动态规划的介绍 动态规划一般也只能应用于有最优子结构的问题。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要求并不能完全满足，故有时需要引入一定的近似)。简单地说，问题能够分解成子问题来解决。 基本思想及其与分治法的区别： 将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题 ...
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2016-07-18 03:06:37
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一、基本概念 所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效 ...
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2016-07-17 11:13:05
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第一部分、什么是动态规划算法
ok，咱们先来了解下什么是动态规划算法。
动态规划一般也只能应用于有最优子结构的问题。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要求并不能完全满足，故有时需要引入一定的近似)。简单地说，问题能够分解成子问题来解决。
动态规划算法分以下4个步骤：
描述最优解的结构递归定义最优解的值按自底向上的方式计算最优解的值...
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2016-06-20 14:16:40
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1、自由移站法的核心是大旋转角坐标转换的平差算法
2、大旋转角坐标转换方法有三种：七参数法，罗德里格矩阵，简便算法
3、七参数法是一种
局部最优算法，它的好坏取决于初始值
4、罗德里格矩阵摆脱了七参数法的三角函数，在初始值相同的情况下，精度比七参数法略差
5、简便算法其实是13参数法，七参数法的一个变种，参考了罗德里格的思想，易于...
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2016-06-09 12:20:01
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引子 在上一章，讲过bp神经网络虽然取得了很大的进步，但它本身存在着一些无法避免的问题，其中一个比较困惑的应该是局部最优解问题。 只接触那些你已经喜欢的东西是有风险的，即你可能会卷入一个以自我为中心的漩涡，从而对任何与你的标准存在细微差异的事情都视而不见，即使你原本会喜欢它。这种现象被称为“过滤器泡 ...
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2016-05-22 19:59:39
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所谓“贪心算法”是指：
在对问题求解时，总是作出在当前看来是最好的选择
也就是说，不从整体上加以考虑，它所作出的仅仅是在某种意义上的局部最优解（是否是全局最优，需要证明）
特别说明：
若要用贪心算法求解某问题的整体最优解，必须首先证明贪心思想在该问题的应用结果就是最优解！！
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解
关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具...
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2016-05-18 18:41:28
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一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点 ...
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2016-05-08 18:25:11
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本文在写作过程中参考了大量资料，不能一一列举，还请见谅。
贪心算法的定义：
贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
解题的一般步骤是：
1.建立数学模...
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2016-05-08 01:17:30
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贪心法所不能解决的01背包问题即不可分割的问题01背包问题是 考虑整体最优解 贪心策略适用的前提是：局部最优策略能导致产生全局最优解。 例题分析编辑例题1、[0-1背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容 ...
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2016-04-23 16:44:41
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优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法 一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主 ...
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2016-04-09 16:34:33
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