Cтраница 3
Алгоритм ветвей и границ позволяет, по крайней мере теоретически, решить любую задачу о ранце с любой заранее заданной оценкой точности. Алгоритм динамического программирования направлен на нахождение точного решения задачи об одномерном ранце с целочисленными значениями параметров. [31]
Последовательность управлений м, , которая через уравнения ( IV-5) определяет последовательность состояний, часто называют стратегией. Алгоритм динамического программирования основан на сформулированном Беллманом принципе оптимальности. [32]
В этом случае на каждом шаге алгоритма удается перейти от задачи условной оптимизации к безусловной и вместо двух условно-оптимальных зависимостей запоминать только одну. Рассмотрим алгоритм динамического программирования применительно к частным формам связи. [33]
В построенном выше алгоритме динамического программирования для системы (4.21) существенную роль играло предположение о том, что конечный момент времени функционирования системы Г s NT фиксирован. Построение алгоритма динамического программирования для случая, когда значение Т заранее не фиксировано, как это имеет место, например, в задаче о быстродействии, приводится ниже. [34]
В [4] алгоритм динамического программирования был использован для решения следующей конкретной задачи. [35]
Основная идея алгоритма состоит в том, что из всех вложений на каждом шаге для дальнейшего исследования оставляется то вложение, которое дает максимальную прибыль. В этом заключается смысл алгоритма динамического программирования. [36]
Этапы выполнения алгоритма BBFLDs представлены в табл. 6.4. То обстоятельство, что в качестве примера также взято дерево, изображенное на рис. 6.13, позволяет сравнить эти этапы с этапами метода динамического программирования, представленными в табл. 6.3. Это сравнение показывает, что генерируются и исключаются одни и те же вершины, кроме последнего шага, на котором выполнение BBFLDs завершается нахождением решения 1234 и проверкой его оптимальности. Единственное существенное различие состоит в том, что алгоритм динамического программирования генерирует все необходимые вершины на каждом уровне дерева до объединения и исключения, в то время как в алгоритме ветвей и границ каждая новая вершина проверяется сразу после ее генерирования. [37]
Жадная стратегия делает на каждом шаге локально оптимальный выбор. Алгоритмы на основе жадных стратегий работают быстрее, чем алгоритмы динамического программирования. Однако жадная стратегия не всегда дает оптимальное решение. Задача обладает свойством оптимальности для подзадачи, если оптимальное решение задачи содержит оптимальные решения ее подзадач. [38]
Нетрудно понять и сопоставить с методом ветвей и границ некоторую модификацию этого алгоритма динамического программирования. [39]
В данной постановке учитывается то обстоятельство, что из-за конечных возможностей дорожной сети все-таки возможны повторные посещения населенных пунктов и возвраты к перекресткам ( развилкам) дорог. Однако не существует метода, который сразу мог бы привести к оптимальному маршруту при такой постановке: любой метод, включая алгоритмы динамического программирования, дает тупиковые псевдооптимальные решения, из которых методом перебора нужно отыскать наилучший. Причем нет гарантии, что if цен весь набор решений, среди которых есть и оптимальное. [40]
Амплитудные изменения учитываются при обработке сигнала в блоке предпроцессора. Изменения в темпе произнесения учитываются более сложным путем, например нормализацией сигнала по времени, разбиение его на определенное число интервалов, что не всегда дает удовлетворительный результат, или использованием алгоритмов динамического программирования ( ДП), обеспечивающих наилучшее возможное выравнивание между неизвестным высказыванием и эталоном. [41]
В частности, задача оптимизации ХТС, содержащей шесть типовых стадий и два рециркулируемых потока, была решена методами динамического [ 41, с. Кроме алгоритмов линейного и динамического программирования для решения различных по степени сложности задач технико-экономической оптимизации элементов действующей ХТС в настоящей работе применены описанные в главе 2 алгоритмы случайного поиска с адаптацией и многокритериальной оптимизации. Результаты решения этих задач приведены ниже. [42]
Для реализации алгоритма можно воспользоваться и регулярными методами оптимизации; Монте-Карло, целочисленного линейного программирования, динамического программирования, ветвей и границ, направленного перебора вариантов. Однако метод Монте-Карло не гарантирует нахождения оптимума, а его применение сопряжено со значительными затратами машинного времени. Реализация алгоритмов линейного и динамического программирования, ветвей и границ также требует соответствующих затрат машинного времени, значительно более сложных и дорогостоящих программ для ЭВМ, чем реализация алгоритма направленного перебора вариантов. Кроме того, при относительно малой размерности ( в нашем случае от 3 до 10 характерных участков трассы трубопровода) и введения ограничений затраты машинного времени при реализации метода направленного перебора вариантов незначительно отличаются от затрат машинного времени при реализации указанных методов. Для решения задачи выбора оптимальной очередности строительства трубопроводов в заболоченных районах был использован метод направленного перебора вариантов и сравнения их по критерию минимума приведенных затрат. [43]
Для решения задач динамического программирования часто приходится использовать численные методы. В этом случае наличие ограничений типа равенств или неравенств не создает особых затруднений. С помощью алгоритма динамического программирования мы просто проверяем, не нарушены ли ограничения. Если нарушение произошло, мы отбрасываем соответствующую комбинацию переменных как недопустимую. [44]
Модули обмена обеспечивают наибольший эффект при использовании в алгоритмах, для которых характерным является генерация большого количества записей и последующая обработка некоторой части этих записей. Выбор конкретных записей для последующей обработки проводится только после того, как генерация всех записей закончена. Типичным примером является алгоритм динамического программирования. Модули обмена подключаются к расчетным программам на этапе редактирования и выполняют следующие функции: принимают от расчетных программ записи, накапливают их в буфере вывода и выводят в набор данных по мере заполнения буфера; запоминают ключи выведенных записей; по окончании генерации записей помечают ключи тех записей, которые будут использованы при дальнейшей обработке; организуют ввод, буфе-рирование помеченных записей и передают расчетным программам указатель очередной записи. [45]