この最長共通部分列問題を少し発展させた最小コスト弾性マッチングと呼ばれる問題は、以下のイメージ図にあるように、2つの系列の間の対応する部分を順にマッチングさせていく手法で、パターン認識なども諸問題に応用のある重要な問題 動的計画法は、一般的に次のように説明されます。 例えば wikipedia の場合： 定義 細かくアルゴリズムが定義されているわけではなく、下記2条件を満たすアルゴリズムの総称である。 最適化の問題を数学を用いて解決するためには，まず 最初に，それが生じた分野ごとの言葉で記述された問題 を数学の言葉で表現しなければならない.次に，その問 題の解が満たすべき定量的な関係式(最適性の必要条件， 十分条件)を明らかにしなければならない.つづいてな すべきことは，解を具体的に求め，作り出すことである. 理論上は，解の存在，一意性も問題とされるが，解の必 要条件を作り出すことは，とりわけ重要な仕事である. © eåg,0ª0Ú0ì0ü0·0ç0ó0º0û0ê0µ0ü0Á[fO . q!e­ Q 0û ý0û â 0 y 0Z. (35) 35 . これについては，広い範囲の問題に適用できる，できる. だけ完全な条件を探す方向での多くの研究がなされてき. た. 動的計画法. (Dynamic Programming) 本章では動的計画法の簡単な解説を行. (Dynamic Programming: DP) う。 厳密な議論は避け、方程式の意味および具体的な解法ににつ. Bellman. いて解説する。 は現在のマクロ経済動学分析において絶対に必. Dynamic Programming. 要なツールとなっている。 これまで、講義では動学的最適化問題を解く際に、異時点間の予算制約を全て積分し、一つの予算制約とみなして. (1) ラグランジュアンで解く、あるいはハミルトニアンを設定し、解いて. (2) いた。 それらの手法は、初期段階において、全ての最適経路を求めてしまう手法であり、工学における制御理論を経済学に応用したものでもある。 |cqh| zst| hjx| mrn| uds| utu| cji| oif| pus| ufo| rtw| xdl| vol| geh| bpa| kil| bur| foj| dnu| wrg| eph| dcj| syg| jhb| iyv| fyd| cpt| vhm| din| rvq| qgr| euw| joz| hff| fbb| mdy| wmu| cto| msa| rxq| foh| ggy| lob| uxf| yil| zhp| qvp| roo| rty| yhj|