Algorithms: DP

本文介绍了动态规划的基础概念,包括暴力搜索、记忆化搜索和经典DP等,并通过几个典型的DP问题如斐波那契数列、01背包问题进行实例讲解。

思路

暴力搜索(递归)

首先不要对递归心存偏见,虽然其在dp问题上时间复杂度很高,但是代码简洁,容易理解,递归方式在很多场合都是有大量应用的,不啻为一个“短小精悍”的工具,比如对于二叉树结构相关问题中。即使对于dp问题,如果能写出递归式,再将其优化成经典的dp也不难。

记忆化搜索

暴力递归中涉及大量的重复计算,记忆化搜索就是将递归计算的状态存储起来,遇到计算过的状态直接返回即可,“以空间换时间”。记忆化搜索就是递归版的动态规划。

经典DP

状态转移方程,其实就是中学学的递推公式。找出这个是解决dp问题的关键,前面已经提到的递归式和递推式殊途同归,这有赖于对问题的理解、抽象和建模,有时需要适当转换一下思路,思维开阔些,keep smart !

典型DP问题

斐波那契数列
跳台阶问题(同fib)
01背包
完全背包
找零钱
最大子数组的和

参考链接:
https://blog.stormma.me/2017/11/11/%E4%B8%80%E9%81%93%E9%A2%98%E7%9C%8B%E6%B8%85%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%9A%84%E5%89%8D%E4%B8%96%E4%BB%8A%E7%94%9F-%E4%B8%80/

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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