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          信息學(xué)聯(lián)賽知識:動態(tài)規(guī)劃的狀態(tài)表示(三)

          2009-11-12 23:01:29網(wǎng)絡(luò)

            動態(tài)規(guī)劃的狀態(tài)表示(三)

            四、多路徑問題的狀態(tài)表示

            動態(tài)規(guī)劃是一個非常高效的算法,但是對于一些問題它并不是一個理想的算法,這里面的原因很多,最主要的原因是它的維數(shù)障礙。

            下面就多路徑問題來說明這點。

            問題四:

            存在一個數(shù)字梯形,最上層有m個數(shù)字,最底層有n個數(shù)字,每一層比上一層多一個數(shù)字,共有n-m+1層數(shù)字,如圖是m=2, n=4的數(shù)字梯形。從頂?shù)降子卸鄺l路徑,每一步可沿左斜線向下或沿右斜線向下。路徑所經(jīng)過的數(shù)字之和稱為路徑得分,從頂?shù)降椎膍條不相交路徑的得分總和稱為m條路徑得分,求出最小的m路徑得分。

            2 3 2 3

            3 4 5 3 4 5

            9 1 9 1 9 1 9 1

            最小的m路徑得分=15

            顯然,這個問題與問題一極其類似。

            如果m=1, 那就是問題一所要解決的問題。

            如果m=2, 與問題一采取的方法類似,可以用D[x,y,z]描述兩條路徑到達(dá)第x層y、z兩個位置的總得分。狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程是

            D[x,y,z] = Max{D[x-1,y,z],D[x-1,y,z-1],D[x-1,y-1,z],D[x-1,y-1,z-1]}

            +A[x,y]+A[x,z],

            D[1,y,z] = A[1,y]+A[1,z]

            當(dāng)m>=3時,可以采取類似m=2采用的狀態(tài)表示。

            在狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程中,第x層的得分只取決與x-1層的得分,利用這個性質(zhì),實現(xiàn)時只要用兩個循環(huán)數(shù)組,空間復(fù)雜度為O(nm)。

            當(dāng)m恒定時,空間復(fù)雜度隨n呈多項式變化。當(dāng)n恒定時,隨著m的增大空間復(fù)雜度呈指數(shù)形式增長。

            比如n=100 ,

            當(dāng) m=2時,需要104 byte;

            當(dāng) m=3時,需要106 byte;

            當(dāng)m=4時,需要108 byte;

            我們看到當(dāng)m=3時,基本的堆空間就不夠存儲了。在這個問題中,空間需要增長極為迅速,同時時間復(fù)雜度也是指數(shù)階的。目前動態(tài)規(guī)劃無法有效地處理這類問題,科學(xué)家把動態(tài)規(guī)劃這樣的缺點稱為動態(tài)規(guī)劃的維數(shù)障礙。它是兩方面的,包括空間和時間, 但是在空間要求方面的障礙顯得特別突出。

            不論從空間上還是時間上考慮,動態(tài)規(guī)劃的維數(shù)障礙是難以克服的,這就在很大程度上限制了動態(tài)規(guī)劃的應(yīng)用。所以,我們必須尋找其他的方法來解決這類問題。就這道題而言,網(wǎng)絡(luò)流是一個高效的算法。我們可以用最小費用流來解決問題,流網(wǎng)絡(luò)大致構(gòu)造如下:

            把數(shù)字梯形看成是有向圖,對任意數(shù)字U看成兩個頂點u1、u2,容量c(u1,u2)=1, 費用g(u1,u2)=U。若數(shù)字U沿對角線可到達(dá)數(shù)字V,則 c(u2,v1)=1, g(u2,v1)=0; 增加超級源s, 對于第一層數(shù)字U分成的頂點u1, c(s,u1)=1, g(s,u1)=0; 增加超級匯t,對于最底層頂點U分成的頂點u2, c(u2,t)=1,g(u2,t)=0; 其他頂點之間的容量為0。

            五、總結(jié)

            動態(tài)規(guī)劃實現(xiàn)并不復(fù)雜,適用于許多問題,在解決一般問題時是我們首選的算法之一。但是,動態(tài)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型的建立不是件容易的事,其中最困難也最重要的是狀態(tài)表示。通過以上分析,我們看到:

            1、動態(tài)規(guī)劃的狀態(tài)表示描述的子問題必須滿足最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì),否則無法建立正確的動態(tài)規(guī)劃模型。

            2、同一問題可能存在多種正確狀態(tài)表示方法,它們對應(yīng)的動態(tài)規(guī)劃算法的性能各不相同,從中選擇高效的狀態(tài)表示是動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化的一個重要內(nèi)容。

            3、對同一狀態(tài)表示而言,優(yōu)化它的實現(xiàn)方法對改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃性能很有意義。

            4、在應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃方法解決問題時,應(yīng)先估計問題的時間、空間,如果問題存在維數(shù)障礙,那么動態(tài)規(guī)劃的狀態(tài)表示很難滿足較大規(guī)模問題的空間要求, 我們必須另尋其他方法。

           

          [標(biāo)簽:競賽聯(lián)賽 梯形 五大模型 數(shù)學(xué)聯(lián)賽]

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