刘书学习笔记(3)多阶段决策问题

论文研究-多目标多阶段决策问题的最优化方法.pdf 论文研究-多目标多阶段决策问题的最优化方法.pdf, 本文在研究动态规划方法的基础上,提出了可行状态点、可行边和可行策略的概念,并给出了可行状态点、可行边和可行策略判别的充要条件,建立了一种解决多目标多阶段决策问题的最优化方法,并结合例题进行了讨论。 立即下载

多段图的最短路

单向TSP问题

状态:从[i][j]开始的最小开销
转移:dp[i][j]=min(dp[i+1][(j-1)%m],dp[i][j+1],dp[i+1][(j+1)%m]
现在的问题是,我们如何求出字典序最小?
有个规律请牢记:

正序前驱最小,逆序后继最小。
换句话说,逆推可以保证字典序最小。

可能有些不太明白是什么意思,不过我们不妨设想一下,逆推就是从后往前,所以这样才能保证字典序。
具体实现上,十分神奇:

int row[3]={i,i-1,i+1};
if(i==0) rows[1]=m-1;
if(i==m-1) rows[2]=0;
sort(rows,rows+2);
dp[i][j]=INF;
for(int k=0;k<3;++k){
    int v=dp[rows[k]][j+1]+a[i][j];
    if(v<dp[i][
多阶段决策过程问题的动态规划算法 多阶段决策过程( multistep decision process )是指这样一类特殊的活动过程,过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段,在每一个阶段都需要做出决策,全部过程的决策是一个决策序列。在计算机算法设计方法中,动态规划技术是比较基本,但又比较抽象,难于理解的一种。它建立在最优原则的基础上,动态规划 ( dynamic programming )算法是解决多阶段决策过程最优化问题的一种常用方法,难度比较大,技巧性也很强。利用动态规划算法,可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治算法不能解决的问题。因此,动态规划技术越来越成为解决许多重要的应用问题的关键技术。例如,用动态规划解决0-1背包问题、图像数据压缩、矩阵连乘、有向图最短路径、无交叉子集、元件折叠以及最长公共子序列等应用问题。另外,在语音识别领域,应用动态规划技术的动态时间伸缩算法DTW取得了很大成功,当词汇表较小以及各个词条不易于混淆时,DTW可以有效的解决孤立词识别时说话速度不均匀的难题,从而自20世纪60年代末期掀起了语音识别研究的热潮。 立即下载

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