动态规划过程：每一次决策依赖于当前的状态，即下一状态的产生取决于当前状态。一个决策序列就是在变化的状态中产生的，这种多阶段最优化问题的求解过程就是动态规则过程。 基本思想原理 与分而治之原理类似，将待求解的问题划分成若干个子问题（阶段）求解，顺序求解各个子问题（阶段），前一子问题（阶段）为后一子问题 ...
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2016-04-28 00:15:00
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梯度下降法（gradient descent）：是求解无约束最优化问题的一种常用的方法。是一种迭代算法。 输入： 目标函数f(x)， 梯度函数g(x) = ▽f(x) , 计算精度 ε； 输出： f(x) 的极小点x*。 （1） 取初始值x(k) 属于Rn，置k= 0 （2） 计算f(x(k) ) ...
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2016-04-23 11:50:52
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IPOPT工具解决非线性规划最优化问题使用案例 By Andrew（ justastriver@gmail.com ） 2013-08-07 简单介绍 ipopt是一个解决非线性规划最优化问题的工具集，当然，它也能够用于解决线性规划问题的求解。它提供了c/c++接口，很易于使用。 问题 解决类似以下 ...
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2016-04-19 13:53:29
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动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若?个?问题。但是经分解得到的?问题往往不是互相独?的 动态规划策略通常?于求解最优化问题。– 在这类问题中，可能会有许多可?解。每?个解都对应于?个值，我们希望找到具有最优值的那个解，即最优解。– 动态 ? 在?定条件下，当前阶段的状态和下 ...
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2016-04-16 23:08:57
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我们在解决一些线性区间上的最优化问题的时候，往往也能够利用到动态规划的思想，这种问题可以叫做线性dp。在这篇文章中，我们将讨论有关线性dp的一些问题。 在有关线性dp问题中，有着几个比较经典而基础的模型，例如最长上升子序列(LIS)、最长公共子序列(LCS)、最大子序列和等，那么首先我们从这几个经典 ...
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2016-04-16 18:41:18
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1.原始问题
假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在上的连续可微函数，考虑约束最优化问题
称此越是最优化问题为原始最优化问题或原始问题。
首先，引入广义拉格朗日函数（generalized Lagrange function）
这里，是拉格朗日乘子，αi>=0，考虑x的函数：
这里，P表示是原始问题。
假设给定某...
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2016-03-30 13:12:08
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这里我将对大部分的资料进行裁剪整理，并非原创。 动态规划是一种重要的程序设计思想，具有广泛的应用价值。使用动态规划思想来设计算法，对于不少问题往往具有高时效，因而，对于能够使用动态规划思想来解决的问题，使用动态规划是比较明智的选择。 能够用动态规划解决的问题，往往是最优化问题，且问题的最优解(或特定
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2016-03-09 17:23:18
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1.原始问题 假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题： 称为约束最优化问题的原始问题。 现在如果不考虑约束条件，原始问题就是： 因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy. 那么，问题来了（呵呵。
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2016-02-26 14:00:47
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多阶段决策过程（multistep decision process）是指这样一类特殊的活动过程，过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段，在每一个阶段都需要做出决策，全部过程的决策是一个决策序列。动态规划（dynamic programming）算法是解决多阶段决策过程最优化问题的一种常用方法
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2016-02-02 14:18:31
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一般实际生活中我们遇到的算法分为四类：一>判定性问题 二>最优化问题 三>构造性问题 四>计算性问题而今天所要总结的算法就是着重解决 最优化问题《算法之道》对三种算法进行了归纳总结，如下表所示：标准分治动态规划贪心算法适用类型通用问题优化问题优化问题子问题结构每个子问题不同很多子问题重复（不独立）....
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2016-01-25 16:32:33
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