动态规划法在设备更新问题中的应用

在日常工作中,经常涉及到设备更新问题,如何求解设备更新问题非常重要。于是阐述了动态规划方法的基本思想,求解设备更新问题的步骤,并用具体实例和程序,说明了动态规划求解设备更新问题的可行性。     

设备更新的数学模型

设备更新决策是企业经营决策的一项重要内容,文章建立了动态规划和有向图两种设备更新的数学模型,并就简单与复杂情况分别进行了论证。     

从动态规划算法的应用谈算法设计的教学

动态规划是一种用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是,将问题分解为相似的子问题,通过子问题的解组合求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础,被广泛应用于计算机科学和工程领域。本文通过阐述动态规划算法的求解过程、应用举例,结合教学体会分析了算法设计课程的教学方法。     

利用H-J-B方程数值求解时间最优控制问题

本文采用动态规划方法给出了一种间接求解时间最优控制问题的近似算法.通过引入适当的变换,我们首先将时间最优控制问题转换为一系列终端时间固定的Mayer问题;然后通过引入恰当的粘性因子,将动态规划方法中求解与Mayer问题相应的Hamilton-Bellman-Jacobi方程粘性解的问题转换为对流——扩散方程的求解,进一步采用特征差分法,数值求解此对流——扩散方程,从而得到了一种数值求解时间最优控制问题的近似算法.     

用VBA解决动态规划中的挤牛奶问题

从一个故事出发,生动又图文并茂的解决算法中的复杂问题是一件很有趣的教学过程.在所有的计算机应用中,办公软件office使用最为广泛,VBA可以称作EXCEL的"遥控器",图形并茂让算法研究变得不再枯燥无趣.利用excel中的规划求解高级应用作为显示和输出端,让学生充分掌握动态规划中的挤牛奶问题.经过多次在EXCEL的实践和仔细研究分析,通过程序设计和EXCEL的规划求解两种方法求解动态规划中的挤牛奶问题,挤牛奶问题是算法研究中难度比较大,技巧性比较强的多阶段决策最优化问题.通过程序设计和EXCEL中的规划求解充分理解动态规划的算法精髓,让人对算法研究的学习变得容易,两种方法相得益彰.     

基于改进型蚁群算法自适应停车引导系统的设计

针对停车场停车最优路径规划问题,提出了基于改进型蚁群算法的自适应停车引导模型。以原有信息素更新为基础,设计下一步潜在节点状态转移策略,引入停车路径动态自适应度,进一步缩小蚂蚁搜索范围,合理规划最优停车路径。对比仿真实验表明:改进型自适应蚁群算法求解效率和质量有明显优势,实现了停车最优路径规划与选择,减少了停车时间,提高了安全性,具有很强的实用价值。     

背包问题与规划求解设计

在我们的日常生活中,办公软件Excel使用频率高,图形并茂让数字变得不再枯燥无趣.规划求解是excel中的高级应用.许多学生要花很大的精力理解01背包问题动态规划解决算法.即使理解了,在程序设计的过程中需要不断的输入和输出,显得很不方便.经过仔细研究和分析,通过程序设计和EXCEL的规划求解两种方法求解01背包问题,程序设计充分理解动态规划的算法精髓,EXCEL规划求解让人省心省力,一目了然,两种方法相得益彰.     

EXCEL在运筹学规划论教学中的应用

运筹学作为一门应用学科,其实验教学逐渐引起重视。近年来,在教学中使用软件求解运筹学问题已经成为趋势。鉴于EXCEL应用的广泛性,该文介绍使用EXCEL软件求解运筹学中规划论模型的方法,并详细给出了如何使用EXCEL软件求解线性规划、整数规划、目标规划和动态规划模型。     

管理运筹学中最短路问题的两种算法研究

最短路问题可以用动态规划解法（逆序解法）,也可以用图与网络中的Dijkstra算法。通过求解问题发现两种解法分别适用不同的最短路问题。如动态规划解法适用于整齐分段的图与网络,而Dijkstra算法适用于网络中错乱分布的任意两点间的最短路。以石油管道铺设为例,给出了两种算法求解效果的差异。     

数学最优化求解法在经济学中的应用

经济学中经常需要解决“优化”问题．如需求最优化、生产利润最优化、生产产量最优化、委托人最优规划、投资效用最大化。这类问题解决的主要方法就是数学最优化求解法,有无约束最优化求解法、等式约束最优化求解法、不等式约束最优化求解法、动态规划求解法等。本文主要用这些数学方法解决某些经济学最优化问题．体现经济学与数学的完美结合。     

动态规划的一种矩阵求解方法及MATLAB实现

提出了动态规划问题的一种矩阵求解方法,同时给出了基于MATLAB软件的函数文件程序.     

基于文化烟花算法的电动汽车充电站规划研究

针对电动汽车充电站规划问题,建立以最小化充电站服务与用户需求综合成本为目标的数学模型,并提出基于文化思想的改进烟花算法求解该问题。将烟花算法嵌入文化算法计算框架中,进行底层搜索寻优,提取其进化过程中的有用信息组成信仰空间知识。信仰空间以粒子群迭代规则更新知识并通过接受函数指导种群空间进化,以提高搜索效率。仿真实验结果证明,文化烟花算法在求解电动汽车充电站规划问题时具有良好的稳定性和较高的求解效率。     

算法设计与分析课程中最大子段和问题的教学探讨

介绍算法设计与分析课程中最大子段和问题的动态规划解法,其求解思想是先求给定序列中以每一个元素为尾元素的最大子段和,然后其中的最大者便是整个序列的最大子段和．从两个不同的角度分析最大子段和问题最优解的构造方法,给出最大予段和问题的动态规划算法,并分析算法的时间复杂度。通过这一问题的讲解,有助于学生明确动态规划方法的解题步骤,掌握动态规划算法的设计步骤,     

GQPSO算法在动态环境优化问题中的应用

动态环境优化问题求解是近年来优化领域的研究热点。为了解决动态环境优化问题中种群的早熟收敛现象,寻找3种学习策略更新种群中的吸引子,提出一种基于高斯分布的量子行为粒子群优化算法（GQPSO）。在改进算法中,种群中粒子的吸引子由高斯公式产生。通过对比3种吸引子对算法的影响,确定了产生吸引子的最佳更新公式。此外,GQPSO算法中粒子的位置由概率密度函数以一定概率分散在搜索空间内,处于束缚状态,因此可以增加种群多样性以达到全局搜索,从而提高GQPSO算法在求解动态环境优化问题上的收敛能力。     

基于景点距离动态模型的大景区行程规划研究

针对大景区旅游行程规划问题,将其规约为非对称TSP问题,并根据景点游客数量动态变化这一特点,提出一种景点距离动态模型,然后通过单个体交叉遗传算法对该模型进行求解和实验验证。研究结果显示景点距离动态模型能较好地解决大景区的行程规划问题和景点游客负载均衡问题。     

一个投资问题的数学模型

用动态规划方法求解了一个有市场摩擦的投资决策问题,并且对问题的解进行了分析讨论.文章的最后对模型进行了深化.     

基于仿水流算法的最短路径问题求解

使用传统算法求解最短路径问题时,收敛速度慢,且求得的路径并不是所有行程的最短路径。为此文章提出一种求解最短路径问题的仿水流算法。该算法结合水流量局部更新和全局动态更新,能够动态调配水流量值,避免算法陷入停滞状态;局部搜索中,对于更优路径的水流使用2-opt方法进行搜索,以此提高收敛速度。仿真实验验证了该算法的有效性,与其他算法相比,仿水流算法收敛速度快,收敛精度高,鲁棒性好,所求的最短路径明显优于传统算法。     

MIROSOT实时避障问题的研究与实现

研究了MIROSOT实时系统、二维的比赛环境中的蔽障路径规划问题,首先利用可视图法进行模型抽象,然后利用动态规划的思想,把路径规划转换成多阶段的决策问题,对于每个阶段的子问题,都可以用可视的搜索机制来求解,最后对求解结果进行评估,得到最短路径。对算法的设计及实现进行了仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。     

谈动态规划阶段状态的确定问题

本文首先简要介绍了动态规划问题，发现在求解过程中，关键是确定各个阶段的状态，针对此问题采用具体实例说明其确定的方法。     

算法分析与设计课程中矩阵连乘问题的教学探讨

文章介绍了算法分析与设计课程中矩阵连乘问题的动态规划算法,利用该算法解决了两道经典竞赛题目,即能量项链问题和石子合并问题。对于能量项链问题,其求解思想是将其转换为一个环形矩阵连乘问题,然后求解这个环形矩阵连乘积所需的最大乘法次数。对于石子合并问题,分析出它与矩阵连乘问题的相似性,从而借鉴矩阵连乘问题的求解方法实现求解。通过这两个问题的求解,有助于学生举一反三,启发学生思维,以学致用,提高问题求解能力。