規劃圖演算法
⑴ 怎樣用動態規劃演算法解決24點問題，稍詳細些，謝謝
枚舉法： Enumeration
排序：Sort
貪心法：Greedy algorithm
遞歸：Recursion
分治：Divide and Rule
深度優先搜索：Depth First Search(DFS)
寬(廣)度優先搜索：Breadth First Search(BFS)
動態規劃：Dynamic Programming(DP) 也有人叫它 Dynamic Process
離散化：Discretization
棧：Stack Last in First out (LIFO)
隊列：Queue First in First out(FIFO)
順序表：Array Array-Based List
鏈表：Chain Linked List
廣義表：Lists
串：String
集合：Set
樹：Tree
二叉樹：Binary Tree
完全二叉樹：Complete Binary Tree
二叉搜索樹：Binary Search Tree(BST)
堆：Heap
圖：Graph
哈希表：Hash Table
並查集：Union-Find Sets 或 Disjoint Sets
最大匹配：maximal matching
線段樹：Segment Tree
樹狀數組：Binary Indexed Tree
伸展樹：Splay Tree
左偏樹：Leftist Tree 或 Leftist Heap
斐波那契堆：Fibonacci Heap
後綴樹：Suffix Tree
網路流：Network Flows
凸包：Convex Hull
叉積：Cross Function
高斯消元：Gaussian Elimination
匹配：Matching
矩陣：Matrix
⑵ 有哪些應用於移動機器人路徑規劃的演算法
機器人家上了解到，在二維二值地圖（FREE or OCCUPIED）場景下進行路徑規劃的方法。我看之前有同學在回答的時候配上了這幅圖：
這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：
這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：
兩大類：
1. 完備的（complete)
2. 基於采樣的（sampling-based）又稱為概率完備的
一 完備的規劃演算法
A*演算法
所謂完備就是要達到一個systematic的標准，即：如果在起始點和目標點間有路徑解存在那麼一定可以得到解，如果得不到解那麼一定說明沒有解存在。
這一大類演算法在移動機器人領域通常直接在occupancy grid網格地圖上進行規劃（可以簡單理解成二值地圖的像素矩陣）以深度優先尋路演算法、廣度優先尋路演算法、Dijkstra(迪傑斯特拉)演算法為始祖，以A*演算法(Dijstra演算法上以減少計算量為目的加上了一個啟發式代價)最為常用，近期的Theta*演算法是在A*演算法的基礎上增加了line-of-sight優化使得規劃出來的路徑不完全依賴於單步的柵格形狀（答主以為這個演算法意義不大，不就是規劃了一條路徑再簡單平滑了一下么）。
完備的演算法的優勢在與它對於解的捕獲能力是完全的，但是由此產生的缺點就是演算法復雜度較大。這種缺點在二維小尺度柵格地圖上並不明顯，但是在大尺度，尤其是多維度規劃問題上，比如機械臂、蛇形機器人的規劃問題將帶來巨大的計算代價。這樣也直接促使了第二大類演算法的產生。
二 基於采樣的規劃演算法
RRT-connect演算法
這種演算法一般是不直接在grid地圖進行最小柵格解析度的規劃，它們採用在地圖上隨機撒一定密度的粒子來抽象實際地圖輔助規劃。如PRM演算法及其變種就是在原始地圖上進行撒點，抽取roadmap在這樣一個拓撲地圖上進行規劃；RRT以及其優秀的變種RRT-connect則是在地圖上每步隨機撒一個點，迭代生長樹的方式，連接起止點為目的，最後在連接的圖上進行規劃。這些基於采樣的演算法速度較快，但是生成的路徑代價（可理解為長度）較完備的演算法高，而且會產生「有解求不出」的情況（PRM的逢Narrow space卒的情況）。這樣的演算法一般在高維度的規劃問題中廣泛運用。
三 其他規劃演算法
除了這兩類之外還有間接的規劃演算法：Experience-based（Experience Graph經驗圖演算法）演算法：基於經驗的規劃演算法，這是一種存儲之前規劃路徑，建立知識庫，依賴之進行規劃的方法，題主有興趣可以閱讀相關文獻。這種方法犧牲了一定的空間代價達到了速度與完備兼得的優勢。此外還有基於廣義Voronoi圖的方法進行的Fast-marching規劃，類似dijkstra規劃和勢場的融合，該方法能夠完備地規劃出位於道路中央，遠離障礙物的路徑。答主最近也在研究此類演算法相關的工作。
APF（人工勢場）演算法
至於D* 、勢場法、DWA(動態窗口法)、SR-PRM屬於在動態環境下為躲避動態障礙物、考慮機器人動力學模型設計的規劃演算法。
⑶ 線性規劃的簡便演算法
高中嗎？一般是送分的啊。
⑷ 怎麼使用動態規劃演算法對圖像進行立體匹配呢具體做法
這個是主要的代碼。 它可以分為幾下幾個部分： （1）這里DP演算法只在每一行中進行搜索，那麼應該記錄下兩圖的每一對應行的 cost function的值，程序用的是SAD方法。 （2）開始從最後一行開始進行搜索，這里因為好像要將當前元素與前後三個元素進。
⑸ 目標規劃層次演算法 手解與計算機解的差異以及其產生的原因
此解和書上給的答案並沒有任何矛盾之處，由於目標規劃跟簡單的線性規劃不同。目標規劃中，偏差變數只有兩種取值，或者大於零，或者就是零。所以在線性規劃圖中，目標值向另一個方向移動的時候只能是零，故書中的E點
⑹ 設計一個動態規劃演算法
貪心演算法是種策略，思想。。。
它並沒有固定的模式
比如最簡單的背包問題
用貪心的思想去做，就可能有很多種方法
性價比最高的、價值最高的、重量最輕的
而你沒辦法確保你所選擇的貪心策略對所有的情況都是絕對最優的
動態規劃的思想是分治+解決沉余
把一個復雜的問題分解成一塊一塊的小問題
每一個小問題中得到最優解
再從這些最優解中獲取更優的答案
典型的例子數塔問題
畫個圖就能看出來
⑺ 設計動態規劃演算法有哪些主要步驟
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值，我們希望找到具有最優值的解。動態規劃演算法與分治法類似，其基本思想也是將待求解問題分解成若干個子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解。與分治法不同的是，適合於用動態規劃求解的問題，經分解得到子問題往往不是互相獨立的。若用分治法來解這類問題，則分解得到的子問題數目太多，有些子問題被重復計算了很多次。如果我們能夠保存已解決的子問題的答案，而在需要時再找出已求得的答案，這樣就可以避免大量的重復計算，節省時間。我們可以用一個表來記錄所有已解的子問題的答案。不管該子問題以後是否被用到，只要它被計算過，就將其結果填入表中。這就是動態規劃法的基本思路。具體的動態規劃演算法多種多樣，但它們具有相同的填表格式。
⑻ 全局路徑規劃演算法
全局路徑規劃，主要演算法有
1、網格法、
2、拓撲法、
3、視圖法。
⑼ 動態規劃演算法 急，謝了哦！！
ab矩陣與bc矩陣相乘開銷是ab^2c。
無論按什麼順序相乘，最終還是轉化成兩個矩陣相乘。
設N個矩陣為矩陣0到矩陣N-1。
構造2維數組(N,N)，每個元素(m,n)保存矩陣m乘到n的最小消耗，那麼（m,n+1）的最小消耗需要將從矩陣x（m<=x<=n）的右側切開,得到m到x的最小消耗(m,x)和x+1到n+1的最小消耗（x+1，n+1），以及得到的兩個矩陣相乘的消耗，求和，由x的變化可以得到n-m+1個值，其中最小者即為（m,n+1）的最小消耗。
整個過程即為：算矩陣相乘的1到2的最小消耗，2到3的最小消耗，3到4的最小消耗……N-1到N的最小消耗，然後算1到3的最小消耗，2到4的最小消耗……如此直到算出1到N的最小消耗。
或者算1到2，2到3，1到3，3到4，2到4，1到4，4到5，3到5，2到5，1到5，5到6，4到6……也是一樣的。
很simple的想法，沒去想高效方法了，復雜度考慮計算兩矩陣相乘開銷的次數即ab^c乘法的次數易知為(N-1)*1+(N-2)*2+(N-3)*3+……+2*(N-2)=O(N^3)。
如果最後還要相乘的話，除了保存最小消耗還要用一個值保存最小消耗的分割點，最後相乘的時候，先把（0，N-1）的分割點x，將x左邊相乘再把右邊相乘最後兩矩陣相乘，計算左邊相乘時同樣要用到(0,x)的分割點如此遞歸下去知道(y,y+1)的分割點只有一個y。