求最优解的几种算法

① 请高手：求最优解算法！！！题目如下：

个人的理解，程序可能会花点时间写。
定义数组 a(m,n)
该问题的数学模型应该如下
z=min（a(1,1)+a(1,2)+……+a(m,n)）即所用的机器人最少
约束条件是：
a(i,j)=0或者1（当等于0时表明此格不安放机器人，1则表示安装i=1,2…m j=1,2…n）
a(i-1,j)+a(i+1,j)+a(i,j-1)+a(i,j+1)>=1 前后左右至少有一个机器人，i=1,2…m j=1,2…n）。当然，当i-1=0，j-1=0 ，i+1>m,j+1>n 四情况下a(i-1,j) =0 a(i+1,j)=0 a(i,j-1)=0 a(i,j+1) =0 此时即边角陈列室的情况，因为处于边上的陈列室，其前后左右一边或2边没有其他陈列室，因此不可能设置
监视。

该问题的求解，我觉得可以用运筹学的0，1规划，具体你可以查查资料看看。
祝你成功！

② 求最优解得方法有哪些

求次优解、第K优解
对于求次优解、第K优解类的问题，如果相应的最优解问题能写出状态转移方程、用动态规划解决，那么求次优解往往可以相同的复杂度解决，第K优解则比求最优解的复杂度上多一个系数K。
其基本思想是将每个状态都表示成有序队列，将状态转移方程中的max/min转化成有序队列的合并。这里仍然以01背包为例讲解一下。
首先看01背包求最优解的状态转移方程：f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}。如果要求第K优解，那么状态f[i][v]就应该是一个大小为K的数组f[i][v][1..K]。其中f[i][v][k]表示前i个物品、背包大小为v时，第k优解的值。“f[i][v]是一个大小为K的数组”这一句，熟悉C语言的同学可能比较好理解，或者也可以简单地理解为在原来的方程中加了一维。显然f[i][v][1..K]这K个数是由大到小排列的，所以我们把它认为是一个有序队列。
然后原方程就可以解释为：f[i][v]这个有序队列是由f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]+w[i]这两个有序队列合并得到的。有序队列f[i-1][v]即f[i-1][v][1..K]，f[i-1][v-c[i]]+w[i]则理解为在f[i-1][v-c[i]][1..K]的每个数上加上w[i]后得到的有序队列。合并这两个有序队列并将结果（的前K项）储存到f[i][v][1..K]中的复杂度是O(K)。最后的答案是f[N][V][K]。总的复杂度是O(NVK)。
为什么这个方法正确呢？实际上，一个正确的状态转移方程的求解过程遍历了所有可用的策略，也就覆盖了问题的所有方案。只不过由于是求最优解，所以其它在任何一个策略上达不到最优的方案都被忽略了。如果把每个状态表示成一个大小为K的数组，并在这个数组中有序的保存该状态可取到的前K个最优值。那么，对于任两个状态的max运算等价于两个由大到小的有序队列的合并。
另外还要注意题目对于“第K优解”的定义，将策略不同但权值相同的两个方案是看作同一个解还是不同的解。

③ 求最优解的算法

拉蛤螂日乘子法或线性规划和非线性规划，都可以得到最优解。

④ 动态规划怎样计算最优解和最优值

动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题，需要最优子结构性质来确定最优策略。
一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。简而言之，一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。

⑤ 怎么求最优解

通常定义为不牺牲任何总目标和各分目标的条件下，技术上能够达到的最好的解。它表示所有的总目标和分目标都可以达到的理想的解。而实际上这样的解是很少存在的。工程问题固有的内在因素总是包含各种矛盾的，由于科学水平的限制，很多设计因素和系统的约束还不是很了解;许多判别准则。例如： 社会上的相互关系、生活的质量、生态学，以及兴趣、爱好等等，是不容易确定的，更不容易定量化。而工程系统的设计问题或规划问题中劳动力、设备、财力以及时间总是有限的。所以，最优化过程只是产生一个在设计和工艺约束条件下所能达到的“最令人满意解”。

⑥ matlab求解最优解

matlab求解最优解，用遗传算法ga可以得到理想的最优解，而用fmincon（）函数求解其最优解不够好。

用ga（）函数求解过程与fmincon（）函数相类似，其方法

1、建立目标函数

function f =ga_fun(x)

f=6.327*x(1)+4.503*x(2)+2.021*x(3)+3.952*x(4)+1.932*x(5);

2、然后，执行下列命令

[x,fval,exitflag] = ga(@ga_fun,5)

3、运行结果为

x = 0.018022 0.035809 0.00070699 0.029036 0.012984

fval = 0.4165

完整代码，可以私信给出。

⑦ 经典组合优化问题的一般求解方法有哪些

组合最优化方法(combinatorial optimizationmethod )求解组合最优化问题的方法一般地，对于不同类的组合最优化问题，对应着不同的求解方法.判定一个组合最优化方法好坏的主要标准是运算次数.用n表示某一组合最优化问题的规模p(n)表示在对方法影响最坏的情况下所需的运算次数.若p(n)是n的多项式函数，则称该方法是多项式算法.凡能用多项式算法求解的问题都称为P问题.有一类问题称为NP完全问题，若这类组合最优化问题具有如下特点:
1.它们都未找到多项式算法.
2.如果对其中某一问题存在多项式算法，那么此类中的所有问题也都有多项式算法.
已发现有成千的组合最优化问题属于NP完成问题.为求解该类中的问题，人们往往采用“启发式”方法.这些方法一般地，不能保证求得问题的最优解，但常能得到较好的近似解

⑧ 整点最优解的几种不同求法

现行高中数学教材 (试验修订本·必修 )新增加了《简单的线性规划》一节 ,这无疑会成为高中数学教学过程中一个新的亮点和高考的热点 .通过对这一节的学习将有利于培养学生科学、严谨的学习品质 ,提高学生分析和解决问题的能力 ,进一步拉近数学习和社会生活之间的距离 .学生在学习这一节内容时 ,对简单的线性规划的基本思想和基本方法都能很好地接受和消化 ,但对如何寻找可行域中的整点最优解却存在较大困难 .作者通过对本节内容的教学实践 ,总结出如下几种方法 ,供各同仁参考例 某人需要补充维生素 ,现有甲、乙两种维生素胶囊 ,这两种胶囊都含有维生素Ａ、Ｃ、Ｄ、Ｅ和新发现的Ｉ.甲种胶囊每粒含有维生素Ａ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｉ分别是 1ｍｇ、1ｍｇ、4ｍｇ、4ｍｇ、5ｍｇ ,乙种胶囊每粒含有维生素Ａ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｉ分别是 3ｍｇ、2ｍｇ、1ｍｇ、3ｍｇ、2ｍｇ .如果此人每天摄入维生素Ａ至多 19ｍｇ,维生素Ｃ至多13ｍｇ ,维生素Ｄ至多 2 5ｍｇ ,维生素Ｅ至少 12ｍｇ ,那么他每天应服用两种胶囊各多少粒 ,才能满足维生素的需求量 ,并能得到最大量的维生素Ｉ.分析 设该人每天...... (本文共计3页) [继续阅读本文] 赞