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简述动态规划算法的过程
算法
分析中
动态规划的
四个基本步骤?
答:
也就是说,某状态以后
的过程
不会影响以前的状态,只与当前状态有关。(3)有重叠子问题:即子问题之间是不独立的,一个子问题在下一阶段决策中可能被多次使用到。(该性质并不是动态规划适用的必要条件,但是如果没有这条性质,
动态规划算法
同其他算法相比就不具备优势)
dp
算法
是什么意思?
答:
dp
算法
就是
动态规划
,是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化
的过程
。动态规划方法一般用来求解最优化问题。这类问题可以有很多可行解,每个解都有一个值,我们希望找到具有最优值的解,我们称这样的解为问题的一个最优解,而不是最优解,因为可能有多个解都达到最优值。动态规划过程介绍:确定动态...
动态规划算法
怎么计算?
答:
动态规划算法
:(1)分析最优解的性质,并刻画其结构特征。(2)递归的定义最优解。(3)以自底向上或自顶向下的记忆化方式(备忘录法)计算出最优值。(4)根据计算最优值时得到的信息,构造问题的最优解。动态规划与其它算法相比,大大减少了计算量,丰富了计算结果,不仅求出了当前状态到目标...
什么是算法
设计?
答:
(2)贪心算法:贪心算法是一种局部最优的算法,其思想是每次选择当前最优的解决方案,并希望最终结果也是最优的。贪心
算法的
优点是时间复杂度较低,但其缺点是无法保证全局最优解。(3)
动态规划算法
:动态规划算法是一种优化的递归算法,其思想是将原问题分解成多个子问题,逐一求解并保存中间结果,...
什么是算法
?
答:
(2)贪心算法:贪心算法是一种局部最优的算法,其思想是每次选择当前最优的解决方案,并希望最终结果也是最优的。贪心
算法的
优点是时间复杂度较低,但其缺点是无法保证全局最优解。(3)
动态规划算法
:动态规划算法是一种优化的递归算法,其思想是将原问题分解成多个子问题,逐一求解并保存中间结果,...
什么是算法
?
答:
(2)贪心算法:贪心算法是一种局部最优的算法,其思想是每次选择当前最优的解决方案,并希望最终结果也是最优的。贪心
算法的
优点是时间复杂度较低,但其缺点是无法保证全局最优解。(3)
动态规划算法
:动态规划算法是一种优化的递归算法,其思想是将原问题分解成多个子问题,逐一求解并保存中间结果,...
什么是算法的
设计?
答:
(2)贪心算法:贪心算法是一种局部最优的算法,其思想是每次选择当前最优的解决方案,并希望最终结果也是最优的。贪心
算法的
优点是时间复杂度较低,但其缺点是无法保证全局最优解。(3)
动态规划算法
:动态规划算法是一种优化的递归算法,其思想是将原问题分解成多个子问题,逐一求解并保存中间结果,...
什么是动态规划
?如何运用动态规划解决实际问题?
答:
动态规划算法的
应用 一、动态规划的概念 近年来,涉及动态规划的各种竞赛题越来越多,每一年的NOI几乎都至少有一道题目需要用动态规划的方法来解决;而竞赛对选手运用动态规划知识的要求也越来越高,已经不再停留于简单的递推和建模上了。 要了解动态规划的概念,首先要知道
什么是
多阶段决策问题。 1. 多阶段决策问题 如...
想了解一下
动态规划
答:
有了决策,我们可以定义状态转移:
动态规划
中本阶段的状态往往是上一阶段和上一阶段的决策结果,由第k段的状态sk和本阶段的决策uk确定第k+1段的状态sk+1
的过程
叫状态转移。状态转移规律的形式化表示sk+1=Tk(sk,uk)称为状态转移方程。这样看来,似乎决策和状态转移有着某种联系。我的理解,状态转移是决策的目的,...
动态规划的
基本要素
答:
状态转移方程 最优化原则(Principle of Optimality):问题的最优解具有一定的性质,即通过最优决策序列得到的子问题的解也必须是最优的。这个原则是
动态规划算法
正确性的基础。最优化原理 基于以上要素,动态规划算法一般采用自底向上(Bottom-up)或自顶向下(Top-down)的方式进行求解。在自底向上的...
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