变量的取值是否连续分为连续性动态规划和离散性动态规划。本教材主要介绍动态规划的基本概念、理论和方法,并通过典型的案例说明这些理论和方法的应用。 §7.1 动态规划的基本理论 1.1多阶段决策过程的数学描述 有这样一类活动过程,其整个过程可分为若干相互联系的阶段,每一阶段都要作出相应的决策,以使整个过程达到最佳的活动效果。任何一个阶段(stage,即决策点)都是由输入(input)、决策(decision)、状态转移律(transformation function)和输出(output)构成的,如图7-1(a)所示。其中输入和输出也称为状态(state),输入称为输入状态,输出称为输出状态。

01背包问题动态规划详解及C++代码

0/1背包问题动态规划详解及C++代码 1. 问题描述 给定一个载重量为C的背包 有n个物品 其重量为wi 价值为vi 1<=i<=n 要求:把物品装入背包 并使包内物品价值最大2. 问题分析 在0/1背包问题中 物体或者被装入背包 或者不被装入背包 只有两种选择。循环变量i j意义 前i个物品能够装入载重量为j的背包中 数组c意义 c[i][j]表示前i个物品能装入载重量为j的背包中物品的最大价值 若w[i]>j 第i个物品不装入背包 否则 若w[i]<=j且第i个物品装入背包后的价值>c[i-1][j] 则记录当前最大价值 替换为第i个物品装入背包后的价值 其c++代码如下 #include using namespace std; void KANPSACK_DP(int c[50][50], int w[50], int v[50], int n, int C) { for(int i = 0; i <= C; i ++) { c[0][i] = 0; } for(int i = 1; i <= n; i ++) { c[i][0] = 0; for(int j = 1; j <= C; j ++) { if(w[i] <= j) { if(v[i] + c[i - 1][j - w[i]] > c[i - 1][j]) c[i][j] = v[i] + c[i - 1][j - w[i]]; else c[i][j] = c[i - 1][j]; } else c[i][j] = c[i - 1][j]; } } } void OUTPUT_SACK(int c[50][50], int x[50], int w[50], int n, int C) { for(int k = n; k >= 2; k --) { if(c[k][C] == c[k-1][C]) x[k] = 0; else { x[k] = 1; C = C - w[k];

动态规划经典教程

动态规划经典教程 引言:本人在做过一些题目后对DP有些感想,就写了这个总结: 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。 而求状态N时有用到了状态i这样求解状态的过程形成了环就没法用动态规划解答了,这也是上面用图论理解动态规划中形成的图无环的原因。 也就是说当前状态是前面状态的完美总结,现在与过去无关。。。 当然,有是换一个划分状态或阶段的方法就满足无后效性了,这样的问题仍然可以用动态规划解。 三,动态规划解决问题的一般思路。 拿到多阶段决策最优化问题后,第一步要判断这个问题是否可以用动态规划解决,如果不能就要考虑搜索或贪心了。当却定问题可以用动态规划后,就要用下面介绍的方法解决问题了:(1)模型匹配法: 最先考虑的就是这个方法了。挖掘问题的本质,如果发现问题是自己熟悉的某个基本的模型,就直接套用,但要小心其中的一些小的变动,现在考题办都是基本模型的变形套用时要小心条件,三思而后行。这些基本模型在先面的分类中将一一介绍。 (2)三要素法 仔细分析问题尝试着确定动态规划的三要素,不同问题的却定方向不同: 先确定阶段的问题:数塔问题,和走路问题(详见解题报告) 先确定状态的问题:大多数都是先确定状态的。 先确定决策的问题:背包问题。(详见解题报告) 一般都是先从比较明显的地方入手,至于怎么知道哪个明显就是经验问题了,多做题就会发现。 (3)寻找规律法: 这个方法很简单,耐心推几组数据后,看他们的规律,总结规律间的共性,有点贪心的意思。 (4)边界条件法 找到问题的边界条件,然后考虑边界条件与它的领接状态之间的关系。这个方法也很起效。 (5)放宽约束和增加约束 这个思想是在陈启锋的论文里看到的,具体内容就是给问题增加一些条件或删除一些条件使问题变的清晰。 第二节动态规划分类讨论

动态规划作业完整

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动态规划作业 1、1、设某工厂自国外进口一部精密机器,由机器制造厂至出口港有三个港口可供选择,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,其间的运输成本如图中所标的数字,试求运费最低的路线 把A看作终点,该问题可分为4个阶段。 f k(S k)表示从第K阶段点S k到终点A的最短距离。 f4(B1)=20,f4(B2)=40,f4(B3)=30 f3(C1)=min[d3(C1, B1)+ f4(B1), d3(C1, B2)+ f4(B2), d3(C1, B3)+ f4(B3) ]=70,U3(C1)= B2 或B3 f3(C2)=40 ,U3(C2)= B3 f3(C3)=80 ,U3(C3)= B1或B2 或B3 f2(D1)=80 ,U2(D1)= C1 f2(D2)=70 ,U2(D2)= C2 f1(E)=110 ,U1(E)= D1或D2 所以可以得到以下最短路线,

E→D1→C1→B2 / B3→A E→D2→C2→B3→A 2、习题4-2 解:1)将问题按地区分为三个阶段,三个地区的编号分别为1、2、3; 2)设Sk表示为分配给第k个地区到第n个地区的销售点数, Xk表示为分配给第k个地区的销售点数,S k+1=S k-X k Pk(Xk)表示为Xk个销售点分到第k个地区所得的利润值 fk(Sk)表示为Sk个销售点分配给第k个地区到第n个地区的最大利润值 3)递推关系式: fk(Sk)=max[ Pk(Xk)+ f k+1(S k-X k) ] k=3,2,1 f4(S4)=0 4)从最后一个阶段开始向前逆推计算 第三阶段: 设将S3个销售点(S3=0,1,2,3,4)全部分配给第三个地区时,最大利润值为: f3(S3)=max[P3(X3)] 其中X3=S3=0,1,2,3,4 表1

运筹学之动态规划(东南大学)汇总

引言——由一个问题引出的算法 考虑以下问题 [例1] 最短路径问题 现有一张地图,各结点代表城市,两结点间连线代表道路,线上数字表示城市间的距离。如图1所示,试找出从结点A到结点E的最短距离。 图 1 我们可以用深度优先搜索法来解决此问题,该问题的递归式为 其中是与v相邻的节点的集合,w(v,u表示从v到u的边的长度。 具体算法如下: 开始时标记所有的顶点未访问过,MinDistance(A就是从A到E的最短距离。 这个程序的效率如何呢?我们可以看到,每次除了已经访问过的城市外,其他城市都要访问,所以时间复杂度为O(n!,这是一个“指数级”的算法,那么,还有没有更好的算法呢? 首先,我们来观察一下这个算法。在求从B1到E的最短距离的时候,先求出从C2到E的最短距离;而在求从B2到E的最短距离的时候,又求了一遍从C2到E的最短距离。也就是说,从C2到E的最短距离我们求了两遍。同样可以发现,在求从C1、C2到E的最短距离的过程中,从D1到E的最短距离也被求了两遍。而在整个程序中,从D1到E的最短距离被求了四遍。如果在求解的过程中,同时将求得的最短距离"记录在案",随时调用,就可以避免这种情况。于是,可以改进该算法,将每次求出的从v到E的最短距离记录下来,在算法中递归地求MinDistance(v时先检查以前是否已经求过了MinDistance(v,如果求过了则不用重新求一遍,只要查找以前的记录就可以了。这样,由于所有的点有n个,因此不同的状态数目有n 个,该算法的数量级为O(n。 更进一步,可以将这种递归改为递推,这样可以减少递归调用的开销。 请看图1,可以发现,A只和Bi相邻,Bi只和Ci相邻,...,依此类推。这样,我们可以将原问题的解决过程划分为4个阶段,设

动态规划习题完整版

动态规划习题 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

动态规划专题分类视图数轴动规题: 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

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。接下去的n行,为每堆石子质量。 【输出】输出文件szgb.out的只有一行,该行只有一个整数,表示最小的质量差. 【样例输入】 5 5 8 13 27 14 【样例输出】 3 题4.补圣衣 【问题描述】有四个人,每人身上的衣服分别有s1,s2,s3和s4处破损,而且每处破损程度不同,破损程度用需修好它用的时间表示 (A1...As1,B1...Bs2,C1...Cs3,D1...Ds4)。不过你可以同时修补2处破损。但是这2处破损,只能是同一件衣服上的。就是说你只能同时修补一件衣服,修好了,才能修补下一件。 【输入】本题包含5行数据:第1行,为s1,s2,s3,s4(1≤s1,s2,s3,s4≤20) 第2行,为A1...As1共s1个数,表示第一件衣服上每个破损修好它所需的时间 第3行,为B1...Bs2共s2个数,表示第二件衣服上每个破损修好它所需的时间 第4行,为C1...Cs3共s3个数,表示第三件衣服上每个破损修好它所需的时间 第5行,为D1...Ds4共s4个数,表示第四件衣服上每个破损修好它所需的时间 (1≤A1...As1,B1...Bs2,C1...Cs3,D1...Ds4≤60) 【输出】输出一行,为修好四件衣服所要的最短时间。 【样例输入】 1213 5 43 6 243 【样例输出】 20 题5.光光的作业homework.pas/homework.exe 【问题描述】光光上了高中,科目增多了。在长假里,光光的老师们都非常严厉,都给他布置了一定量的作业。假期里,光光一共有的时间是k小时。在长假前,老师们一共给光光布置了n份作业,第i份作业需要的时间是ti小时。但是由于老师们互相不

动态规划典型例题

1、单调递增最长子序列 描述 求一个字符串的最长递增子序列的长度 如:dabdbf最长递增子序列就是abdf,长度为4 输入 第一行一个整数0

2、最长公共子序列 描述 如题,需要写一个程序,得出最长公共子序列。 tip:最长公共子序列也称作最长公共子串(不要求连续),英文缩写为LCS(Longest Common Subsequence)。其定义是,一个序列S ,如果分别是两个或多个已知序列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则S 称为已知序列的最长公共子序列。 输入 第一行给出一个整数N(0

3、括号匹配 时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB 描述 给你一个字符串,里面只包含"(",")","[","]"四种符号,请问你需要至少添加多少个括号才能使这些括号匹配起来。 如: []是匹配的 ([])[]是匹配的 ((]是不匹配的 ([)]是不匹配的 输入 第一行输入一个正整数N,表示测试数据组数(N<=10) 每组测试数据都只有一行,是一个字符串S,S中只包含以上所说的四种字符, S的长度不超过100 输出 对于每组测试数据都输出一个正整数,表示最少需要添加的括号的数量。每组 测试输出占一行 样例输入 4 [] ([])[] ((] ([)] 样例输出 3 2

0-1背包问题动态规划详解及代码

0/1背包问题动态规划详解及C代码 动态规划是用空间换时间的一种方法的抽象。其关键是发现子问题和记录其结果。然后利用这些结果减轻运算量。 比如01背包问题。 /*一个旅行者有一个最多能用M公斤的背包,现在有N件物品, 它们的重量分别是W1,W2,...,Wn, 它们的价值分别为P1,P2,...,Pn. 若每种物品只有一件求旅行者能获得最大总价值。 输入格式: M,N W1,P1 W2,P2 ...... 输出格式: X*/ 因为背包最大容量M未知。所以,我们的程序要从1到M一个的试。比如,开始任选N件物品的一个。看对应M的背包,能不能放进去,如果能放进去,并且还有多的空间,则,多出来的空间里能放N-1物品中的最大价值。怎么能保证总选择是最大价值呢?看下表。 测试数据: 10,3 3,4

4,5 5,6 c[i][j]数组保存了1,2,3号物品依次选择后的最大价值. 这个最大价值是怎么得来的呢?从背包容量为0开始,1号物品先试,0,1,2,的容量都不能放.所以置0,背包容量为3则里面放 4."这样,这一排背包容量为4,5,6,....10的时候,最佳方案都是放 4."假如1号物品放入背包.则再看2号物品.当背包容量为3的时候,最佳方案还是上一排的最价方案c为 4."而背包容量为5的时候,则最佳方案为自己的重量 5."背包容量为7的时候,很显然是5加上一个值了。加谁??很显然是7-4=3的时候.上一排c3的最佳方案是 4."所以。总的最佳方案是5+4为 9."这样.一排推下去。最右下放的数据就是最大的价值了。(注意第3排的背包容量为7的时候,最佳方案不是本身的 6."而是上一排的 9."说明这时候3号物品没有被选.选的是1,2号物品.所以得 9.") 从以上最大价值的构造过程中可以看出。 f(n,m)=max{f(n-1,m), f(n-1,m-w[n])+P(n,m)}这就是书本上写的动态规划方程.这回清楚了吗? 下面是实际程序(在VC 6."0环境下通过): #include

动态规划

动态规划 关健字:阶段状态决策函数递推式 摘要: 动态规划是解决多阶段决策最优化问题的一种思想方法。所谓“动态”,指的是在问题的多阶段决策中,按某一顺序,根据每一步所选决策的不同,将随即引起状态的转移,最终在变化的状态中产生一个决策序列。动态规划就是为了使产生的决策序列在符合某种条件下达到最优。动态规划思想近来在各类型信息学竞赛中频繁出现,它的应用也越来越受人重视。本文就是讨论如何运用动态规划的思想设计出有效的数学模型来解决问题。 一动态规划问题的数学描述 我们先来看一个简单的多阶段决策问题。 [例1]现有一张地图,各结点代表城市,两结点间连线代表道路,线上数字表示城市间的距离。如图1所示,试找出从结点1到结点10的最短路径。 第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段第五阶段 图1 本问题的解决可采用一般的穷举法,即把从结点1至结点10的所有道路列举出来,计算其长度,再进行比较,找出最小的一条。虽然问题能解决,但采用这种方法,当结点数增加,其运算量将成指数级增长,故而效率是很低的。 分析图1可知,各结点的排列特征: (1) 可将各结点分为5个阶段; (2) 每个阶段上的结点只跟相邻阶段的结点相连,不会出现跨阶段或同阶段

结点相连的情况,如不会出现结点1与结点4连、结点4与结点5连的情况。 (3) 除起点1和终点10外,其它各阶段的结点既是上一阶段的终点,又是下一阶段的起点。例如第三阶段的结点4、5、6,它即是上一阶段结点2、3中某结点的终点,又是下一阶段结点7、8、9中某结点的起点。 根据如上特征,若对于第三阶段的结点5,选择1-2-5和1-3-5这两条路径,后者的费用要小于前者。那么考虑一下,假设在所求的结点1到结点10最短路径中要经过结点5,那我们在结点1到结点5之间会取那条路径呢?显然,无论从结点5出发以后的走法如何,前面选择1-3-5这条路都总是会优于1-2-5的。也就是说,当某阶段结点一定时,后面各阶段路线的发展不受这点以前各阶段的影响。反之,到该点的最优决策也不受该点以后的发展影响。 由此,我们可以把原题所求分割成几个小问题,从阶段1开始,往后依次求出结点1到阶段2、3、4、5各结点的最短距离,最终得出答案。在计算过程中,到某阶段上一结点的决策,只依赖于上一阶段的计算结果,与其它无关。例如,已求得从结点1到结点5的最优值是6,到结点6的最优值是5,那么要求到下一阶段的结点8的最优值,只须比较min{6+5,5+5}即可。这样,运用动态规划思想大大节省了计算量。可以看出,动态规划是解决此类多阶段决策问题的一种有效方法。 二动态规划中的主要概念,名词术语 1阶段:把问题分成几个相互联系的有顺序的几个环节,这些环节即称为阶段。 2 状态:某一阶段的出发位置称为状态。通常一个阶段包含若干状态。如图1中,阶段3就有三个状态结点4、5、6。 3 决策:从某阶段的一个状态演变到下一个阶段某状态的选择。 4策略:由开始到终点的全过程中,由每段决策组成的决策序列称为全过程策略,简称策略。 5 状态转移方程:前一阶段的终点就是后一阶段的起点,前一阶段的决策选择导出了后一阶段的状态,这种关系描述了由k阶段到k+1阶段状态的演变规律,称为状态转移方程。 6 目标函数与最优化概念:目标函数是衡量多阶段决策过程优劣的准则。最优化概念是在一定条件下找到一个途径,经过按题目具体性质所确定的运算以后,使全过程的总效益达到最优。 三运用动态规划需符合的条件 任何思想方法都有一定的局限性,超出了特定条件,它就失去了作用。同理,动态规划也并不是万能的。那么使用动态规划必须符合什么条件呢?必须满足最优化原理和无后效性。 1 最优化原理 最优化原理可这样阐述:一个最优化策略具有这样的性质,不论过去状

008算法笔记——【动态规划】流水作业调度问题与Johnson法则

0018算法笔记——【动态规划】流水作业调度问题与Johnson法则 1、问题描述: n个作业{1,2,…,n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工,然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序,使得从第一个作业在机器M1上开始加工,到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析 直观上,一个最优调度应使机器M1没有空闲时间,且机器 M2的空闲时间最少。在一般情况下,机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。设全部作业的集合为N={1,2,…,n}。S是N的作业子集。在一般情况下,机器M1开始加工S中作业时,机器M2还在加工其他作业,要等时间t后才可利用。将这种情况下完成S中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为 T(N,0)。 设π是所给n个流水作业的一个最优调度,它所需的加工时间为 aπ(1)+T’。其中T’是在机器M2的等待时间为bπ(1)时,安排作业π(2),…,π(n)所需的时间。 记S=N-{π(1)},则有T’=T(S,bπ(1))。

证明:事实上,由T的定义知T’>=T(S,bπ(1))。若T’>T(S,bπ(1)),设π’是作业集S在机器M2的等待时间为bπ(1)情况下的一个最优调度。则π(1),π'(2),…,π'(n)是N的一个调度,且该调度所需的时间为aπ(1)+T(S,bπ(1))

动规-背包九讲完整版

背包问题九讲 v1.0 目录 第一讲 01背包问题 第二讲完全背包问题 第三讲多重背包问题 第四讲混合三种背包问题 第五讲二维费用的背包问题 第六讲分组的背包问题 第七讲有依赖的背包问题 第八讲泛化物品 第九讲背包问题问法的变化 附:USACO中的背包问题 前言 本篇文章是我(dd_engi)正在进行中的一个雄心勃勃的写作计划的一部分,这个计划的内容是写作一份较为完善的NOIP难度的动态规划总结,名为《解动态规划题的基本思考方式》。现在你看到的是这个写作计划最先发布的一部分。 背包问题是一个经典的动态规划模型。它既简单形象容易理解,又在某种程度上能够揭示动态规划的本质,故不少教材都把它作为动态规划部分的第一道例题,我也将它放在我的写作计划的第一部分。 读本文最重要的是思考。因为我的语言和写作方式向来不以易于理解为长,思路也偶有跳跃的地方,后面更有需要大量思考才能理解的比较抽象的内容。更重要的是:不大量思考,绝对不可能学好动态规划这一信息学奥赛中最精致的部分。 你现在看到的是本文的1.0正式版。我会长期维护这份文本,把大家的意见和建议融入其中,也会不断加入我在OI学习以及将来可能的ACM-ICPC的征程中得到的新的心得。但目前本文还没有一个固定的发布页面,想了解本文是否有更新版本发布,可以在OIBH论坛中以“背包问题九讲”为关键字搜索贴子,每次比较重大的版本更新都会在这里发贴公布。 目录 第一讲 01背包问题 这是最基本的背包问题,每个物品最多只能放一次。 第二讲完全背包问题 第二个基本的背包问题模型,每种物品可以放无限多次。

第三讲多重背包问题 每种物品有一个固定的次数上限。 第四讲混合三种背包问题 将前面三种简单的问题叠加成较复杂的问题。 第五讲二维费用的背包问题 一个简单的常见扩展。 第六讲分组的背包问题 一种题目类型,也是一个有用的模型。后两节的基础。 第七讲有依赖的背包问题 另一种给物品的选取加上限制的方法。 第八讲泛化物品 我自己关于背包问题的思考成果,有一点抽象。 第九讲背包问题问法的变化 试图触类旁通、举一反三。 附:USACO中的背包问题 给出 USACO Training 上可供练习的背包问题列表,及简单的解答。 联系方式 如果有任何意见和建议,特别是文章的错误和不足,或者希望为文章添加新的材料,可以通过https://www.360docs.net/doc/6f8011122.html,/user/tianyi/这个网页联系我。 致谢 感谢以下名单: ?阿坦 ?jason911 ?donglixp

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