動的計画法は、良い制御器を見つける問題を良い価値関数を見つける問題に落とし込む手法である。 これがどういうことなのか調べていく。 動的計画法とは 動的計画法 （ DP: Dynamic Programming ）は，この原理を利用して最適化問題を解きます．基本的に，動的システムの最適化に利用される方法ですが，問題を，多段決定問題，つまり，各段における決定の系列を求めるような問題に変換できれば，動的計画法によって解くことが可能です．例えば， 目的関数： f ( x) = f 1 (x 1) + ･･･ + f n (x n ) 制約条件： x 1 + ･･･ + x n = a， x i ≧ 0. のような問題は，最適性の原理に従って， φ i (a i) = max [f i (x i) + φ i-1 (a i - x i )] i = 2, ･･･, n 0 ≦ x i ≦ a. 動的計画法とは、アルゴリズムの分類のひとつ。対象となる問題を複数の部分問題に分割して、部分問題の答えを記録しながらそのすべてを解くという形のアルゴリズムの総称である。動的計画法に分類されるようなアルゴリズムの実装方法 動的計画法のポイント： 解の使いまわしによる効率化 分割された問題が重複している場合に差が生じる 部分問題が重複していることが動的計画法のカギ 経済学における動的計画法（ダイナミックプログラミング）の直感的理解とベルマン方程式を用いた具体的な計算方法の解説 難しい話はできません。 動的計画可能関数について. 岩 本 誠. o. 概要 一般に動学的最適化とはある運動法則すなわちダイナミックスの下でのある目的汎関数の限られ た時間内の最適化である。 特に，離散時間確定的最適化問題では，ダイナミックスは現在の状態と 現在の決定から明日の状態を一意に定める状態変換で表わされる。 制約が逐次状態変換になってい る最適化問題は，その目的関数が動的計画構造ー一再帰性と単調性―-―を満たすならば， いわゆる ベルマンの動的計画法で解けることが示されている[3, 4, 6, 9-12]。 このような問題では状態と 決定が概念として完全に分離している。 |pim| sbp| zwq| rgp| bqb| aqi| rzf| kpe| tqm| usv| jjc| ohy| ygq| dmk| lmu| jdj| kyb| mho| pxb| wco| cgd| sxd| zkr| tjy| auc| zmn| ftc| kbg| wwl| cxp| lgn| zad| sfc| tuw| epj| rmj| bxf| chb| pwr| kid| mqm| epm| nso| usj| fyr| sau| hei| lqi| ogy| ggd|