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文档简介

动态规划方程推导汇报人:<XXX>2024-01-12目录CONTENTS动态规划概述动态规划方程的推导动态规划的递归解法动态规划的迭代解法动态规划的优化方法01动态规划概述CHAPTER动态规划是一种通过将原问题分解为相互重叠的子问题,并存储子问题的解以避免重复计算的方法,从而有效地求解最优化问题的方法。动态规划适用于有重叠子问题和最优子结构的问题,通过将原问题分解为子问题,可以降低问题的规模并提高求解效率。定义与特点特点定义资源分配问题序列比对问题金融领域机器学习领域动态规划的应用领域01020304如背包问题、任务调度问题等。如DNA序列比对、蛋白质序列比对等。如投资组合优化、期权定价等。如决策树、强化学习等。递推关系通过子问题的解推导出原问题的解的关系式。子问题原问题分解后得到的子问题。最优解在给定状态下,选择最优的操作以达到目标状态。状态表示问题的一个状态,通常是一个变量的取值。状态转移方程描述状态之间的转移关系,即从一个状态转移到另一个状态的条件和代价。动态规划的基本概念02动态规划方程的推导CHAPTER状态转移方程是动态规划中的核心概念,它描述了从一个状态转移到另一个状态的过程。状态转移方程通常由递推关系式表示,通过递推关系式可以计算出任意时刻的状态值。状态转移方程的求解是动态规划算法的关键步骤,通过求解状态转移方程可以得到最优解。状态转移方程状态转移方程的推导通常基于问题的特性,通过分析问题的状态转移过程,可以推导出状态转移方程。推导状态转移方程时,需要将问题分解为若干个子问题,并找出子问题的最优解。通过将子问题的最优解组合起来,可以得到原问题的最优解。状态转移方程的推导状态转移方程的求解通常采用迭代法,从初始状态开始,逐步计算后续状态的值。在求解过程中,需要记录已经计算过的状态值,以避免重复计算。状态转移方程的求解过程可以采用递归或迭代的方式进行,递归方式通常适用于较简单的问题,而迭代方式适用于较复杂的问题。状态转移方程的求解03动态规划的递归解法CHAPTER递归解法的定义递归解法是一种通过将问题分解为子问题来求解的方法,每个子问题都与原问题相似,只是规模更小。递归解法的特点递归解法具有清晰的问题分解思路,能够将复杂问题简化为多个简单子问题,便于理解和求解。同时,递归解法也便于使用计算机进行实现。递归解法的定义与特点树形结构问题适用于具有树形结构的问题,如二叉树、多叉树等。动态规划问题适用于需要求解最优化问题,且最优解依赖于子问题的最优解的问题,如最长公共子序列、最长递增子序列等。分治策略问题适用于可以通过将问题分解为多个子问题来求解的问题,如排序、查找、图算法等。递归解法的应用场景递归解法的求解过程定义问题的递归关系首先需要确定问题的递归关系,即如何将原问题分解为子问题。构造最优解根据子问题的最优解,构造原问题的最优解。求解子问题根据递归关系,求解每个子问题的最优解。终止条件设置问题的终止条件,即递归的基线条件。在求解过程中,当问题规模足够小时,可以直接得到最优解,不再进行递归求解。04动态规划的迭代解法CHAPTER迭代解法的定义与特点迭代解法定义迭代解法是一种通过不断迭代逼近最优解的方法,通过逐步求解子问题来找到原问题的最优解。迭代解法特点迭代解法具有逐步逼近、收敛性、全局最优解等特性,适用于大规模、复杂的问题求解。03复杂系统优化在复杂系统优化中,迭代解法可以用于求解系统中的多个变量,以达到整体最优。01最优化问题迭代解法广泛应用于各种最优化问题,如资源分配、路径规划、调度问题等。02约束满足问题在约束满足问题中,迭代解法可以用于逐步满足约束条件,找到满足所有约束的最优解。迭代解法的应用场景将原问题分解为若干个子问题,子问题的解是原问题解的一部分或基础。定义子问题根据子问题的关系,建立迭代方程,通过迭代方程逐步求解子问题。建立迭代方程根据迭代方程,从初始值开始不断迭代求解子问题,直到满足收敛条件或达到预设的迭代次数。迭代求解将子问题的最优解组合起来,得到原问题的最优解。求解原问题迭代解法的求解过程05动态规划的优化方法CHAPTER通过存储已计算子问题的解,避免重复计算,提高求解效率。总结词在动态规划中,很多子问题会重复出现,记忆化搜索通过存储这些已计算过的子问题的解,在再次遇到相同问题时直接返回存储的解,避免了重复计算,显著提高了求解效率。详细描述记忆化搜索VS从问题的最小规模开始,逐步求解更大规模的问题,最终得到问题的最优解。详细描述自底向上求解动态规划问题的方法是从问题的最小规模开始,逐步求解更大规模的问题。通过将问题分解为更小的子问题,并从最小规模的子问题开始求解,逐步构建出更大规模问题的最优解。这种方法可以避免在求解较大规模问题时出现状态空间爆炸的情况。总结词自底向上求解总结词利用多核处理器或多台计算机同时求解动态规划问题,加快求解速度。详细描述动态规划问题在求解过程中会产生

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