基本动态规划问题的扩展论文.doc
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基本动态规划问题的扩展论文,基本动态规划问题的扩展 应用动态规划可以有效的解决许多问题，其中有许多问题的数学模型，尤其对一些自从57年就开始研究的基本问题所应用的数学模型，都十分精巧。有关这些问题的解法，我们甚至可以视为标准——也就是最优的解法。不过随着问题规模的扩大化，有些模型显出了自身的不足和缺陷。这样，我们就需要进一步优化和改造这些模型。...
内容介绍
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基本动态规划问题的扩展
应用动态规划可以有效的解决许多问题，其中有许多问题的数学模型，尤其对一些自从57年就开始研究的基本问题所应用的数学模型，都十分精巧。有关这些问题的解法，我们甚至可以视为标准——也就是最优的解法。不过随着问题规模的扩大化，有些模型显出了自身的不足和缺陷。这样，我们就需要进一步优化和改造这些模型。
程序上的优化：
程序上的优化主要依赖问题的特殊性。我们以f(XT)= opt{f(uT)}+ A(XT), uT Pred_Set(XT)这样的递推方程式为例（其中A(XT)为一个关于XT的确定函数，Pred_Set(XT)表示XT的前趋集）。我们设状态变量XT的维数为t，每个XT与前趋中有e维改变，则我们可以通过方程简单的得到一个时间复杂度为O(nt+e)的算法。
应用动态规划可以有效的解决许多问题，其中有许多问题的数学模型，尤其对一些自从57年就开始研究的基本问题所应用的数学模型，都十分精巧。有关这些问题的解法，我们甚至可以视为标准——也就是最优的解法。不过随着问题规模的扩大化，有些模型显出了自身的不足和缺陷。这样，我们就需要进一步优化和改造这些模型。
程序上的优化：
程序上的优化主要依赖问题的特殊性。我们以f(XT)= opt{f(uT)}+ A(XT), uT Pred_Set(XT)这样的递推方程式为例（其中A(XT)为一个关于XT的确定函数，Pred_Set(XT)表示XT的前趋集）。我们设状态变量XT的维数为t，每个XT与前趋中有e维改变，则我们可以通过方程简单的得到一个时间复杂度为O(nt+e)的算法。
