动态规划（Dynamic Programming）是算法的设计方法之一，通常用于最优化问题，此类问题可能有多种可行解，而我们希望找出一个最优的解（最大或最小）。动态规划的设计可以分为以下几个步骤：
1.描述最优解的结构
2.递归的定义最优解的值
3.按自底向上的方式计算最优解的值
4.由计算出的结果构造一个最优解
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2015-01-29 14:42:38
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今天来讲遗传算法，遗传算法有很多应用，比如寻路问题，八数码问题，囚犯困境问题，动作控制，TSP问题，生产
调度问题，在一个多边形中寻找一个包含在该多边形内的一个圆，函数求最值问题等等。之前讲的模拟退火算法是用
来求解最优化问题的，链接为：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/10019849 模拟退
火算法用一句话概括就是：贪心过程中...
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2015-01-05 20:31:06
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本来写了好多，最后想想还是全删掉了，因为都是些婆婆妈妈的只和自己有关的小事。。。还是挑个最想表达的说说吧。
一直以来，随着自己学习的东西越来越多，对社会现实也看的越来越多，我对人生处事的一个总结就是：
人生就是个不断做决策的过程，每个决策都是一个最优化问题，如此多的最优化问题的目标函数却始终只有一个：你的人生目标！不同决策的区别就在于约束条件的不同。可形式化为：...
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2014-12-25 16:29:30
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动态规划方法通常用来求解最优化问题。动态规划算法设计步骤：
1.刻画一个最优解的结构特征。
2.递归定义最优解的值。
3.计算最优解的值，通常采用自底向上的方法。
4.利用计算出的信息构造一个最优解。
动态规划的实现方法：
带备忘的自顶向下法：此方法仍按自然的递归形式编写过程，但过程会保存每个子问题的解（通常保存在一个数组或散列表中）。当需要一个子问题的解时，过...
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2014-12-13 09:37:19
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动态规划方法通常用来求解最优化问题。 1. 基本原理 什么问题应该用动态规划方法来求解呢？ 适合应用动态规划方法求解的最优化问题应该具备两个要素：最优子结构和重叠子问题。 1.1 最优子结构 如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解，我们就称此问题具有最优子结构性质。使用动态规划算法时，我们用子问题...
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2014-12-08 00:39:38
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动态规划解矩阵连乘动态规划的基本要素1：最有子结构2:重叠子问题动态规划适用于解最优化问题，通常有四个步骤（1） 找出最优解的性质，并刻画其结构性质。（2） 递归的定义最优质（3） 以自底向上的方式计算出最优质（4） 根据计算最优质时得到的信息，构造最优解我们以矩阵连乘为例。｛A1,A2,........
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2014-12-06 12:45:00
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1、动态规划算法步骤（Dynamic Programming）
动态规划算法一般用来求解最优化问题，当问题有很多可行解，而题目要求寻找这些解当中的“最大值”/“最小值”时，通常可以采用DP。
动态规划算法与分治法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。所不同的是，动态规划应用于子问题重叠的情况，在递归求解子问题的时候，一些子子问题可能是相同的，这种情况下，分治法会反复地计算同样的子问题，而动...
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2014-11-24 10:10:15
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动态规划（Dynamic programming，DP），是研究一类最优化问题的方法，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题。动态规划处理的也就是是多阶段决策最优化问题，这一类问题可将过程分成若干个互相联系的阶段，在每一阶段都作出决策，从而使整个过程达到最好的结果。因此各个阶段决策的选取不能任意确定，它依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后，就组成一个决策序列，从而也就确定了整个过程的一条活动路线。...
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2014-11-13 09:25:48
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动态规划（dynamic programming）是通过组合子问题的解而解决整个问题的。与分治法不同的是，动态规划算法对每个子子问题只求解一次，将其结果保存在一张表中。
动态规划通常应用于最优化问题。
动态规划算法的设计可以分为如下4个步骤：
描述最优解的结构；递归定义最优解的值；按自底向上的方式计算最优解的值；由计算结果构造一个最优解。
第1~3步构成问题的动态规...
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2014-11-01 13:33:27
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这几天在看《统计学习方法》这本书，发现 梯度下降法在 感知机 等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。 一.介绍 梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。二.应用...
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2014-10-30 20:54:29
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