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动态最优化基础（动态最优化基础课后题答案）
发布时间：2023-04-18 19:28:33
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于动态最优化基础的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、什么是动态规划？动态规划的意义是什么？
动态规划是用来求解最优化问题的一种方法。常规算法书上强调的是无后效性和最优子结构描述，这套理论是正确的，但是适用与否与你的状态表述有关。至于划分阶段什么的就有些扯淡了：动态规划不一定有所谓的阶段。其实质是状态空间的状态转移。下面的理解为我个人十年竞赛之总结。基本上在oi和acm中我没有因为动态规划而失手过。所有的决策类求最优解的问题都是在状态空间内找一个可以到达的最佳状态。搜索的方式是去遍历每一个点，而动态规划则是把状态空间变形，由此变成从初始到目标状态的最短路问题。依照这种描述：假若你的问题的结论包含若干决策，则可以认为从初始状态（边界条件）到解中间的决策流程是一个决策状态空间中的转移路线。前提是：你的状态描述可以完整且唯一地覆盖所有有效的状态空间中的点，且转移路线包含所有可能的路径。这个描述是包含动态规划两大条件的。所谓无后效性，指状态间的转移与如何到达某状态无关。如果有关，意味着你的状态描述不能完整而唯一地包括每一个状态。如果你发现一个状态转移有后效性，很简单，把会引起后效性的参数作为状态描述的一部分放进去将其区分开来就可以了；最优子结构说明转移路线包含了所有可能的路径，如果不具备最优子结构，意味着有部分情况没有在转移中充分体现，增加转移的描述就可以了。最终所有的搜索问题都可以描述成状态空间内的状态转移方程，只是有可能状态数量是指数阶的，有可能不满足计算要求罢了。这样的描述下，所有的动态规划问题都可以转变为状态空间内大量可行状态点和有效转移构成的图的从初始状态到最终状态的最短路问题。于是乎，对于动态规划，他的本质就是图论中的最短路；阶段可以去除，因为不一定有明确的阶段划分。
二、数字经济专业薪资待遇？
数字经济专业就业工作工资，根据就业地区不同，工资待遇也是不同的，下面是小编整理出来的一线二线三线城市数字经济专业的工资待遇。 数字经济专业应届毕业生，毕业后可在经济类企业，从事产业数字化规划与建设、数据分析、数字化管理； 也可在事业单位，从事数据分析与挖掘、数字化转型建设等工作。 例如数据分析：应届毕业生一线城市的工资大概范围是在8000到12000，二线城市工资能达到6000到8000,三线城市工资也可达到4000到5000。 例如数字化管理：应届毕业生一线城市的工资大概范围是在7000到9000，二线城市工资能达到5000到6000,三线城市工资也可达到3000到4000。 例如数字化建设：应届毕业生一线城市的工资大概范围是适应数字经济发展战略，培养具有国际化视野的数字经济人才。
1. 具有良好政治素质与道德修养；
2. 具有扎实的经济学、大数据分析等基础。毕业后可以从事有关数字经济、电子商务等新兴领域的经济管理和分析等工作；
3. 熟悉数字经济运行规律与改革实践。能将知识运用于数字经济管理、大数据分析等领域，并具备开展科研活动的能力。
三、专业特色
1. 注重数学、经济学和信息技术的深度融合。加强学生在数理、经济学和数据分析方面的跨学科知识学习。
2. 注重提升学生在数字经济领域的国际化视野。构建全海归师资团队和国际化课程体系，提升学生的国际化视野。
3. 重点建设数字经济专业，注重提升学生科研能力，打造一流科研育人平台。
四、核心课程
经济学模块：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、公司金融、货币金融学、数学分析、国际金融等。
数理基础模块：人工智能与数据处理基础、大数据分析、python及在经济学中的应用、随机过程、动态最优化、机器学习及金融、数字经济等。
五、就业前景
毕业生主要前往国内外名校继续攻读硕士、博 士学位。其他毕业去向包括国内外知名高校、国家公务员、大型国企、证券公司、投资银行、商业银行、保险公司、会计事务所、各类投资基金等。
三、动态规划
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解 决策过程最优化 的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化控制等领域，并在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了显著的效果。
虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划(如 线性规划、非线性规划 )，只要人为地引进时间因素，把它视为多阶段决策过程，也可以用动态规划方法方便地求解。
在现实生活中，有一类活动的过程，由于它的特殊性，可将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。因此各个阶段决策的选取不能任意确定， 它依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展 。当各个阶段决策确定后，就组成一个决策序列，因而也就确定了整个过程的一条活动路线．这种把一个问题看作是一个 前后关联具有链状结构的多阶段过程 就称为多阶段决策过程，这种问题称为多阶段决策问题。在多阶段决策问题中，各个阶段采取的决策，一般来说是与时间有关的， 决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移 ，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，故有“动态”的含义，称这种解决多阶段决策最优化的过程为动态规划方法
动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。 动态规划算法与分治法类似 ，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是， 适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的 。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。
以一个例子来说明动态规划的概念(leetcode第5题最长回文子串)：
在这个例子中，一个字符串如果是回文子串，那么去掉头尾也照样是回文子串。而每一个字符都有可能是最长回文子串的一部分。
上面这个例子使用一个二维数组表示各个阶段的状态，这个二维数组的行是子串的起始位置，列是子串的结束位置。由于j>=i，所以只需要考虑二维数组的主对角线的上半部分，对角线上的值永远是true。用true表示这个子串是回文串，false不是回文串。那么对于某个固定位置的数组元素来说，它的值依赖于左下角的元素的值。进行填充的时候只能一列一列地进行填充，同一列的元素从上到下依次填充。
四、请问要学好经济学，要用到哪些数学方面的知识？
最重要的是微积分!经济学里面的东西不外乎求一阶导数,二阶导数,线张规划,线性最优,非线性最优,动态最优化等等...微积分的知识真的很重要.
另外就数理统计,要学好经济学,计量的知识是很重要的.这就需要数理统计与概率知识.
线性代数也经常用到..
以上就是关于动态最优化基础相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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