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田忌赛马问题:用动态规划问题,解决最优化问题,不错的算法哦-Tianji race issue : dynamic programming problem solving optimization problems, a good algorithm oh.
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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,难度比较大,技巧性也很强。利用动态规划算法,可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治算法不能解决的问题。动态规划算法的基本思想是:将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题,先求解
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平衡二叉树是数据结构中一个非常重要的概念。它对二叉树的优化和提高查询效率有重要的作用,它是动态查找的一个非常重要方法,它在实际生产中有着广泛的应用。
通过本课程设计教学所要求达到的目的是:充分理解和掌握二叉树、平衡二叉树的相关概念和知识。掌握平衡二叉树的生成、结点删除、插入等操作过程,并编程实现从键盘上输入一系列数据(整型),建立一棵平衡二叉树,任意插入或删除一个结点后仍然要求构成平衡二叉树,并按中序遍历输出这棵平衡二叉树。
-Balanced binary tree data s
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平衡二叉树是数据结构中一个非常重要的概念。它对二叉树的优化和提高查询效率有重要的作用,它是动态查找的一个非常重要方法,它在实际生产中有着广泛的应用。
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Balanced binary tree data structure is a very important concept. Its binary tree query optimization and improve efficiency has an important role, it is a dynamic search
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三篇关于动态规划优化的文章,四边形不等式优化以及一些其他特殊情况下的优化-3 on the dynamic programming to optimize the article, optimization of quadrilateral inequality as well as some other exceptional circumstances, the optimization ... ...
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计算矩阵链乘的动态优化问题,输出最佳括号匹配形式,以及最少的链乘次数。-Calculation of matrix-chain optimization problem by dynamic output best match the form of brackets, as well as by the least number of chains.
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使用动态规划求多段图的C++源程序,用于满足最优化问题且问题能转换成一个有向图问题的求解,可以直接运行!-The use of dynamic programming for multi-stage plan of C++ source code, designed to meet the optimization problem and the problem can be converted into a directed graph to solve the problem, you ca
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包含了7篇与动态规划相关的论文及附件:
基本动态规划问题的扩展----2001俞伟论文
动态规划算法的优化技巧---2001毛子青论文
动态规划的特点及其应用----2000张辰论文
动态规划的深入讨论---2000李刚论文
动态规划的深入探讨----1999来煜坤论文
动态规划的个性化优化----2003项荣璟论文
动态规划----2000方奇论文-Contains 7 and the dynamic programming-related papers and a
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摘要:针对传统的DP算法存在条纹瑕疵,提出了一种改进的垂直性约束动态规划立体匹配算法,通过利用扫描线间的相关信息来约束动态规划过程,使得处理每一条扫描线时都能充分利用以前扫描线的匹配信息。实验结果表明,该算法可以明显地消除传统DP算法的视差图的条纹瑕疵,匹配精度高,
而且执行时间短。-ABSTRACT
Although network speed has been increased over the years,bandwidth limitation continues to pos
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动态规划法是求解最优化问题的一种方法,该文主要研究其求解问题的基本思想及具体步骤,详细分析其用于石子合并问题上的算法设计,并给出其算法实现。-Dynamic programming to solve optimization problems is a method of solving the problem of its major research paper the basic ideas and concrete steps, a detailed analysis of the me
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随着动态规划在 OI 中的广泛运用,动态规划问题已经不再停滞于能够写出
方程就能得到完美解答。如今考察我们的对于动态规划的运用往往是考察动态规
划的优化,也就是降维。我们已经知道维护方程中的决策可以选择用数据结构进
行优化,比如:Splay、线段树,等等。这样的优化仅能将方程的时间复杂度下
降一个 LogN 的级别。如果 N 的范围相当大,即使下降一个 LogN 的级别也依然
超时呢?我们引进一种更强的优化——斜率优化。-With the extensive use of d
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国家集训队2006论文集
陈启峰:《“约制、放宽”方法在解题中的应用》
陈首元:《维护森林连通性——动态树》
冯威:《数与图的完美结合——浅析差分约束系统》
高逸涵:《对于一道题目的深入分析》
胡伟栋:《演讲的若干建议》
黄劲松:《贪婪的动态规划》
黄晓愉:《深度优先搜索问题的优化技巧》
贾由:《由图论算法浅析算法优化》
李天翼:《从特殊情况考虑》
龙凡:《一类猜数问题的研究》
汤泽:《浅析队列在一类单调性问题中的应用》
唐文斌:《“调整”
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动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。-Dynamic progr
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针对传统的PID控制器参数固 定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特 点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Traditional PID controller parameters fixed
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动态规划算法,很大程度上提高了算法的效率,对算法的研究很有用处-Optimization of Dynamic Programming Algorithm
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