非标准化试题的智能评分

通过对函数S-粗集和动态规划算法的研究,提出了相似度和可信度概念,给出了非标准化试题实现评分的方案和步骤,其中关键步骤是迁移处理和计算最长公共子序列长度。主要阐述了基于函数S-粗集的迁移处理,并分析了计算最长公共子序列长度解的结构和计算方法,最后分别给出了迁移函数和计算最长公共子序列长度函数的源程序。     

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。     

动态规划方法在科研基金分配中的应用研究

基于"动态规划算法设计"的思想,结合实例提出了一种科研基金分配的动态规划模型,并给出了相应的算法,归纳出使用动态规划算法的基本步骤,对各行业科研基金分配规划的计算机决策支持系统有实际应用价值。     

动态规划算法分析与研究

分析多阶段决策问题,总结动态规划的基本概念、原理以及解题。通过0-1背包问题的具体解题步骤,阐述动态规划算法一般解题思路。并分析常用经典算法在解决最优问题中的差异性,比较各自优缺点,探讨其研究方向。     

动态时间规整算法优化

为了解决动态时间规整算法在时间序列长度较长、两段时间序列长度相当时计算效率较低等问题,对动态时间规整增加约束条件,并从压缩时间序列、优化全局约束及修改约束条件等方面进行改进.通过实验,将算法应用于较长的时间序列中.实验结果表明,两段时间序列长度越接近,动态时间规整的时间复杂度越趋于线性,在完全相等时,时间复杂度从传统算...     

最长公共子序列算法的分析与实现

本文首先分析最长公共子序列的特点,利用动态规划法求出最长公共子序列的长度数组和状态数组并通过矩阵搜索求出所有有效的跳跃点,构造了求解所有最长公共子序列的算法并通过程序给予实现。算法能有效避免重复搜索,时间效率大大提高,特别适用于基因工程中的基因片段分析。     

基于贝尔曼动态规划的服务恢复决策方法

基于面向服务的架构（SOA）,针对可控分布式信息系统中服务的特点并借鉴服务组合思想,详细分析了信息系统的典型服务过程,提出一种基于贝尔曼动态规划的服务恢复决策算法.通过逻辑层网络自组织和评价标准制定2个步骤,将服务恢复过程中恢复决策问题转化为人工智能领域的规划问题,并对此规划问题使用贝尔曼动态规划算法,解决了确保服务质量（QoS）的前提下,最优服务恢复方案制定与应急响应路径选择问题.仿真实验验证了方法的最优性与合理性,算法复杂性理论分析及与传统方法的性能对比均表明了该方法的高效性.     

动态规划在资源分配上的应用

目前动态规划在工程技术、经济管理、工业生产、交通运输等众多领域都有广泛的应用,其中资源分配问题是动态规划在管理领域的一个重要应用．在资源分配问题上使用动态规划,是将分配过程划分为多个阶段,在每一个阶段中选取其最优决策,最后达到整个过程的总体最优目标．详细阐述了动态规划算法的基本原理和解题步骤,并通过具体实例说明动态规划在资源分配方面解决问题的过程．     

动态规划和网络流算法的实际应用

通过一个实例,研究讨论了动态规划算法和网络流算法在街道旅行问题中的应用,分析了两种算法针对不同规模问题的优劣,指出了动态规划算法的局限性。同时比较两种算法在数据测试中的应用效率,根据实验结果得出结论,在多路径决策问题中,网络流算法优于动态规划算法。     

凸包工作集TSP算法

TSP问题是一个NP完全问题,在现实生活中许多领域得到充分应用。通过对"S计算几何"中凸包算法分析,提出了一种最大凸包工作集规划TSP路径算法,能快速解决二维TSP问题。首先运用凸包算法构造城市的最大凸包工作集,将剩余城市节点根据隶属度大小加入到相应的凸包子工作集中。再应用最大凸包算法逐个划分凸包子工作集,直至子工作集中的尺度为2。最后依次访问每个子工作集头,得到TSP最短路径。实验结果表明,该算法能更快速地得到问题的近似最优解。     

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。     

凸包工作集TSP算法

TSP问题是一个NP完全问题,在现实生活中许多领域得到充分应用。通过对＂S计算几何＂中凸包算法分析,提出了一种最大凸包工作集规划TSP路径算法,能快速解决二维TSP问题。首先运用凸包算法构造城市的最大凸包工作集,将剩余城市节点根据隶属度大小加入到相应的凸包子工作集中。再应用最大凸包算法逐个划分凸包子工作集,直至子工作集中的尺度为2。最后依次访问每个子工作集头,得到TSP最短路径。实验结果表明,该算法能更快速地得到问题的近似最优解。     

生物信息学案例在《数据结构》教学中的应用

为了改善《数据结构》课程的教学效果,提高学生的学习兴趣,将生物信息学中的一些案例按照其涉及的数据结构原理,引入到《数据结构》教学之中。其中,典型案例包括串联重复序列中的基因识别问题、双序列比对的动态规划算法和多序列比对中寻找折中序列的问题。教学实践表明,引入生物信息学案例能使学生加深对相关算法的理解。     

序列二次规划中迭代矩阵的正定性研究

将Li-Fukushima(2001)提出的求解无约束最优化问题的BFGS公式应用于求解约束最优化问题的序列二次规划算法.该修正公式的显著优点在于二次规划子问题是一个严格凸二次规划问题,而且二次规划的解是许多效益函数的下降方向.在较弱的条件下,我们得到了算法的全局收敛性.     

时序数据相似匹配技术的研究

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作,寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义.文章提出了基于关键点分段的KT分段线性模式表示和基于时间序列模式表示的KT动态模式匹配距离,采用1NN分类方法,设计了子序列查询实验,对欧氏距离、动态弯曲距离和基于KT模式的动态匹配距离进行了准确率和误报率的分析比较,结果显示该度量方法具有更高的准确性.     

动态规划在货物归并问题中的应用及优化

以动态规划方法解决货物归并问题为例,阐述如何进行动态规划算法的分析设计,并在此基础上利用四边形不等式,减少动态规划过程中每一阶段的状态转移数,从而整体上降低动态规划的时间复杂度,使其能够适用于更大规模计算．这种优化方法具有通用性,对于状态转移方程与之类似且能满足四边形不等式的动态规划问题,都可以采用相同的优化方法进行优化．     

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.     

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。     

0-1背包问题的求解算法设计与分析

0-1背包问题在信息密码学和数论研究中有着极其重要的应用。首先对背包问题作了简要描述,然后对0-1背包问题的两种经典算法:动态规划算法、贪心算法给出了具体算法设计及实现过程,最后对两种算法在实现的时间、准确性等性能方面进行了分析和对比。     

基于动态规划法的图像压缩算法

介绍了动态规划法在图像压缩问题中的应用,给出了图像压缩算法的实现步骤和算法描述,分析了算法的效率和压缩率.