改进动态规划算法的移动机器人路径规划

针对静态栅格环境下的移动机器人全局路径规划问题,通过分析移动机器人到达目标的搜索方向和路径变化的动态特征,分别建立下降路径搜索动态规划模型和上升路径搜索动态规划模型,并依据整列元素路径值变化特点设计了两种模型交互使用的改进动态规划算法。仿真实验结果表明算法具有较好的路径规划效率,可以同时完成多个目标路径规划,且覆盖率越大的环境求解越快速。实验也表明改进动态规划算法同蚁群算法对比能够更快速有效地给出移动机器人较优通行路径。     

实时系统资源分配的动态规划算法

本文提出了一个划分具有决定性的，实时性能的二级存储系统的最优算法。此算法在多项式时间内就能找出这一问题的最优解，并支持存储器资源的在线重新配置。     

伪币问题的动态规划算法

本文在非常一般的情况下,讨论了著名的策略问题伪币问题,设计了解此问题的动态规划算法,并进一步对动态规划算法进行分析,给出了在一般情况下,伪币问题最优值的解析表达式,以及达到最优值的简洁的最优称量算法。     

学生解题无思路的原因及对策

本文针对目前高校学生解题无思路的现状，分析造成这种现状的原因，并在此基础上提出解决问题的措施。     

金字塔双层动态规划立体匹配算法

针对控制点修正的动态规划立体匹配算法存在控制点求取时阀长、实时性差的问题．提出一种金字塔双层动态规划立体匹配算法．采用金字塔算法求取低、商分辨率图像,然后分别在低、商分辨宰图像上求取候选控制点集和最终控制点集,并用最终控制点集修正商分辨率图像上的动态规划立体匹配．由干候选控制点集的求取在低分辨率图像上进行,算法用时大为减少．实验证明,此算法匹配率商、速度快．     

基于动态规划的多目标跟踪算法及实现

为探讨和跟踪由侧视或前视红外成像传感器观察到的，按象素排列的低信噪比目标，设计了一在于动态规划的算法，算法的优点是对微弱目标的高检测灵敏度，及对目标机动，传感器信号跳动和脉冲干扰的鲁棒性，其特点是：将目标探测和跟踪合并涉及目标运动、背景噪声和杂波统计模型的单一优化过程，包括一种新的得分泛函的设计和减少计算量而对ＤＰ算法进行的扩展。     

动态规划算法原理及应用研究

本文透彻分析了动态规划算法的基本原理、基本要素、适用条件和解题步骤。并通过达尔文芯片问题详细讲解了动态规划算法在实际中的运用,最后总结了使用动态规划算法的重点难点和技巧。     

基于动态规划算法的矢量数据压缩改进算法

为了使移动设备存储大容量的矢量数据和提高矢量数据的网络传输效率,矢量数据压缩是一项很重要的工作。提出了基于动态规划算法的矢量数据压缩的模型和改进方法,通过一条参考路径构造一条带形成最小误差搜索范围,同时条带宽度可自适应调整。实验结果表明,该方法具有较高的效率,能够得到较小的压缩误差。     

基于动态规划算法的专有名词切分

提出了一种对专有名词字串进行自动切分的方法,该方法对大量通用形式的专有名词进行统计分析,根据专有名词用字的出现位置和出现次数来分析,并把出现概率转换为估价值。则根据中文专有名词的特点,将中文专有名词的切分问题转换为决策树求最优解问题。采用动态规划法选取最优路径,从而确保结果的整体估价值最优。以中文姓名为例,实验表明该方法具有很快的速度和很高的正确率,用10个名字的字符串进行测试正确率为99.66%以上。     

一类动态规划问题的解法与算法

本文给出了终止段未知的离散动态规划问题的解法和算法，并且结合经济问题的实际应用以及解法。     

一类动态规划问题的解法与算法

本文给出了终止段未知的离散动态规划问题的解法和算法,并且结合经济问题实例阐述了这类问题的实际应用以及解法.     

精确求解一类动态规划问题的神经网络

根据一类动态规划问题（ＤＦＤＰ）的特点，提出一种能够精确求解此问题的神经网络（ＬＤＰＮＮ）。ＬＤＰＮＮ具有结构简单、易于硬件实现、求解速度快并且能够求得精确最优解等优点，特别适合于大规模动态规划问题的求解。在复杂系统的实时优化与控制等方面具有广阔的应用前景。     

多目标动态规划时段轮换并行算法

针对SIMD和MIMD结构的并行机提出多目标动态规划时段轮换并行算法,多目标动态规划的时段轮换迭代算法,将全过程优化问题转化成子过程优化问题,然后在子过程非劣解集中寻找全过程非劣解.这样,将多目标动态规划内存不足的问题转化成时间问题,然后利用并行机超高速运算的优势来有效地解决内存不足问题.通过时间复杂性、加速比分析及实例.说明了算法的有效性及优越性.     

找钱问题的动态规划解法

动态规划算法对许多实际问题是灵活和有效的。本文首先对一类找钱问题进行了分析和讨论,然后给出了谊问题的一种动态规划解法,最后对所给算法的复杂性进行了分析。实验结果验证了所提出算法的有效性。     

求解模糊相关机会规划的混合智能算法

模糊相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,该文采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解模糊相关机会规划的混合智能算法。最后通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性。     

基于动态规划的汉语句子相似度算法

传统汉语句子相似度计算算法在处理大量专业词汇时准确率较低。为此,提出一种基于动态规划的汉语句子相似度算法。通过获取2个句子的公共子串集合,结合链表消重机制,从集合中获取2个句子的所有最长公共子串,并以此计算相似度。实验结果表明,对于含有大量专有名词的问题集合,该算法的测试正确率达93.6%,计算效率较高。     

A Dynamic Programming Algorithm for Linear Text Segmentation

In this paper we introduce a dynamic programming algorithm which performs linear text segmentation by global minimization of a segmentation cost function which incorporates two factors: (a) within-segment word similarity and (b) prior information about segment length. We evaluate segmentation accuracy of the algorithm by precision, recall and Beeferman's segmentation metric. On a segmentation task which involves Choi's text collection, the algorithm achieves the best segmentation accuracy so far reported in the literature. The algorithm also achieves high accuracy on a second task which involves previously unused texts.