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数学规划模型是数学建模中用于描述和解决优化问题的一类模型。它通过构建目标函数和约束条件,将实际问题转化为数学形式,旨在寻找满足约束条件的最优解。数学规划模型广泛应用于各个领域,包括资源分配、生产计划、物流管理和金融投资等,通过线性规划、非线性规划、整数规划等方法,帮助决策者在复杂环境中做出最优选择。
建立线性规划模型,以解决生产优化问题。通过定义决策变量、目标函数和约束条件,使用Python的SciPy库中的linprog函数求解模型,并验证结果的合理性。最终,确定了在资源限制条件下最大化利润的最优生产方案.
注意:这里需要使用一个pair记录前一个dp[i]的最长子串的始末位置,在判断s[i]与s[i-1]不等时,需要继续往前判断s[i]是否包含在前一个dp[i-1]的子串中,如果在,则当前的dp[i]需要减去dp[i-1]子串的前一部分。对于二维dp的状态转移方程,大致都会是要从左、上及左上三个方向来推导,即:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1
人工势场方法(APF)是一种在机器人路径规划中广泛应用的技术,它依靠虚拟势场的概念来导航机器人避开障碍并到达目的地。APF通过在环境中创建吸引力和斥力,模拟出一个力场,其中目标位置提供吸引机器人的力,而障碍物提供斥力以推开机器人。这种方法的直观性和简易实现使其成为了快速响应和实时避障任务的流行选择。尽管APF在处理复杂环境时可能会遇到局部最小值和路径不可达问题,但通过各种优化技术和策略的应用,这些
文章目录一、实现要求二、仿真方案设计三、代码实现1.LLOP代码(matlab)2.CHAN代码(matlab)3.主函数代码(matlab)四、结果图五、python实现LLOP算法1.引入库2.LLOP代码(python)3.主函数六、参考文章一、实现要求要求一:编写两个函数TOA_LLOP和TOA_CHAN得到位置的估计。要求二:用RMSE实现两种算法的性能比较, 得到两种算法的RMSE曲线
Matlab自带优化工具箱提供了fmincon等诸多函数解决含约束条件的优化问题,但如果需要求解含整数约束的混合优化问题,fmincon就不是特别合适了,虽然提供了遗传算法优化函数ga,不过速度可能比较慢,因此有时候需要寻求第三方工具箱,最近发现一款名为OPTI Toolbox的三方工具箱可以作为Matlab自带优化工具箱的补充,用于求解一些比较复杂的问题。OPTI Toolbox集成了一系列优化
本文总结了王道机试指南中动态规划(Dynamic Progamming)部分的所有例题。一.基本思想与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解中得到原问题的解。与分治法不同的是,分治法会使得有些子问题被重复计算多次。而动态规划的做法是将已解决子问题的答案保存下来,在需要子问题答案的时候便可直接获得,而不需要重复计算,节约效率。二.经典题目...
离散数学11.公式类型可用真值表判断1)重言式也是永真式,公式真值恒为1。2)矛盾式永假式,真值恒为0。3)可满足式不是矛盾式的就都是可满足式。重言式一定是可满足式。成真赋值与成假赋值也叫成真指派与成假指派。一组原子的取值(真值指派)使得公式为真:成真指派(赋值)一组原子的取值(真值指派)使得公式为假:成假指派(赋值)等值式...
dp入门
明天就要开始蓝桥杯了,然鹅还什么都没准备,就挺秃然的,凉凉但是还是要抱一下佛脚。这里分享一下上届蓝桥杯C++组混子选手的赛前自救笔记!以下是chatGPT的回答蓝桥杯是国内最具影响力的计算机比赛之一,参赛选手要面对各种难度的编程题目。复习考试范围:蓝桥杯比赛有不同的组别和考试科目,请认真阅读比赛规则和考试范围,并适当调整复习计划。解决模拟试题:尝试做一些类似于蓝桥杯的模拟试题,这些试题可以帮助您熟
线上热身赛题解
0-1规划是决策变量仅取值0或1的一类特殊的整数规划。这种规划的决策变量仅取值 0或1 ,故称为 0-1 变量或二进制变量 ,因为一个非负整数都可以用二进制计数法用若干个 0-1 变量表示 。 0-1 变量可以数量化地描述诸如开与关、取与弃、有与无等现象所反映的离散变量间的逻辑关系、顺序关系以及互斥的约束条件,因此 0-1 规划非常适合描述和解决如线路设计 、工厂选址 、生产计划安排、旅行购物、背
Lingo——解决规划问题yyds!
线性回归是机器学习中最基本且广泛应用的模型之一,通过找到数据之间的线性关系来进行预测和解释。线性回归的理论基础、数学原理、实现方法及应用案例,全面掌握这一模型。通过最小二乘法估计参数,使用矩阵运算简化计算,结合微积分和统计学概念,线性回归模型在经济学、工程学、社会科学等领域有广泛应用。
[Algorithm][动态规划][路径问题][不同路径][不同路径Ⅱ][珠宝的最高价值]详细讲解
给定n个矩阵{A1,A2,…,An},其中,Ai与Ai+1是可乘的,(i=1,2 ,…,n-1)。用加括号的方法表示矩阵连乘的次序,不同的计算次序计算量(乘法次数)是不同的,找出一种加括号的方法,使得矩阵连乘的次数最小。......
1 简介说话人的情感研究是指从说话人的语音信号中提取各种情感因素和情感特征, 判断说话人的 喜怒哀乐, 能够反映出情感特征的物理参数主要反映在发音速度, 振幅, 基频, 频谱变化等方面 变换系统通过 方法提取出基音周期, 然后通过分析得出调整的规则后实行的基音周 期及幅度的修正 , 最终完成男女声情感变换。2 部分代码functionvarargout=sound_process(varargi
Lingo是专门用于求解规划问题的优化软件。其在求解规划问题方面的功能非常强大,对于线性规划,整数规划,非线性规划,动态规划等问题均有很强的求解能力。本文讲述Lingo在规划问题中的应用。
完全背包问题是背包问题的一种变体,与01背包问题不同,它允许你对每种物品进行多次选择。具体来说,给定一个固定容量的背包,一组物品,每个物品有重量和价值,目标是找到在背包容量范围内,使得背包中的物品总价值最大的组合。
概述:区间dp:就是对于区间的一种动态规划,对于某个区间,它的合并方式可能有很多种,我们需要去枚举所有的方式,通常是去枚举区间的分割点,找到最优的方式(一般是找最少消耗)。例如:对于区间【i,j】,它的合并方式有很多种,可以是【i,i+1】和【i+2,j】也可以是【i,k】和【k+1,j】(其中i<k<j)……在合并区间时,一般会有消耗(根据题意去计算),状态转移方程就可以表示成:dp
凸优化中常用算法的计算复杂度线性规划(LP)逐次凸逼近(SCA)块坐标下降(BCD)二分法 (Bisection)穷举法参考文献线性规划(LP)As explained in [12], the complexity of a standard linear problem is of order O(a2b)\mathcal{O} (a^2b)O(a2b),where aaa is the nu
1 线性规划(待更新)1.1 图解法(计算机不适用,便于理解)优缺点:计算机不适用,且只能处理二维三维问题。但是便于理解,解释概念。1.2 计算几何的方法(适用低维)优缺点:效率比单纯形法高。适用二维、三维。1.2.1 平面扫描算法有界线性规划问题。1.2.2随机平面扫描算法改进的平面扫描算法: 随机平面扫描算法。1.2.3 无界线性规划问题无界线性规划问题。1.2 单纯...
我相信只要是接触算法的同学,就一定会接触DP,也就是动态规划,虽然经常遇见动态规划相关的算法题,但是许多人还是有些畏惧,不过我相信只要你愿意静下来学习总结,看看这篇文章或者其他优秀的讲解文章,不管你之前是否害怕动态规划系列的问题,相信足以帮助你消除对动态规划算法的恐惧,因为动态规划其实就是套路中,寻求变数。只要有掌握了套路,就能灵活应对。
基本概念“**双序列比对**”一般来说,是对两个DNA或蛋白质序列进行比较,从而找出两者之间最大的相似性匹配。主要是为了确定两个序列之间的相似性源自于同源性,按照一定的规律进行排序。比对过程中,错配与突变相对应,而空位对应于插入或删除。该研究还可以拓展到现在热门的语言文本的研究中。在生物信息处理中,我们希望找出两条序列S和T之间具有的某种相似性关系,这种寻找生物序列相似性关系的算法就是**双...
动态规划解决0-1背包问题这个是网上比较好的案例,因为原文有些地方晦涩难懂,对于刚接触动态规划问题的朋友来说很不友好,所以很对地方加入了我自己的见解,也是作为我的一次学习历程。一、问题描述:有n 个物品,它们有各自的重量和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?二、总体思路:根据动态规划解题步骤(问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大...
题目:有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。首先多重背包问题可以转换为01背包来解决,关键就是如何转换!我们先来一种最基本的解法。朴素解法基本思想:比如第i件物品有s个,我可以把相同种类的物品的进行合并,比如我拿出两件合并出一个新的物品,我拿出三件合并出一个新的
存贮模型不允许缺货的存贮模型问题背景问题分析模型假设模型建立模型求解结果解释敏感性分析允许缺货的存贮模型模型假设模型建立模型求解结果解释不允许缺货的存贮模型问题背景问题:配件厂为装配线生产若干种部件,所需的费用情况有以下几种:轮换生产不同的部件时因更换设备要付生产准备费(与生产数量无关,只要有生产,不管生产几个,都要付的费用)。同一部件的产量大于需求时因积压资金、占用仓库要付贮存费。现有情况:今已
编辑距离的定义编辑距离(Edit Distance)最常用的定义就是Levenstein距离,是由俄国科学家Vladimir Levenshtein于1965年提出的,所以编辑距离一般又称Levenshtein距离。它主要作用是测量两个字符串的差异化程度,表示字符串a至少要经过多少个操作才能转换为字符串b,这里的操作包括三种:增加、删除、替换。举个例子:(1)增加:对于字符串a:abc 和 ...
动态规划
——动态规划
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