गतिशील कार्यक्रम, आधारभूत सिद्धान्तहरू

यस कार्यक्रम कार्यहरू कहिलेकाहीं व्यक्तिगत कम्प्युटर को स्मृति लोड कि डाटा संयोजन को ठूलो रकम क्रमबद्ध गर्न आवश्यक कार्य गर्दा गर्दै इष्टतम समाधान चयन गर्न। यस्तो विधि उदाहरणका लागि, "भाग र नियम" को कार्यक्रम विधि समावेश। यस मामला मा अल्गोरिदम अलग सानो subtasks मा अलग समस्या प्रदान गर्दछ। यो विधि मात्र ती अवस्थाहरूमा जहाँ सानो subtasks परस्पर स्वतन्त्र छन् मा लागू हुन्छ। प्रदर्शन interdependent उप-कार्यहरू यदि अनावश्यक काम नगर्न, अमेरिकी R.Bellmanom प्रस्तावित को 50s मा गतिशील कार्यक्रम विधि प्रयोग गर्दछ।

विधि

गतिशील कार्यक्रम इष्टतम समाधान N-आयामी समस्या, उनको N अलग चरणमा साझा निर्धारण छ। तिनीहरूलाई प्रत्येक एक चर आदर उप-कार्य हो।

यो दृष्टिकोण को मुख्य लाभ एक-आयामी अनुकूलन समस्या संलग्न विकासकर्तालाई एक N-आयामी समस्या सट्टा subtasks, र हाम्रो मुख्य उद्देश्य "तल-माथि" जा छ छलफल गर्न सकिन्छ।

यो ती अवस्थाहरूमा जहाँ उप-कार्यहरू सम्वन्धि छन्, अर्थात् मा गतिशील कार्यक्रम लागू गर्न उचित छ साधारण मोड्युलहरू साझेदारी गर्नुहोस्। यस तर्कको एक पटक subtasks प्रत्येक को निर्णय प्रदान गर्दछ र बचत प्रतिक्रियाहरू एक विशेष तालिकामा गरिन्छ। यो जवाफ गणना गर्न तिनीहरूले नै उप-कार्य फेरि भेट हुँदा यसलाई सम्भव बनाउँछ।

गतिशील कार्यक्रम कार्य समस्या solves अनुकूलन को। यो विधि को लेखक आर Bellman optimality सिद्धान्त द्वारा formulated थियो: चरणहरू र यो चरण मा परिभाषित समाधान प्रत्येक को प्रारम्भिक राज्य हो जो, सबै चरण को अन्त मा सिस्टम प्राप्त जो राज्य, को सम्बन्ध मा इष्टतम चयन गर्न निम्न।

विधि भिन्न वा recursion को माध्यम द्वारा हल गर्ने कार्यहरू को प्रदर्शन सुधार।

भवन कार्य अल्गोरिदम

गतिशील कार्यक्रम अल्गोरिदम त यसको समाधान गर्न दुई वा बढी subtasks विभाजित गरिएको छ कार्य सबै subtasks गर्न सर्वोत्कृष्ट समाधान बनेको छ कि यस्तो कार्यहरू निर्माण समावेश, यसलाई पनि समावेश छ। यसबाहेक, यो एक पुनरावृत्ति सम्बन्ध लेख्न र सारा रूपमा कार्य को लागि अधिकतम मापदण्ड मान गणना आवश्यक छ।

कहिले काँही, 3rd चरण मा प्रत्येक कार्य को प्रगति मा केही थप पृष्ठभूमि जानकारी सम्झिन छ। यो फिर्ती स्ट्रोक भनिन्छ।

आवेदन विधि

त्यहाँ दुई विशेषता सुविधाहरू हुँदा गतिशील कार्यक्रम लागू गरिएको छ:

• subtasks लागि इष्टतम;
• subproblems अतिव्यापी को समस्या मा उपस्थिति।

गतिशील कार्यक्रम गरेर अनुकूलन समस्या समाधान, तपाईं पहिले समाधान को संरचना वर्णन गर्न आवश्यक छ। कार्य समाधान यसको subtasks को सबै भन्दा राम्रो निर्णय बनेको छ भने सर्वोत्कृष्ट हुन छ। यस मामला मा, यो गतिशील कार्यक्रम प्रयोग गर्न उचित छ।

समस्या को दोस्रो सम्पत्ति, यो विधि मा आवश्यक - उप-कार्यहरू एउटा सानो संख्या। एउटै मिल्दाजुल्दा उप-समस्या प्रयोग गरेर समस्या को दोहोरिने समाधान, जो को संख्या प्रारम्भिक जानकारी को आकार मा निर्भर गर्दछ। जवाफ विशेष तालिका भण्डारण गरिएको छ, कार्यक्रम यो डाटा प्रयोग गरेर समय बचाउँछ।

विशेष गरी प्रभावकारी गतिशील कार्यक्रम कार्य अनिवार्य चरणमा निर्णय गर्न आवश्यक छ जब को प्रयोग हो। उदाहरणका लागि, प्रतिस्थापन र उपकरण को मरम्मत को समस्या को एक सरल उदाहरण विचार गर्नुहोस्। दुई फरक प्रकारका मा टायर बनाउन एकै समयमा टायर को उत्पादन को लागि कास्टिंग मिसिन कारखाना मा भन्न गरौं। फाराम एक असफल घटनाको, यो मिसिन खोल्ने गर्न आवश्यक छ। यो कहिलेकाहीं थप लाभदायक प्रतिस्थापन गर्न र मामला मा मिसिन खोल्ने गर्न दोस्रो फारम भनेर र यो फारम अर्को चरणमा unworkable हुनेछ बुझ्ने छ। विशेष गरी यो तिनीहरूले असफल शुरू गर्नु अघि दुवै काम आकार बदल्न सजिलो देखि। शोषण को जारी प्रकारका, मिसिन डाउनटाइम, वेवास्ता टायर र थप लागत को हानि को लाभ: गतिशील कार्यक्रम विधि खातामा सबै कारक लिएर, यी प्रकारका प्रतिस्थापन को कुरा मा सबै भन्दा राम्रो रणनीति निर्धारण गर्छ।