Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Для новых пользователей первый месяц бесплатно. Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей: — Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать; Начать пользоваться сервисом
Построение алгоритма
|
|
1. Находим минимальное значение среди 
, если минимальное значение достигается в точке 
, то данную деталь помещаем в начало очереди. Если минимальное значение достигается в точке 
, то данную деталь помещаем в конец очереди.
2. Находим минимальное среди оставшихся значений, если минимум в точке 
то делать помещается за деталью , если минимум в точке 
, то деталь помещается в очереди перед .
3. Пункт 2 продолжаем до тех пор, пока не исчерпаем все детали.
Динамическое программирование – метод решения задач оптимизации, характеризующиеся следующими этапами:
0. Задача 
состоит в оптимизации функции f на множество M.
1. Инвариантное погружение (составление семейства задач). Подбираем семейство задач: 
, каждая из которых состоит в поиске оптимального элемента 
с учетом ограничений: 
2. Вывод уравнения Беллмана. 
– решение задачи оптимизации 
, т.е. то значение x, при котором целевая функция принимает значение 
– функция Беллмана. А уравнением Беллмана называется уравнение, в которое входит функция Беллмана и значение – оптимальное значение.
3. Решение семейства задач.
3.1. Находим более простые задачи и решаем их.
3.2 Находим значение функции Беллмана B(t) и , найденные на предыдущем этапе и подставляем в уравнение Беллмана. Получаем новое решение.
Пункт 3.2 повторяем до тех пор, пока не найдем решение нашей задачи.
|
|