12个动态规划算法举例

实验02动态规划算法

[实验目的]

1. 掌握动态规划算法的基本方法 2. 掌握动态规划算法中最优子结构的分析 3. 掌握递归求解最优值的方法 4. 掌握最优解的构造.

[预习要求]

1. 认真阅读算法设计教材,了解动态规划原理;

2. 设计用动态规划算法求解矩阵连乘、最长公共子序列以及电路布线的java程序.

[实验题]

1. 给定n个矩阵{A1, A2, …,An}，其中，Ai与Ai+1是可乘的，计算这n个矩阵的连乘积。

从中找出一种乘次数最少的计算次序。

2. 给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}，找出X和Y的最长公共子序列。 3. 在一块电路板的上、下2端分别有n个接线柱。根据电路设计，要求用导线(i,π(i))

将上端接线柱与下端接线柱相连，确定将哪些连线安排在第一层上，使得该层上有尽可能多的连线。该问题要求确定导线集Nets={(i,π(i)),1≤i≤n}的最大不相交子集。

[实验步骤]

1. 设计并实现算法并准备测试用例,修改并调试程序,直至正确为止; 2. 应用设计的算法和程序求解问题; 3. 将程序整理成功能模块存盘备用.

[实验报告要求]

1. 阐述实验目的和实验内容; 2. 阐述求解问

《算法设计与分析》

实验二

专业班级 学 号 姓 名

网络08-1班

08083724 刘航

实验二 动态规划算法

一：最长公共子序列问题 一、实验目的与要求

1、熟悉最长公共子序列问题的算法； 2、初步掌握动态规划算法； 二、实验题

若给定序列X={x1,x2,…,xm}，则另一序列Z={z1,z2,…,zk}，是X的子序列是指存在一个严格递增下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k有：zj=xij。例如，序列Z={B，C，D，B}是序列X={A，B，C，B，D，A，B}的子序列，相应的递增下标序列为{2，3，5，7}。 给定2个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子序列。

给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}，找出X和Y的最长公共子序列。 三、实验代码

#include #include using namespace std; int i=0,j=0; int main(){

string s1,s2,r;

cout<<\输入两字符串\ cin>>s1; cin>>s2;

string subSequence

动态规划算法实验报告(算法设计与分析)

实验02动态规划算法

[实验目的]

1. 掌握动态规划算法的基本方法

2. 掌握动态规划算法中最优子结构的分析

3. 掌握递归求解最优值的方法

4. 掌握最优解的构造.

[预习要求]

1. 认真阅读算法设计教材,了解动态规划原理;

2. 设计用动态规划算法求解矩阵连乘、最长公共子序列以及电路布线的java程序.

[实验题]

1. 给定n个矩阵{A1, A2, …,An}，其中，Ai与Ai+1是可乘的，计算这n个矩阵的连乘积。从中找出一种乘次数最少的计算次序。

2. 给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}，找出X和Y的最长公共子序列。

3. 在一块电路板的上、下2端分别有n个接线柱。根据电路设计，要求用导线(i,π(i))将上端接线柱与下端接线柱相连，确定将哪些连线安排在第一层上，使得该层上有尽可能多的连线。该问题要求确定导线集Nets={(i,π(i)),1≤i≤n}的最大不相交子集。

[算法思路]

将步骤化为多步,自底向上,先求出矩阵链长为1的最优计算次序，链长为2的最优次序，...

最优解结构：

设A[1:n]=Ai...Aj最优计算次序在Ak和A(k+1)间断开，则总计算量=A[1:k]的计算量+A

实验标题

实验目的

1、矩阵连乘 2、最长公共子序列 3、最大子段和 4、凸多边形最优三角剖分 5、流水作业调度 6、0-1背包问题 7、最优二叉搜索树

掌握动态规划法的基本思想和算法设计的基本步骤。 实验内容与源码

1、矩阵连乘

#include #include using namespace std;

const int size=4;

//ra,ca和rb,cb分别表示矩阵A和B的行数和列数

void matriMultiply(int a[][4],int b[][4],int c[][4],int ra ,int ca,int rb ,int cb ) {

if(ca!=rb) cerr<<\矩阵不可乘\ for(int i=0;i

int sum=a[i][0]*b[0][j]; for(int k=1;k

void MatrixChain(int *p,int n,int m[][4],int s[][4]) {

for(int i=1;i<=n;i++) m[i][i]=0;//对角线 for(int r=2;r<=n;r++)//外维 for(int i=1;i<=n-r+1;i++)//上三角 {

int j=i+r-1;

m[i][j]=m[i+1][j]+p[i-1]*p[i]*p[j]

计算机研究与发展

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中国邮递员问题的动态规划算法研究

费蓉

崔杜武

西安+）$%%AE

（西安理工大学计算机科学与工程学院（32259G"=/863G4H</6）F

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题目：贪心算法、分治算法、动态规划算法间的比较

贪心算法：贪心算法采用的是逐步构造最优解的方法。在每个阶段，都在一定的标准下做出一个看上去最优的决策。决策一旦做出，就不可能再更改。做出这个局部最优决策所依照的标准称为贪心准则。 分治算法：分治法的思想是将一个难以直接解决大的问题分解成容易求解的子问题，以便各个击破、分而治之。

动态规划：将待求解的问题分解为若干个子问题，按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。 二、算法间的关联与不同 1、分治算法与动态规划

分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： ① 该问题的规模缩小到一定程度就可以容易地解决。

② 该问题可以分为若干个较小规模的相似的问题，即该问题具有最优子结构性质。

③ 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解。 ④ 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的且子问题即之间不包含公共的子问题。

上述的第一条特征是绝大多数问题都可以满足的，因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加；第二条特征是分治法

计算机研究与发展

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中国邮递员问题的动态规划算法研究

费蓉

崔杜武

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（西安理工大学计算机科学与工程学院（32259G"=/863G4H</6）F

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动态规划算法在水电经济运行中的应用

摘 要：在竞价上网中，针对拥有多台机组的水电站在全厂总负荷变化的情况下，在各机组间分配负荷时存在的问题，采用改进的动态规划方法进行机组负荷的最优分配，降低了计算的复杂性，分配后制定的发电计划在满足负荷需求的条件下，确保了总成本的最低，可以明显提高水电站运行的经济性。

关键词：负荷最优分配；动态规划；发电机出力；

当电网按经济调度原则，给一个特定电厂的负荷确定之后，负荷在各并列运行的发电机之间如何取得一个经济合理的分配，是一个能有效降低电厂成本、提高经济效益的重要途径。在多台机组间的负荷分配上，通常是让效率高的机组多带负荷，或是在各机组间平均分配负荷，这在大多数情况下并不是科学的、经济的，特别是当全厂总负荷下降较多时，在各台机组间的负荷分配就更无依据可言。因此，在电厂多台机组间的负荷调度中迫切需要一种调度依据，既能在各种运行工况下科学地、简便地提供机组间负荷分配的结果，又能保证负荷分配的结果是经济的、可信的，以弥补电厂因参与调峰而造成的经济损失。如何确定全厂在某一时刻参与运行的机组组合，使得在满足机组设备安全、运行安全和供电需求的情况下发电厂在整个调度周期内总的成本(包括运行成本和启动成本)达到最小，属于电力系统经

南京航空航天大学 运筹学 课程论文

题目：动态规划应用举例

学号： 姓名： 完成日期：2013。5。16

摘 要

动态规划是解决最优控制的一种重要方法之一，算法的优点有：（1）易于确定全局最优解；（2）能得到一族解，有利于分析结果；（3）能利用经验，提高求解的效率。动态规划方法虽然存在许多不足之处，但随着计算机的日益普及，动态规划的应用越来越广泛，它能够巧妙地解决科学技术和实际生活中的许多实例。本文列举了一些典型例题，介绍了如何用动态规划去求解，不足之处是这些问题大多数都是确定型的，而对于连续型、随机型问题接触较少。 关键词：动态规划；应用；

正 文

一、 资源分配问题

所谓分配问题，就是将数量一定的一种或若干种资源(例如原材料、资金、机器设备、劳力、食品等等)，恰当地分配给若干个使用者，而使目标函数为最优。

设有某种原料，总数量为a，用于生产n种产品。若分配数量xi用于生产第i种产品，其收益为gi(xi)，问应如何分配，才能使生产n产品的总收入最大? 此问题可写成静态规划问题：

?max z?g1(x1)?g2(x2)???gn(xn)? ?x1?x2

大家好好利用

第!"卷!第#期!$$%年#月

计!!算!!机!!学!!报

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一种双种群进化规划算法

王向军!向!东!蒋!涛!林春生!龚沈光!方!兴

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摘!要!在分析了导致进化规划算法早熟原因的基础上#提出了一种新的双群进化规划算法9在该算法中#进化在通过使用不同的变异策略#实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在两个不同的子群间并行进行#

局部具有尽可能细致的搜索能力9通过子群重组实现子群间的信息交换9对该算法性能进行的理论分析以及基于典型算例的数字仿真均证明该算法具有更好的性能9关键词!双群"进化规划"探索"搜索中图法分类号54>M

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