一、斐波那契数列（递归VS动态规划）1、斐波那契数列——递归实现（python语言）——自顶向下递归调用是非常耗费内存的，程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n)，当n很大时，程序运行很慢，甚至内存爆满。 1 def fib(n):
2 #终止条件，也就是递归出口
3 if n == 0 or n == 1:
4 return 1
5 else:
6
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2023-12-12 18:12:42
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一、定义动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解[决策过程最优化]的方法。把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划 虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划)，只要人为地引进时间因素，把它视为多阶段决策
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2021-08-09 22:29:00
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给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。示例:输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]输出: 4解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101]，它的长度是 4。说明:可能会有多种最长上升子序列的组合，你只需要输出对应的长度即可。你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗?1.dp[
概念 动态规划法离不开一个关键词，拆分 ，就是把求解的问题分解成若干个子阶段，前一问题的结果就是求解后一问题的子结构。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。 适用性 适用动态规划的问题必须满 ...
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2021-04-06 08:52:00
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动态规划算法是一种常用的优化问题解决方法，它可以应用于许多计算机科学和其他领域的问题。动态规划算法的基本思想是将一个大问题分解成多个子问题，并将每个子问题的解存储在一个表中。通过计算表中的值，可以得到最终问题的解。在本文中，我们将介绍动态规划算法的原理、示例代码、分析和总结。1、原理动态规划算法的基本原理可以用以下几个步骤概括：确定问题的最优解的性质和结构。将问题分解成多个子问题。定义状态函数，用
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2024-07-07 06:04:00
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概念动态规划法离不开一个关键词，拆分 ，就是把求解的问题分解成若干个子阶段，前一问题的结果就是求解后一问题的子结构。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。适用性适用动态规划的问题必须满足最优化原理和无后效性。最优化原理可这样阐述：一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面
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2021-04-07 11:28:47
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最优化问题—非线性规划(二)在之前的文章最优化问题—非线性规划(一)里面，我们主要关注了对于非线性规划的一般形式和最优条件，在最后我们介绍了关于凸规划的相关定义和其最优条件。下面，我们要介绍的是关于对于非线性规划问题的一般的求解思路。1. 非线性规划的求解思路1.1 迭代法以及其基本思想对于非线性规划问题的求解，一般情况下，我们都是采用迭代法进行求解，这种方法的思路很简单，首先给定一个初始的点，按
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2024-01-29 03:15:21
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2024-01-06 08:47:19
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软考中的动态规划法是指用动态规划的思想来处理一些优化问题的方法。它是基于数学规划和计算机科学中的一种重要工具，可以在一个连续的时间段内对系统进行最优控制和管理。本文将介绍软考中动态规划法的应用和相关知识点。
一、动态规划的基本概念
动态规划是一种通过把原问题分解为一系列子问题，通过求解子问题的最优解，再利用这些子问题的最优解来求解原问题的最优解的方法。其中，这些子问题和原问题具有相同或类似的形
原创
2023-10-17 15:27:36
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常见的动态规划（一）-基础问题（1） 文章目录常见的动态规划（一）-基础问题（1）一、动态规划是什么？二、动态规划-五步曲三、一些例子1. （746）使用最小花费爬楼梯2.（62）不同路径3.（63）不同路径II总结 一、动态规划是什么？动态规划，英⽂：Dynamic Programming，简称DP，如果某⼀问题有很多重叠⼦问题，使⽤动态规划 是最有效的。 所以动态规划中每⼀个状态⼀定是由上⼀个
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2024-04-10 08:56:17
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问题：已知6种国家排放标准的汽车目前的保有量、排放因子和升级成本（升级成本指的是低于该标准的每辆汽车升级到该标准的成本，例如：国6的升级成本为15000元，意味着国1到国5标准的车升级到国6标准每辆车需要15000元）如下表所示，计算在该情况下，达到减排55%目标的升级改造成本最低的升级方案（不改变汽车保有量）。国家排放标准国1国2国3国4国5国6保有量7062811152352100804756
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2023-11-17 17:07:59
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库恩塔克条件(Kuhn-Tucker conditions)是非线性规划领域里最重要的理论成果之一，是确定某点为极值点的必要条件。如果所讨论的规划是凸规划，那么库恩-塔克条件也是充分条件。本文不对数学公式进行详细推导，而是从直观上对KT条件进行理解。一、带有不等式约束的模型\[ \min f(X) \\
\text { s.t. } \quad g_i(X) \leq 0, \quad i=1,
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2023-09-06 06:47:28
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【例5】下图表示城市之间的交通路网，线段上的数字表示费用，单向通行由A->E。试用动态规划的最优化原理求出A->E的最省费用。
如图：求v1到v10的最短路径长度及最短路径。
【样例输入】short.in100 2 5 1 0 0 0 0 0
00
0
0 0 12
14
0
0
0
00
0
0
0 6
10
4
0
0
00
0
0 0 13 12
11
0
0
00
0
0
0
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2023-11-18 19:09:53
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一 几个概念： 最优化问题：有n个输入。它的解由这n个输入的一个子集组成，这个子集必须满足某些事先给定的条件。这些条件称为约束条件。满足约束条件的解称为问题的可行解。满足约束条件的可行解可能不止一个，为了衡量这些可行解的优劣，事先给出一定的标准，这些标准通常以函数的形式给出。这些标准函数称为目标函数
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2017-05-19 14:27:00
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术语解释整数规划：规划中的变量（全部或部分）限制为整数，称为整数规划。（很多的单位是不能拆分成小数的）0-1规划：决策变量仅取值0或1的异类特殊的整数规划。（决策变量要么取0，要么取1）（可以解决快递员问题、协作效率最优化问题、解决流程化问题效果很多好）非线性规划：目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数的最优化问题。多目标规划：研究多于一个目标函数在给定区域上的最优化。动态规划：是运筹学的一个
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2023-10-11 14:32:28
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今天整理了一下关于动态规划的内容，道理都知道，但是python来描述的方面参考较少，整理如下，希望对你有所帮助，实验代码均经过测试。请先好好阅读如下内容–什么是动态规划？摘录于《算法图解》为什么要使用动态规划？ 首先我们要知道为什么要使用(Dynamic programming)dp，我们在选择dp算法的时候，往往是在决策问题上，而且是在如果不使用dp，直接暴力效率会很低的情况下选择使用dp.那么
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考点：服务台设计、过程管理类工具、资源要素设计关键成功因素
●服务台不是一个服务过程，而是一个服务职能，目的是为用户和IT服务组织提供一个统一联系点。
●IT服务过程
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2023-08-02 14:08:41
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本文目录非线性整数规划问题蒙特卡洛方法 非线性整数规划问题非线性整数规划问题是指目标函数和约束条件都可能是非线性的，且变量为整数的优化问题。在 MATLAB 中，没有专门的函数来求解非线性整数规划问题，但是可以通过蒙特卡洛方法来求得近似解。蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种用随机数来解决问题的方法，它的基本思想是：通过随机的方法来模拟问题的解，从而得到问题的近似解。例 求解下列非线性整数规划问题：解首
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2023-12-13 08:11:09
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# Python 求解混合整数非线性规划（MILP）入门指南
在许多实际应用中，我们经常会面临一些复杂的优化问题，比如供应链管理、生产调度或资源分配等。这些问题通常可以表示为数学模型。然而，当这些模型包含整数和非线性约束时，问题的求解会变得非常复杂。这时，混合整数非线性规划（Mixed Integer Nonlinear Programming, MILP）应运而生。
## 什么是混合整数非线
原创
2024-10-23 06:42:16
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# 实现非线性整数规划的Python流程
## 概述
非线性整数规划是一种数学优化问题，其目标函数和/或约束条件包含非线性项和整数变量。在Python中，我们可以使用优化库来解决这类问题，如`scipy`库中的`minimize`函数。下面将介绍在Python中实现非线性整数规划的具体流程以及所需的代码。
## 流程图
下面是实现非线性整数规划的流程图：
```mermaid
erDiagr
原创
2023-12-09 13:27:41
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