iSIGHT近似模型——Approximation
iSIGHT近似模型—Approximation
曲线拟合技术很久以来就被用于推导自变量与因变量之间的函数关系。用户根据试验数据了解这些变量之间的关系，并发展经验关系式进一步用于性能预测。
对于计算代价高昂的仿真或分析软件，为加快对设计方案性能的评估，iSIGHT 用多种近似原理构造替代的近似模型，代替或强化精细分析和仿真软件。这些近似模型使许多设计开发技术（如优化），特别使代价高昂的随机分析和质量工程设计，可被应用于大型的高度复杂的设计问题，而从前这些技术的应用在计算开销上是不现实的。
除了可大幅度提高分析任务的效率，iSIGHT 近似模型还可用于剔除输入参数平缓变化而输出参数却剧烈振荡的仿真软件“计算噪声”。“计算噪声”会产生无数局部峰值从而对优化过程产生极大的负面影响。近似模型通常会自然地抹平响应函数，因此在大多数情况下改善优化过程的收敛。
iSIGHT 目前包含五类近似模型，如下表所示，即响应面模型，泰勒级数，简易/ 详细复合模型，Kriging模型及径向基函数（RBF）神经网络模型。
响应面模型，绝大多数采用低阶多项式模型，是最普遍的近似模型。拟合响应面模型所需的数据点个数与模型中的变量数直接有关（N 个变量的模型至少需要N＋1 个点，多出的一个点用于计算平均值或常量）。iSIGHT可以构造一阶、二阶、三阶和四阶多项式响应面模型。
泰勒级数近似是用截断泰勒级数构造近似函数（通常只取一阶项）。这样，
未知函数被近似为一阶多项式，其中常数项代表初始设计函数值，一阶项系数代表函数的梯度，通常用有限差分方法确定。iSIGHT 包括多种泰勒级数模型的构造方法。
变复杂度复合模型通过对同一物理现象用两种不同保真度的计算工具进行仿真而构造。一个是精确的、代价高的仿真软件（如求解N-S 方程的CFD 软件），另一个是粗略的、代价低的仿真软件（如求解欧拉方程的CFD软件）。
简易/ 详细复合模型实质是一种倍乘或相加校正因子，用高保真软件的准确度对低保真软件的输出结果进行修正。修正因子通过处理来自两种软件的结果而得到。
Kriging 模型是全局响应近似函数与局部导数的组合。全局响应近似函数根据平均响应而取常数项，局部导数根据任意两个取样点的相互关系用通行的高斯修正函数确定，取样点通过插值得到。Kriging 模型的好处是能够捕获真实物理问题中简单多项式无法代表的某些非线性特征。
RBF 模型是生物和函数逼近理论的结合，运用于多复杂函数逼近，只需较少的神经元就能很好的逼近效果，且具有唯一的最佳逼近点的优化。
iSIGHT 可以灵活地构造近似模型。有多种方式可以初始化一个近似模型，包括：将仿真软件运行必要的次数以得到构造近似模型所需的数据；利用优化级数或DOE 技术筛选出来的数据点；直接读取iSIGHT 数据库；或使用先前运行所遗留的数据文件。再有，随着运行过程不断进行新的仿真计算，近似模型还可以进行在线更新，从而在求解收敛过程中持续改进近似模型的准确性。
每种近似方法都有最有效的应用领域。然而，在任何情况下应用近似模型的最大好处都是为了减少实际仿真软件的调用次数。当涉及开销大的仿真计算时这一好处尤其明显，近似模型的应用通常可将实际求解时间大大缩短几个数量级。iSIGHT 近似方法已被广泛地应用，并被证明可以解决高度复杂的真实物理问题，其中一些问题由于运行时间在从前是不可能解决的。
快递员配送路线优化模型(完整资料).doc
【最新整理，下载后即可编辑】 快递员配送路线优化模型 摘要 如今，随着网上购物的流行，快递物流行业在面临机遇的同时也需要不断迎接新的挑战。如何能够提高物流公司的配送效率并降低配送过程中的成本，已成为急需我们解决的一个问题。下面，本文将针对某公司的一名配送员在配送货物过程中遇到的三个问题进行讨论及解答。 对于问题一，由于快递员的平均速度及在各配送点停留的时间已知，故可将最短时间转换为最短路程。在此首先通过Floyd 求最短路的算法，利用Matlab程序将仓库点和所有配送点间两两的最短距离求解出来，将出发点与配送点结合起来构造完备加权图，由完备加权图确定初始H圈，列出该初始H圈加点序的距离矩阵，然后使用二边逐次修正法对矩阵进行翻转，可以求得近似最优解的距离矩阵，从而确定近似的最佳哈密尔顿圈，即最佳配送方案。 对于问题二，依旧可以将时间问题转化为距离问题。利用问题一中所建立的模型，加入一个新的时间限制条件，即可求解出满足条件的最佳路线。 对于问题三，送货员因为快件载重和体积的限制，至少需要三次才能将快件送达。所以需要对100件快件分区，即将50个配送点分成三组。利用距离矩阵寻找两两之间的最短距离是50个配送点中最大的三组最短距离的三个点，以此三点为基点按照准则划分配送点。
关键字：Floyd算法距离矩阵哈密尔顿圈二边逐次修正法矩阵翻转 问题重述 某公司现有一配送员，，从配送仓库出发，要将100件快件送到其负责的50个配送点。现在各配送点及仓库坐标已知，货物信息、配送员所承载重物的最大体积和重量、配送员行驶的平均速度已知。 问题一：配送员将前30号快件送到并返回，设计最佳的配送方案，使得路程最短。 问题二：该派送员从上午8：00开始配送，要求前30号快件在指定时间前送到，设计最佳的配送方案。 问题三：不考虑所有快件送达的时间限制，现将100件快件全部送到并返回。设计最佳的配送方案。配送员受快件重量和体积的限制，需中途返回取快件，不考虑休息时间。 符号说明 D：n个矩阵 n V：各个顶点的集合 E：各边的集合 e：每一条边 ij w:边的权 ()e G：加权无向图 , v v：定点 i j
3 (修改)大规模状态空间中的动态规划和强化学习问题
3 大规模状态空间中的动态规划和强化学习问题 本章我们将讨论大规模状态空间中的动态规划和强化学习问题。对于这类问题，我们一般很难求得问题的精确解，只能得到问题的近似解。前面章节所介绍的一些算法，如值迭代、策略迭代和策略搜索，无法直接用于这类问题。因此，本章将函数近似引入这些算法，提出三类基于函数近似的算法版本，分别是近似值迭代、近似策略迭代和近似策略搜索。本章将从理论和实例两个角度分析算法的收敛性，讨论如何获取值函数逼近器的方法，最后比较分析三类算法的性能。 3.1 介绍 第二章详细介绍了DP/RL中三类经典算法，这三类算法都需要有精确的值函数及策略表示。一般来说，只有存储每一个状态动作对回报值的估计值才能得到精确地Q值函数，同样V值函数只有存储每一个状态的回报值的估计值才能得到；精确的策略描述也需要存储每一个状态对应的动作。如果值函数中某些变量，比如某些状态动作对、状态等，存在很多个或者无穷多个潜在值（又或者这些值是连续的），那么我们就无法精确描述对应的Q值函数或者V值函数，因此，考虑将值函数和策略通过函数近似的方式来表示。由于实际应用中大部分问题都存在大规模或者连续状态空间，因此，函数近似方法是求解动态规划和强化学习问题的基础。 逼近器主要可以分为两大类：带参的和非参的。带参的逼近器主要是从参数空间到目标函数空间的映射。映射函数及参数的个数由先验知识给定，参数的值由样本数据进行调整。典型的例子是对一组给定的基函数进行加权线性组合，其中权重就是参数。相比之下，非参的逼近器通过样本数据直接得到。本质上，非参的函数逼近器也是含带参数的，只是不像带参的函数逼近器，参数的个数及参数的值直接有样本数据决定。例如，本书中所讨论的基于核函数的逼近器就是带参数的函数逼近器，它为每一个数据点定义一个核函数，并对这些核函数做加权线性组合，其中权重就是参数。 本章主要对大规模状态空间中动态规划和强化学习问题进行广泛而深入的讨论。第二章中所介绍的三类主要算法，值迭代、策略迭代和策略搜索，将与函数近似方法相结合，获得三类新的算法，分别是近似值迭代、近似策略迭代以及近似策略搜索。本章将从理论和实例两个角度讨论算法的收敛性，并对比分析三类算法的性能。关于值函数近似与策略逼近的一些其他重要问题，本章也将给予讨论。为了帮助读者更好的阅读本章的内容，图3.1给出一个本章的内容脉络图。
计算机算法与设计复习题(含答案)
1、一个算法的优劣可以用（时间复杂度）与（空间复杂度）与来衡量。 2、回溯法在问题的解空间中，按（深度优先方式）从根结点出发搜索解空间树。 3、直接或间接地调用自身的算法称为（递归算法）。 4、 记号在算法复杂性的表示法中表示（渐进确界或紧致界）。 5、在分治法中，使子问题规模大致相等的做法是出自一种（平衡(banlancing)子问题）的思想。 6、动态规划算法适用于解（具有某种最优性质）问题。 7、贪心算法做出的选择只是（在某种意义上的局部）最优选择。 8、最优子结构性质的含义是（问题的最优解包含其子问题的最优解）。 9、回溯法按（深度优先）策略从根结点出发搜索解空间树。 10、拉斯维加斯算法找到的解一定是（正确解）。 11、按照符号O的定义O(f)+O(g)等于O(max{f(n),g(n)})。 12、二分搜索技术是运用（分治）策略的典型例子。 13、动态规划算法中，通常不同子问题的个数随问题规模呈（多项式）级增长。14、（最优子结构性质）和（子问题重叠性质）是采用动态规划算法的两个基本要素。 15、（最优子结构性质）和（贪心选择性质）是贪心算法的基本要素。 16、（选择能产生最优解的贪心准则）是设计贪心算法的核心问题。 17、分支限界法常以（广度优先）或（以最小耗费(最大效益)优先）的方式搜索问题的解空间树。 18、贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列（局部最优）的选择，即贪心选择达到。 19、按照活结点表的组织方式的不同，分支限界法包括（队列式(FIFO)分支限界法）和（优先队列式分支限界法）两种形式。 20、如果对于同一实例，蒙特卡洛算法不会给出两个不同的正确解答，则称该蒙特卡洛算法是（一致的）。 21、哈夫曼编码可利用（贪心法）算法实现。 22概率算法有数值概率算法，蒙特卡罗（Monte Carlo）算法，拉斯维加斯（Las Vegas）算法和舍伍德（Sherwood）算法23以自顶向下的方式求解最优解的有（贪心算法） 24、下列算法中通常以自顶向下的方式求解最优解的是（C）。A、分治法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法 25、在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点有多次机会成为活结点的是（回溯法）26、旅行售货员问题不能用（）解决可 以用回溯法解决，分支限界法，NP完全性 理论与近似算法 27、贪心算法不能解决（0-1背包问题N 皇后问题）。可以解决背包问题 28、投点法是（概率算法）的一种。 29、若线性规划问题存在最优解，它一定 不在（可行域内部） 30、n皇后问题可以用（回溯法）解决。 31、若L是一个NP完全问题，L经过多项 式时间变换后得到问题l，则l是( P类问 题). 32、算法与程序在性质上有所不同，下列 性质中，程序可以不满足哪个性质：（）。 有限性！算法的四个性质：输入；输出； 确定性；有限性； 33、回溯法在解空间树T上的搜索方式：（分 支限界法） 34、动态规划算法的基本步骤不包括下列 哪一步：（）包括：划分阶段：选择状态确 定决策并写出状态转移方程写出规划 方程（包括边界条件）： 35、在调试程序过程中，下列哪一种错误 是计算机检查不出来的：（逻辑错误） 36、分治算法不包括以下哪项内容：（）包 括：二分搜索技术；大整数乘法；Strassen 矩阵乘法；棋盘覆盖；合并排序和快速排 序；线性时间选择；最接近点对问题；循 环赛日程表 37、贪心算法不能解决（0-1背包问题N 皇后问题）。 38、舍伍德算法是（数值概率算法）的一 种。 39、若线性规划问题存在最优解，它一定 不在（可行域内部） 40、回溯法可以解决的问题包括（N皇后 问题；装载问题；批处理作业调度；符号 三角形问题；n后问题；0-1背包问题；最 大团问题；图的m着色问题；旅行售货员 问题；圆排列问题；电路板排列问题；连 续邮资问题） 判断题（每小题3分,共15分） 1）分支限界法类似于回溯法，也是一种在 问题的解空间树T上搜索问题解的算法， 两者的求解目标是相同的。对； 2）优先队列式的分支限界法将活结点表组 织成一个优先队列，并按优先队列中规定 的结点优先级选取优先级最高的下一个结 点称为当前扩展结点。对； 3）回溯法求解问题的所有解时，要回溯到 根，且根结点的所有子树都被搜索遍才结 束。错，搜索到一个解就可结束； 4）动态规划法用一个表来记录所有已解决 的子问题的答案。不管该子问题以后是否 被用到，只要它被计算过，就将其结果填 入表中。对； 5）一个直接或间接地调用自身的算法称为 递归算法，而一个使用函数自身给出定义 的函数称为递归函数。定义递归函数时可 以没有初始值。错，应该有初始值； 6）一个直接或间接地调用自身的算法称为递 归算法，而一个使用函数自身给出定义的函数 称为递归函数。定义递归函数时可以没有初始 值。错，应该有初始值； 7）动态规划法用一个表来记录所有已解决的 子问题的答案。不管该子问题以后是否被用 到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。 在需要时从表中找出以求得的答案。对； 8）动态规划算法是用于解最优化问题，采用 自顶向下的方式计算出最优解。错； 9）贪心算法和动态规划算法都要求问题必须 具有最优子结构性质和贪心选择性质。错； 10）队列式分支限界法将活结点表组织成一个 优先队列，并按队列的先进现出原则选取下一 个结点称为当前扩展结点。错； 四、算法设计 说明：任意选择所使用的算法策略；要求：说 明所使用的算法策略；写出算法实现的主要步 骤；分析算法的时间复杂性。 0-1背包问题第三章，第五章，第六章 单源最短路径问题第四章，第六章 0-1背包问题： 算法策略：动态规划算法。动态规划算法基本 思想是将待求解问题分解成若干个子问题，但 是经分解得到的子问题往往不是互相独立的。 不同子问题的数目常常只有多项式量级。 步骤：1找出最优解的性质，并刻划其结构特 征。2递归地定义最优值。3以自底向上的方 式计算出最优值。4根据计算最优值时得到的 信息，构造最优解。 时间复杂度：改进后算法的计算时间复杂 性为O(2^n)。当所给物品的重量w i(1≤i≤n) 是整数时，|p[i]|≤c+1，(1≤i≤n)。在这种情 况下，改进后算法的计算时间复杂性为 O(min{nc,2^n}) 单源最短路径问题： 算法策略：贪心算法。贪心算法总是作出在当 前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从 整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意 义上的局部最优选择。当然，希望贪心算法得 到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法 不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多 问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问 题，最小生成树问题等。在一些情况下，即使 贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却 是最优解的很好近似。贪心算法则通常以自顶 向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪 心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化 为规模更小的子问题。 步骤：Dijkstra算法是解单源最短路径问题的 贪心算法。其基本思想是，设置顶点集合S 并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶 点属于集合S当且仅当从源到该顶点的最短 路径长度已知。初始时，S中仅含有源。设u 是G的某一个顶点，把从源到u且中间只经 过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径，并 用数组dist记录当前每个顶点所对应的最短 特殊路径长度。Dijkstra算法每次从V-S中取 出具有最短特殊路长度的顶点u，将u添加到
数学建模-动态规划
-56- 第四章动态规划 §1 引言 1.1 动态规划的发展及研究内容 动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。20 世纪50 年代初R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优性原理（principle of optimality），把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，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。1957 年出版了他的名著《Dynamic Programming》，这是该领域的第一本著作。 动态规划问世以来，在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等方面得到了广 泛的应用。例如最短路线、库存管理、资源分配、设备更新、排序、装载等问题，用动态规划方法比用其它方法求解更为方便。 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过程，也可以用动态规划方法方便地求解。 应指出，动态规划是求解某类问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是 一种特殊算法（如线性规划是一种算法）。因而，它不象线性规划那样有一个标准的数学表达式和明确定义的一组规则，而必须对具体问题进行具体分析处理。因此，在学习时，除了要对基本概念和方法正确理解外，应以丰富的想象力去建立模型，用创造性的技巧去求解。 例1 最短路线问题 图1 是一个线路网，连线上的数字表示两点之间的距离（或费用）。试寻求一条由A 到G 距离最短（或费用最省）的路线。 图1 最短路线问题 例2 生产计划问题 工厂生产某种产品，每单位（千件）的成本为1（千元），每次开工的固定成本为3 （千元），工厂每季度的最大生产能力为6（千件）。经调查，市场对该产品的需求量第一、二、三、四季度分别为2，3，2，4（千件）。如果工厂在第一、二季度将全年的需求都生产出来，自然可以降低成本（少付固定成本费），但是对于第三、四季度才能上市的产品需付存储费，每季每千件的存储费为0.5（千元）。还规定年初和年末这种产品均无库存。试制定一个生产计划，即安排每个季度的产量，使一年的总费用（生产成本和存储费）最少。 1.2 决策过程的分类 根据过程的时间变量是离散的还是连续的，分为离散时间决策过程（discrete-time -57- decision process）和连续时间决策过程（continuous-time decision process）；根据过程的演变是确定的还是随机的，分为确定性决策过程（deterministic decision process）和随 机性决策过程（stochastic decision process），其中应用最广的是确定性多阶段决策过程。§2 基本概念、基本方程和计算方法 2.1 动态规划的基本概念和基本方程 一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型通常包含以下要素。 2.1.1 阶段
运输优化模型参考
运输 问题 摘要 本文根据运输公司提供的提货点到各个客户点的路程数据，利用线性规划的优化方法与动态优化模型——最短路径问题进行求解，得到相关问题的模型。 针对问题一 ，我们采用Dijkstra 算法，将问题转化为线性规划模型求解得出当运送员在给第二个客户卸货完成的时，若要他先给客户10送货，此时尽可能短的行使路线为： 109832V V V V V →→→→，总行程85公里。 针对问题二，我们首先利用prim 算法求解得到一棵最小生成树： 再采用Dijkstra 算法求得客户2返回提货点的最短线路为12V V →故可得到一条理想的回路是：121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→ 后来考虑到模型的推广性，将问题看作是哈密顿回路的问题，建立相应的线性规划模型求解，最终找到一条满足条件的较理想的的货车送货的行车路线： 121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→。 针对问题三，我们首先直接利用问题二得一辆车的最优回路，以货车容量为限定条件，建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法，最终可为公司确定合理的一号运输方案:两辆车全程总和为295公里（见正文）；然后建立线性规划模型得出二号运输方案：两辆车全程总和为290公里（见正文）；最后再进一步优化所建的线性规划模型，为运输公 针对问题四，我们首先用Dijkstra 算法确定提货点到每个客户点间的最短路线，然后结合一些限定条件建立一个目标模型，设计一个较好的解决方案进行求解可得到一种很理 该方案得到运输总费用是645元。 关键字：Dijkstra 算法, prim 算法, 哈密顿回路 问题重述 某运输公司为10个客户配送货物，假定提货点就在客户1所在的位置，从第i 个客户
动态规划-图论
§1动态规划模型 如图所示，给定一个线路网络，两点之间连线上的数字表示 两点间距离，试求一条从A到E的路线，使总距离为最短。Mattlab求解： 首先利用Excel建立两个工作表edge和n分别存储图的上三 角阵和顶点数量。其中edge= 99999 5 2 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 3 7 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 6 3 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 6 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 3 8 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 1 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 3 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 7 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 99999 n=9,然后在Matlab调入以上数据。同时将自编的动态规划 软件“dynamic.m”调入当前目录之中，在Matlab命令窗口
输入dynamic,回车后则在窗口显示出路径Path 和距离distance §2 最小生成树 例1 某工厂要架设局域网联通工厂各个部门。已知工厂有7个部门，各个部门间铺设网线的距离如上图所示，计算出铺设网线的最短距离。 Matlab 的算法： 首先，将上图的邻接矩阵存储为G ,顶点数存储为N ；即：G= 99999 50 60 99999 99999 99999 99999 50 99999 99999 65 40 99999 99999 60 99999 99999 52 99999 99999 45 99999 65 52 99999 50 30 42 99999 40 99999 50 99999 70 99999 99999 99999 99999 30 70 99999 99999 99999 99999 45 42 99999 99999 99999 2 5 3 1 4 7 6 50 60 45 65 52 40 50 70 30 42
路径成本优化模型
第 3 章港口集卡路径成本优化模型 3.1 港口集卡作业模式分析 3.1.1面向“作业路”的传统集卡作业模式 目前，我国大部分港口采用龙门吊装卸工艺，其中岸桥、集卡、龙门吊是完成集装箱装卸的主要机械设备，岸桥负责对到港的船舶进行装卸作业，龙门吊对堆场的集装箱进行进出场作业，集卡衔接码头前沿岸桥和后方堆场龙门吊的之间工作，是港口集装箱进口、出口、转堆作业过程中的重要运输设备，其主要在岸桥与堆场之间及堆场各箱区之间作水平运输。这些集装箱装卸设备只有相互协调、相互配合才能够保证集装箱装卸作业的顺利进行，否则会出现装卸设备等待现象和拥堵现象，降低设备资源的利用率和港口的物流能力。 但大部分港口目前仍采用传统的集卡作业模式，即面向“作业路” 的集卡作业模式。该模式可描述为：港口工作人员根据装卸集装箱的业务量配置岸桥，且按照一定的比例为每台岸桥分配一定数量的集卡，从而形成由几辆集卡所组成的一组固定集卡为某一台特定的岸桥服务。在整个集装箱的装卸作业过程中，集卡在预先设定的固定路线上行驶，岸桥、集卡和龙门吊形成固定作业线路运载集装箱。在集装箱的进口作业中，首先由岸桥将船舶上需进口的集装箱放到等待卸船的空集卡上，然后装载进口集装箱的集卡沿固定路线行驶，并到指定的堆场箱区卸下集装箱，最后空车行驶到岸桥下等待下一个卸船作业。同样在装船作业中，首先龙门吊将堆场箱区内的出口集装箱放在空集卡上，然后由集卡运输出口集装箱行驶到岸桥下等待装船作业，装船结束后集卡再空载行驶到堆场箱区进行下一个装船作业[56, 70]。 一般面向“作业路”的集卡作业模式会根据岸桥的配置数量安排需要服务的集卡数量，通常一台岸桥需要配置5~6 辆集卡，则所需集卡的总数量为装船和卸船岸桥总数的5 倍或6 倍[82]。这种面向“作业路”的传统集卡作业模式下司机操作简单、便于管理、沿固定作业路线不易出错，但是随着信息技术的进步、港口物流业的发展，这一模式逐渐暴露出缺点，阻碍港口物流效率的提高。其存在的弊端表现在以下几个方面：首先，如果某条作业路上集卡对岸桥的配置量是个已知的固定值，若集卡配置量少可能会导致岸桥等待集卡的现象，降低码头前沿的作业效率；相反，若集卡配置量过多又会产生资源的浪费、资源利用率低下；此作业路下可能会出现集卡排队等待的现象，而此时其它作业路可能集卡缺少，造成整个港口集卡资源的不合理利用，影响港口的整体运作效率。其次，在面向“作业路”的作业模式下，集卡为某一特定的岸桥服务，当集卡
动态规划算法举例分析
动态规划算法 1. 动态规划算法介绍 基本思想是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，最后用这些子问题带到原问题，与分治算法的不同是，经分解得到的子问题往往是不是相互独立，若用分治则子问题太多。 2. 适用动态规划算法问题的特征 （1）最优子结构 设计动态规划算法的第一步骤通常是要刻画最优解的结构。当问题的最优解包含了其子问题的最优解时，称该问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质提供了该问题可用动态规划算法求解的重要线索。 在动态规划算法中，问题的最优子结构性质使我们能够以自底向下的方式递归地从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解。同时，它也使我们能在相对小的子问题空间中考虑问题。 （2）重叠子问题 可用动态规划算法求解的问题应具备的另一基本要素是子问题的重叠性质。在用递归算法自顶向下解此问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，当再次需要解此子问题时，只有简单地用常数时间查看一下结果。通常，不同的子问题个数随输入问题的大小呈多项式增长。因此，用动态规划算法通常只需要多项式时间，从而获得较高的解题效率。 （3）备忘录方法
动态规划算法的一个变形是备忘录方法。备忘录方法也是一个表格来保存已解决的子问题的答案，在下次需要解此子问题时，只要简单地查看该子问题的解答，而不必重新计算。与动态规划算法不同的是，备忘录方法的递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上递归的。因此，备忘录方法的控制结构与直接递归方法的控制结构相同，区别在于备忘录方法为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看，避免了相同子问题的重复求解。 备忘录方法为每个子问题建立一个记录项，初始化时，该记录项存入一个特殊的值，表示该子问题尚未求解。在求解过程中，对每个待求的子问题，首先查看其相应的记录项。若记录项中存储的是初始化时存入的特殊值，则表示该子问题是第一次遇到，则此时计算出该子问题的解，并保存在其相应的记录项中。若记录项中存储的已不是初始化时存入的特殊值，则表示该子问题已被计算过，其相应的记录项中存储的是该子问题的解答。此时，只要从记录项中取出该子问题的解答即可。 3. 基本步骤 a 、找出最优解的性质，并刻画其结构特征。 b 、递归地定义最优值。 c 、以自底向上的方式计算出最优值。 d 、根据计算最优值时得到的信息构造一个最优解。（可省） 例1-1 [0/1背包问题] [问题描述] 用贪心算法不能保证求出最优解。在0/1背包问题中，需要对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为i w ，价 值为 i v 。对于可行的背包装载，背包中物品的总重量不能超过背包的容量，最佳 装载是指所装入的物品价值最高，即∑=n i i i x v 1 取得最大值。约束条件为 c x w n i i i ≤∑=1 ， {}() n i x i ≤≤∈11,0。
近似动态规划相关的外文文献及翻译
外文文献： Adaptive Dynamic Programming: An Introduction Abstract: In this article, we introduce some recent research trends within the field of adaptive/approximate dynamic programming (ADP), including the variations on the structure of ADP schemes, the development of ADP algorithms and applications of ADP schemes. For ADP algorithms, the point of focus is that iterative algorithms of ADP can be sorted into two classes: one class is the iterative algorithm with initial stable policy; the other is the one without the requirement of initial stable policy. It is generally believed that the latter one has less computation at the cost of missing the guarantee of system stability during iteration process. In addition, many recent papers have provided convergence analysis associated with the algorithms developed. Furthermore, we point out some topics for future studies. Introduction As is well known, there are many methods for designing stable control for nonlinear systems. However, stability is only a bare minimum requirement in a system design. Ensuring optimality guarantees the stability of the nonlinear system. Dynamic programming is a very useful tool in solving optimization and optimal control problems by employing the principle of optimality. In [16], the principle of optimality is expressed as: “An optimal policy has the property that whatever the initial state and initial decision are, the remaining decisions must constitute an optimal policy with regard to the state resulting from the first decision.” There are several spectrums about the dynamic programming. One can consider discrete-time systems or continuous-time systems, linear systems or nonlinear systems, time-invariant systems or time-varying systems, deterministic systems or stochastic systems, etc. We first take a look at nonlinear discrete-time (timevarying) dynamical (deterministic) systems. Time-varying nonlinear systems cover most of the application areas and discrete-time is the basic consideration for digital computation. Suppose
数学建模路线优化问题
选路的优化模型 摘要: 本题是一个有深刻背景的NPC问题，文章分析了分组回路的拓扑结构，并构造了多个模型，从多个侧面对具体问题进行求解。最短树结构模型给出了局部寻优的准则算法模型体现了由简到繁，确保较优的思想而三个层次分明的表述模型证明了这一类问题共有的性质。在此基础上我们的结果也是比较令人满意的。如对第一题给出了总长为599.9，单项长为216的分组，第二题给出了至少分四组的证明。最后，我们还谈到了模型的优缺点及推广思想。 一、问题描述 “水大无情，人命关天”为考察灾情，县领导决定派人及早将各乡（镇），村巡视一遍。巡视路线为从县政府所在地出发，走遍各乡（镇），村又回到县政府所在地的路线。 1.若分三组巡视，试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。 2.假定巡视人员在各乡（镇）停留时间为T=2小时，在各村停留时间为t =1 小时， 汽车行驶速度为V=35公里/时，要在24小时内巡视完，至少分成几组；给出这 种分组下你认为最佳的巡视路线。 3.上述关于T，t和V的假定下，如果巡视人员足够多，完成巡视的最短时间是多 少？给出在这种最短时间完成巡视的要求下，你认为最佳的巡视路线。 4.巡视组数已定（如三组）要求尽快完成巡视，讨论T，t和V改变时最佳路线的 影响（图见附录）。 二、问题假设 1、乡（镇）村只考察一次，多次经过时只计算一次停留时间。 2、非本县村不限制通过。 3、汽车的行驶速度始终一致。 三、符号说明 第i 人走的回路Ti=vv i(i) v2(i)v n(i) Ti=00表示第i人在0点没移动 四、模型建立
在这一节里，我们将提出若干个模型及其特点分析，不涉及对题目的求解。 最简树结构模型 在这个模型中我们依靠利用最短树的特殊结构所给出的准则，进行局部寻优，在一个不大的图里，我们较易得到较优解。 (a)分片 准则1利用最短树的长度可大致的估算出路程长，在具体操作中，各片中 的最短路程长度不宜相差太大。 准则 2 尽可能将最短树连成一个回路，这可保证局部上路程是较短的。 (b)片内调整 a2 a3 a4 a5 a6假设a3 a4有路相连 细准1对于右图的最短树结构，最好的走法是a 若a3 a4 进去重复走的话，它与上述的走法路程差w(a3, a2)+w(a2 ,a5)+w(a4, a5)—w(a3, a4)。由两点间最小原则上式是大于0的优劣可见 细准2若有如图所示结构，一般思想是：将中间树枝上的点串到两旁树枝，以便连成回路。 五、模型求解 问题一该问题完全可以用均衡模型表述 用算法模型 1 经过局部优化手工多次比较我们能够给出的最佳结果为第一组路径为 0—P—28—27—26—N—24—23—22-17—16—1—15—1—18—K—21—20—25— M--0 长191.1 经5 镇6 村 第二组路径为 0—2—5—6—L—19—J—11--G—13—14—H—12—F—10—F—9—E—8—E—7—6—5—2—0 长216.5 经6 镇11 村第三组路径为O—2—3—D—4—D—3—C—B—1—A—34—35—33—31—32—30—Q—29 —R 长192.3 经6 镇11 村总长S=599.9 公里 由算法2 给出的为 1组0—P—29—R—31—33—A—34—35—32—30—Q—28—27—26—N—24—33—22—23—N—2 6—P—0 5 乡13 村长215.2 公里 2组0—M—25—21—K—17—16—I—15—I—18—K—21—25—20—L—19—J—11—G—13—14 —O 5 乡11 村长256.2 公里 3组 O—2—5—6—7—E—9--F—12--H--—12—F—10—F—9—E-8—4—0—7—6—M—5-2—3—L —13—1—0 8 乡11 村长256.3 公里 总长727.7 公里
分治算法,贪心算法,动态规划,回溯法
实验报告 实验一 一、实验名称： 分治和动态规划算法实现 二、实验学时：4 三、实验内容和目的： 希望通过本次试验，加深对分治算法原理及实现过程的理解 (1) 二分法求方程近似解：求方程f(x) = x^3 + x^2 - 1 = 0在[0,1]上的近似解，精确度为0.01。 (2) 给定一个顺序表，编写一个求出其最大值和最小值的分治算法。 分析： 由于顺序表的结构没有给出，作为演示分治法这里从简顺序表取一整形数组数组大小由用户定义，数据随机生成。我们知道如果数组大小为 1 则可以直接给出结果，如果大小为 2则一次比较即可得出结果，于是我们找到求解该问题的子问题即: 数组大小 <= 2。到此我们就可以进行分治运算了，只要求解的问题数组长度比 2 大就继续分治，否则求解子问题的解并更新全局解以下是代码。 四、实验原理： 分治算法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题相同。递归的解这些子问题，然后将各子问题的解合并到原问题的解。 在递归算法中，原问题和子问题的区别关键在于尺寸的不同，实际上解决的是同样的问题，对于分解了的子问题分别求解，也可以在此分割，如此递归下去。最后，自底向上逐步求出原问题的解。 五、实验器材（设备、元器件） 电子科技大学计算机学院实验中心
硬件环境：i5-2450M双核处理器，2.5GHz，NVIDIA GT630M独立显卡芯片，1GB独立显存，2GB DDR3内存，500GB硬盘空间 软件环境：Windows 7操作系统及以上，Microsoft Visual Studio 2010 六、实验步骤： （一）给定一个顺序表，编写一个求出其最大值和最小值的分治算法。 编写实验源代码如下： /* 给定一个顺序表编写一个求出其最大值和最小值的分治算法 */ #include"stdafx.h" #include
马尔可夫链模型
马尔可夫链模型 马尔可夫链模型（Markov Chain Model） 目录 [隐藏] ? 1 马尔可夫链模型概述 ? 2 马尔可夫链模型的性质 ? 3 离散状态空间中的马尔可夫链 模型 ? 4 马尔可夫链模型的应用 o 4.1 科学中的应用 o 4.2 人力资源中的应用 ? 5 马尔可夫模型案例分析[1] o 5.1 马尔可夫模型的建 立 o 5.2 马尔可夫模型的应 用 ? 6 参考文献 [编辑] 马尔可夫链模型概述 马尔可夫链因安德烈·马尔可夫（Andrey Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链, 简记为。 马尔可夫链是随机变量的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能 取值的集合，被称为“状态空间”，而Xn的值则是在时间n的状态。如果Xn + 1对于过去状态的条件概率分布仅是Xn的一个函数，则 这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。
马尔可夫在1906年首先做出了这类过程。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。 马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的，但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机，名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。 马尔可夫链是满足下面两个假设的一种随机过程： 1、t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关； 2、从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。一个马尔可夫链模型可表示为=(S，P，Q)，其中各元的含义如下： 1）S是系统所有可能的状态所组成的非空的状态集，有时也称之为系统的状态空间，它可以是有限的、可列的集合或任意非空集。本文中假定S是可数集(即有限或可列)。用小写字母i,j(或S i,S j)等来表示状态。 2）是系统的状态转移概率矩阵，其中P ij表示系统在时刻t处于状态i，在下一时刻t+l处于状态i的概率，N是系统所有可能的状态的个数。对于任意i∈s，有 。 3）是系统的初始概率分布，q i是系统在初始时刻处于状态i的概率， 满足。 [编辑] 马尔可夫链模型的性质 马尔可夫链是由一个条件分布来表示的 P(X n + 1 | X n) 这被称为是随机过程中的“转移概率”。这有时也被称作是“一步转移概率”。二、三，以及更多步的转移概率可以导自一步转移概率和马尔可夫性质：
动态路径优化算法及相关技术
》本文对在GIS（地理信息系统）环境下求解动态路径优化算法及相关技术 进行了研究。最短路径问题是网络分析中的基本的问题，它作为许多领域中选择 最优值的一个基本却又是一个十分重要的问题。特别是在交通诱导系统中占有重 要地位。本文分析了GIS环境下动态路径优化算法的特点，对GIS环境下城市 路网的最优路径选择问题的关键技术进行了研究和验证。 》考虑现实世界中随着城市路网规模的日益增大和复杂程度不断增加的情况，充分利用GIS 的特点，探讨了通过限制搜索区域求解最短路径的策略，大大减少了搜索的时间。 》另一方面，计算机技术的进步，地理信息系统(GIS)得到了飞速的发展。地理信息系统是采集、存储、管理、检索、分析和描述整个或部分地球表面与空间地理分布数据的空间信息系统。它是一种能把图形管理系统和数据管理系统有机地结合起来的信息技术，既管理对象的位置又管理对象的其它属性，而且位置和其它属性是自动关联的。它最基本的功能是将分散收集到的各种空间、非空间信息输入到计算机中，建立起有相互联系的数据库。当外界情况发生变化时，只要更改局部的数据，就可维持数据库的有效性和现实性[3][4]，GIS为动态路径优化问题的研究提供了良好的环境。目前GIS带动的产业急剧膨胀，已经应用到各个方面。网络分析作为地理信息系统最主要的功能之一，在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要的作用[5]。文献[6][7]说明了GIS 在城市道路网中的应用情况。而路网分析中基本问题之一是动态路径优化问题。所谓动态路径，不仅仅指一般地理意义上的距离最短，还可以应用到其他的参数，如时间、费用、流量等。相应的，动态路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。 》GIS因为其强大的数据分析功能、空间分析功能,已被广泛应用于各种系统中与空间信息有密切关系的各个方面.各种在实际中的系统如电力系统，光缆系统涉及到最佳、最短抢修等问题都可以折合到交通网络中来进行分析，故而交通网络中最短路径算法就可以广泛的应用于其它很多的最佳、最短抢修或者报警系统中去[5]。最短路径问题是GIS网络分析功能的应用。最短路径问题可分为单源最短路径问题及所有节点间最短路径问题，其中单源最短路径更具有普遍意义[9]。 》2.1地理信息系统的概念 地理信息系统（Geographical Information System,简称GIS）是一种将空间位置信息和属性数据结合在一起的系统，是一种为了获取、存储、检索、分析和显示空间定位数据而建立的计算机化的数据库管理系统（1998年，美国国家地理信息与分析中心定义）[4]。这里的空间定位数据是指采用不同方式的遥感和非遥感手段所获得的数据，它有多种数据类型，包括地图、遥感、统计数据等，它们的共同特点都有确定的空间位置。地理信息系统的处理对象是空间实体，其处理过程正是依据空间实体的空间位置和空间关系进行的[25]。地理信息系统的外在表现为计算机软硬件系统，其内涵却是由计算机程序和地理数据组织而成的地理空间信息模型。当具有一定地理学知识的用户使用地理空间分析非空间分析等处理工具输入输出GIS数据库信息系统时，他所面对的数据不再是毫无意义的，而是把客观世界抽象为模型化的空间数据。用户可以按照应用的目的观测这个现实世界模型的各个方面的内容，取得自然过程的分析和预测的信息，用于管理和决策，这就是地理信息系统的意义。一个逻辑缩小的、高度信息化的地理系统，从视觉、计量和逻辑上对地理系统在功能上进行模拟，信息流动以及信息流动的结果，完全由计算机程序的运行和数据的变换来仿真。地理学家可以在地理信息系统支持下提取地理系统各个不同侧面、不同层次的空间和时间特征，也可以快速地模拟自然过程演变成思维过程的结果，取得地理预测或“实验”的结果，选择优化方案，用于管理与决策[26]。 一个完整的GIS主要有四个部分构成，即计算机硬件系统、计算机软件系统、地理数据（或空间数据）和系统管理操作人员。其核心部分是计算机系统（硬件和软件），地理数据反映