求，接下来求最优解的算法法

点击联系发帖人 时间：2019-06-22 09:56

求最优解的算法

【摘要】：本文讨论了从多目标優化非劣解中求最优解的各种方法及其不足,提出了用灰色关联度解决非劣解各序列间的形状差异问题,用模糊数学中海明距离和贴近度解决非劣解各序列间位置差异问题,然后加以合并,综合衡量两差异得到相似接近度概念,并用以确定最优解

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本篇主要记录三种求最优解求最優解的算法法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析.

1.动态规划是通过组合子问题的解而解决整个问题的.分治法算法是指将问题划分成一些独立的子問题, 递归地求解各个子问题,然后合并子问题的解而得到原问题的解.与此不同,动态规划适用于子问题不是独立的情况,也就是各个子问题包含公共的子子问题.在这种情况下,若用分治法则会做许多不必要的工作,即重复地求解公共的子子问题.

动态规划算法的设计可以分为以下四个步驟:

1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 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

能否运用动态规划方法的标志の一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解.这个性质为最优子结构.

适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子問题

1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解.

2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有囙退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题.

3.贪心算法要经过证明才能运用到算法中.

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