动态规划

最新推荐文章于 2024-01-04 00:02:54 发布
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分类专栏： math 文章标签： 动态规划
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多阶段决策问题

  1. 最短路问题
  2. 资源分配问题
  3. 生产库存问题
    最短路问题的动态规划模型
    minV1,5(s1,p1,5)=∑k=15(dk，uk)s.t.sk+1=Tk(sk,uk),1≤k≤5sk∈Sk,uk(sk)∈Uk(sk),
最低0.47元/天 解锁文章
【RL】策略迭代法的DP, MC和TD三种实现
qq_43338695的博客
02-09 1547
在第一篇博文的时候，我们已经把强化学习的目标给介绍了，基本上就是围绕两个价值函数和策略。 但是求解这个问题并没有那么简单，一个显然的困难就是我们在改变策略的时候，价值函数也会发生变化，如何处理这个问题就是我们今天算法的核心。 0. 关于这两个价值函数 为了更深入地了解这个问题，我们应该更深入地思考这两个价值函数，下面我直接给出他们的性质： （1）q函数和v函数互转： q转v： v转q...
【使用动态规划解决最短路径问题】
weixin_74077856的博客
04-29 1888
1.由于路径的方向只能是向下或向右，因此网格的第一行的每个元素只能从左上角元素开始向右移动到达，网格的第一列的每个元素只能从左上角元素开始向下移动到达，此时的路径是唯一的，因此每个元素对应的最小路径和即为对应的路径上的数字总和。对于不在第一行和第一列的元素，可以从其上方相邻元素向下移动一步到达，或者从其左方相邻元素向右移动一步到达，元素对应的最小路径和等于其上方相邻元素与其左方相邻元素两者对应的最小路径和中的最小值加上当前元素的值。
最短路径问题（浙大）——Dijstra算法
Aaron_1997的博客
02-18 255
题目链接： https://www.nowcoder.com/practice/e372b623d0874ce2915c663d881a3ff2?tpId=40&tqId=21483&tPage=1&rp=1&ru=/ta/kaoyan&qru=/ta/kaoyan/question-ranking 代码如下： #include <bits/s...
浙大培训 | 最短路径、最小生成树
weixin_44613271的博客
06-23 506
dijstra:贪心算法 floyd算法:一部分点位的最短长度 图比较稀疏的时候:kruskal 图比较密的时候:prim问题: 1.Dijstra我们得到的是什么? 答:得到的是从初始点开始到所有点位的值,包括所有拐点 2.Floyd算法为什么行?这么简单为什么好?计算路径为什么能? 答:对每一个单元长度都进行了拆分,相当于一个接着一个,但是每个小路径长度上都是独立的,做最好的自己 3.为什么最小生成树得到的总权最小? 答:可以看Kruskal算法,是按照路线权值排序得到的最终树,这不小谁小? 4.为什么
【算法】用动态规划求解最短路径问题
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05-20 1万+
1. 问题描述 给定先把图 G(V,E)，用动态规划的算法求一条从起点到终点的路径，使这条路径上经过的所 有边的权重之和最小。 2. 算法描述 2.1 动态规划描述 动态规划是一种用来解决一类最优化问题的算法思想，将一个复杂的问题分解成若干个子问 题，通过综合子问题的最优解来得到原问题的最优解。动态规划会将每个求解过的子问题的 解记录下来，这样下一次碰到同样的子问题时，就可以直接使用之前记录的结果。 在动态规划中，我们通常使用两种办法来求解：递推的自底向上办法(Bottom-up) 和递归的 自顶向下办法
11. 动态规划之策略迭代
阿甘的专栏
12-23 1496
策略迭代算法原理及其流程图
代码 随机动态规划的实例的matlab代码
06-04
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会议安排（贪心算法和动态规划） 贪心算法和动态规划.pdf
04-08
会议安排（贪心算法和动态规划） 会议安排问题是计算机科学中的一种经典问题，目的是在一系列活动中选择尽可能多的活动，使得每个活动的结束时间不早于下一个活动的开始时间。这个问题可以使用贪心算法和动态规划两...
动态规划解决TSP问题用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最
10-22
动态规划是一种解决问题的有效方法，尤其在处理具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题时。旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，它的目标是找到一个城市的最短可能路线，使得...
贪心算法、分治算法和动态规划的区别 贪心算法和动态规划.pdf
04-08
贪心算法、分治算法和动态规划的区别 贪心算法、分治算法和动态规划是三种常用的算法设计策略，每种算法都有其特点和应用场景。下面我们将对这三种算法进行详细的比较和分析。 分治算法 分治算法是一种将原问题...
算法设计与分析-4动态规划金罐游戏.pptx
06-18
（1） 动态规划算法设计思想。 （2） 金罐游戏问题的动态规划解法。 算法设计与分析-4动态规划金罐游戏.pptx 蛮力法（简单重复递归）和动态规划解决金罐问题 状态数组 子问题 状态方程 蛮力法（时间复杂度O(2n)）和...
最短路径算法
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06-15 1443
应用场景： 狄克斯特拉用于解决单源最短路径问题，即从图中的某一节点出发到任一节点的最短路径。yue'shu
7算法策略之递推法
weixin_30765319的博客
02-15 514
迭代算法 迭代法（Iteration）也称“辗转法”，是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。迭代算法一般用于数值计算。迭代法应该是我们早已熟悉的算法策略，程序设计语言课程中所学的累加、累乘都是迭代算法策略的基础应用。 利用迭代算法策略求解问题，设计工作主要有三步： 1）确定迭代模型 2）建立迭代关系式 3）对迭代过程进行控制 递推法...
最短路径问题
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最短路径问题，可以分为单源最短路径以及多源最短路径；其中单源最短路径又可以采用dijkstra算法和bellman-ford算法；多源最短路径采用floyd算法。
策略迭代的优缺点与实际案例分析
最新发布
AI天才研究院
01-04 729
1.背景介绍 策略迭代(Policy Iteration)是一种在计算机科学和人工智能领域广泛应用的算法方法，它是一种用于解决Markov决策过程(MDP)问题的方法。策略迭代包括两个主要步骤：策略评估(Policy Evaluation)和策略改进(Policy Improvement)。策略评估用于计算当前策略下每个状态的值函数，策略改进用于根据当前值函数更新策略，以便在下一轮策略评估中获得...
几种最短路径算法简介（一）
luoshaochuan1993的专栏
06-17 5614
1.Bellman-Ford算法： Bellman-Ford算法基于一个直观上很容易理解的原理：如果节点A的每个相邻节点知道节点Z的最短路径，那么节点A计算经过它的每个相邻节点到节点Z的距离，就能够确定到节点Z的最短路径。 如图，应用Bellman-Ford算法来计算每个节点到节点6的最短路径，以及此最短路径的下一个节点。每个节点维护着一个表项（n,Di),其中n是此最短路径经过的下一
【强化学习学习笔记】动态规划原理详解及代码实例
Young824的博客
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因为投过有关强化学习的岗位，最近在准备实习的面试，所以打算把强化学习的知识重新梳理一下。 因为强化学习和动态规划都是基于MDP的序贯决策问题，（所谓序贯决策问题，是指按时间顺序排列起来，以得到按顺序的各种决策(策略)）区别就在于动态规划是Model-Based的，而强化学习是Model-Free的，Model-Based和Model-Free的区别，因为今天的主题不是它们，所以就用一句话概括：区别...
手把手教你强化学习 (四)动态规划与策略迭代、值迭代
小小何先生的学习之旅
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  上一节我们说了马尔可夫决策过程，它是对完全可观测的环境进行描述的，也就是观测到的内容完整决定了决策所需要的特征。马尔克服决策过程可以用方程组求解简单问题，但是对于复杂一点的问题，一般通过迭代的思想对其进行求解。动态规划是非常有效的求解马尔可夫决策过程的方法。   动态规划大体思想：在已知模型的基础之上判断策略的价值函数，并在此基础上寻找最优的策略和最优的价值函数；或者直接寻找最优策略和最优价...
动态规划算法基础讲解
"该资源是一份关于动态规划的基础算法讲解的PPT，由杨鑫于2019-08-01制作。内容涵盖了动态规划的起源、基本思想、算法要素以及解题方法，并通过斐波那契数列和兔子繁殖问题为例进行了深入解析。" 动态规划是一种...
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