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文档简介

动态规划求解资源分配实验目标:(1)掌握用动态规划方法求解实际问题的基本思路。(2)进一步理解动态规划方法的实质,巩固设计动态规划算法的基本步骤。实验任务:(1)设计动态规划算法求解资源分配问题,给出算法的非形式描述。 (2) 在Windows环境下用C 语言实现该算法。计算10个实例,每个实例中n=30, m=10, Ci j为随机产生于范围(0,103)内的整数。记录各实例的数据及执行结果(即最优分配方案、最优分配方案的值)、运行时间。 (3)从理论上分析算法的时间和空间复杂度,并由此解释相应的实验结果。实验设备及环境:PC;C/C+等编程语言。实验主要步骤:(1) 认真阅读实验目的与实验任务,明确本次实验的内容;(2) 分析实验中要求求解的问题,根据动态规划的思想,得出优化方程;(3) 从问题出发,设计出相应的动态规划算法,并根据设计编写程序实现算法;(4) 设计实验数据并运行程序、记录运行的结果;(5) 分析算法的时间和空间复杂度,并由此解释释相应的实验结果;问题描述:资源分配问题 某厂根据计划安排,拟将n台相同的设备分配给m个车间,各车间获得这种设备后,可以为国家提供盈利Ci j(i台设备提供给j号车间将得到的利润,1in,1jm) 。问如何分配,才使国家得到最大的盈利?1. 问题分析:本问题是一简单资源分配问题,由于具有明显的最优子结构,故可以使用动态规划求解,用状态量fij表示用i台设备分配给前j个车间的最大获利,那么显然有fij = max fkj1 + ci-kj ,0=k=i。再用pij表示获得最优解时第j号车间使用的设备数为i-pij,于是从结果倒推往回求即可得到分配方案。程序实现时使用顺推,先枚举车间数,再枚举设备数,再枚举状态转移时用到的设备数,简单3重for循环语句即可完成。时间复杂度为O(n2*m),空间复杂度为O(n*m),倘若此题只需求最大获利而不必求方案,则状态量可以减少一维,空间复杂度优化为O(n)。程序代码:#include#include#include#include#include#define N 31#define M 11int cNM, fNM, pNM;int main() int i, j, n, m, k; srand(time(NULL); n = 30; m = 10; for (int cas = 1; cas = 5; +cas) cout第cas个实例:endl; memset(c, 0, sizeof(c); for (i = 1; i = n; +i) for (j = 1; j = m; +j) cij = rand() % 1000; cout利润表:endl; cout ; for (j = 1; j = m; +j) coutsetw(4)j; coutendl; for (i = 1; i = n; +i) coutsetw(4)i; for (j = 1; j = m; +j) coutsetw(4)cij; coutendl; memset(f, 0, sizeof(f); memset(p, -1, sizeof(p); for (j = 1; j = m; +j) for (i = 1; i = n; +i) for (k = 0; k = i; +k) if (fij fkj - 1 + ci - kj) fij = fkj - 1 + ci - kj; pij = k; cout最大获利:fnmendl; cout资源分配匹配方案:= 1; -j) cout第j号车间使用k - pkj台设备。endl; k = pkj; coutendl; return 0;实验小结:

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