Динамическое программирование - ТОП 50 лучших книг
В курсе дается краткое изложение классических способов построения и анализа алгоритмов. Первая часть курса, представленная в данном пособии, в большей степени сконцентрирована на базовых структурах данных, а также задачах сортировки и поиска. Теоретический материал дополняется рядом задач.
Несмотря на «олимпиадный» вид, многие из них имеют под собой вполне практическую основу и представляют собой модельные варианты тех проблем, с которыми приходится сталкиваться на практике.
Знания, которые даются в этой книге, представляют собой необходимую (хотя и недостаточную) базу для работы с произвольными данными большого объема, дают понимание о возможности или невозможности точного решения конкретных задач за приемлемое на практике время.
Рассматриваются линейное, дискретное, выпуклое, нелинейное и динамическое программирование, транспортные и потоковые задачи, оптимизационные задачи на графах и матроидах, теория полиноминальной сводимости и NP-полноты.
Для студентов экономических и инженерно-технических специальностей вузов. Будет полезно также магистрантам, аспирантам и преподавателям вузов.
Статья посвящена описанию процедур экономико-математического моделирования тенденций в области жилищного строительства с учетом особенностей различных стран постсоветского пространства. Приведены результаты анализа известных научных публикаций по вопросам прогнозирования динамики индикаторов рынка жилья. Показано, что большинство отечественных и зарубежных ученых в качестве наиболее результативных методов моделирования данных индикаторов рассматривают методы анализа временных тенденций, в которых для аппроксимации имеющихся ретроспективных данных используются полиномы высокого (в ряде случаев до четвертой степени) порядка. Другими распространенными подходами к решению рассматриваемой задачи являются применение краткосрочного прогнозирования на основе алгоритмов построения скользящей средней, а также использование модели SARIMA, которая учитывает тренд и сезонную волну. В статье показано, что данные методы не позволяют в полной мере учесть глубокие изменения в строительных комплексах постсоветских государс…
В курсе дается краткое изложение классических способов построения и анализа алгоритмов. Первая часть курса, представленная в данном пособии, в большей степени сконцентрирована на базовых структурах данных, а также задачах сортировки и поиска. Теоретический материал дополняется рядом задач.
Несмотря на «олимпиадный» вид, многие из них имеют под собой вполне практическую основу и представляют собой модельные варианты тех проблем, с которыми приходится сталкиваться на практике.
Знания, которые даются в этой книге, представляют собой необходимую (хотя и недостаточную) базу для работы с произвольными данными большого объема, дают понимание о возможности или невозможности точного решения конкретных задач за приемлемое на практике время.
В книге рассматриваются теоретические основы линейного, нелинейного и динамического программирования. По каждому из трех разделов приводятся контрольные вопросы и задачи, на большинство из них в приложениях даны ответы и решения. Разбираются также практические задачи из различных областей, решенные методами линейного, нелинейного и динамического программирования. Книга содержит сведения о специально разработанных обучающих компьютерных программах и рекомендации по их применению. Используемый математический аппарат сведен к минимуму и поясняется в тексте, что обеспечивает понимание методов оптимизации при наличии математической подготовки в объеме программы обычного технического вуза. В основу книги положены курс лекций автора в Московском институте радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА) и практический опыт разработки программных средств для решения задач оптимизации большой размерности в рамках САПР. Книга может быть полезна студентам и аспирантам, изучающим методы оптимизации, а также специалиста…
В данной книге систематизирован материал по одному из методов проектирования алгоритмов в информатике – динамическому программированию. Предлагаемые задачи решаются фактически по одной схеме, основанной на данном методе, однако понять, что задача решается этим методом, очень непросто. Для этого кроме знаний требуется усилие подготовленного к решению таких задач интеллекта. Именно этому способствуют содержание книги и стиль изложения материала в ней.
Разобраны задачи, предлагавшиеся школьникам на всероссийских олимпиадах по информатике разных лет, а также на турнирах и конкурсах.
Для учащихся старших классов, студентов и преподавателей информатики.
Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.
Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.
Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow, познакомитесь с марковскими цепями, методом Монте-Карло и динамическим программированием, так что «страшные» аббревиатуры DQN, DRQN, A3C, PPO и TRPO вскоре перестанут вас пугать. Вы узнаете об агентах, которые учатся на человеческих предпочтениях, DQfD, HER и многих других последних достижениях RL.
Прочитав книгу, вы приобретете знания и опыт, необходимые для реализации обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением в реальных проектах, и войдете в мир искусственного интеллекта.
После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Настоящее учебное пособие посвящено задачам линейного и динамического программирования. Содержит постановки основных задач линейного и динамического программирования и основные методы их решения. Издание предназначается студентам, обучающимся по всем направлениям подготовки и специальностям.
Изложен принцип оптимальности и базирующийся на нем метод динамического программирования решения задач управления многошаговыми процессами, разобран ряд примеров решения типовых задач экономического содержания, рассмотрены обобщения классического принципа оптимальности и метода динамического программирования на случай задач из теории графов. Контрольные вопросы и задачи позволят закрепить полученные знания теоретического материала и обрести навык самостоятельного решения задач, дадут возможность использовать пособие для работы на практических занятиях.
Для студентов экономических специальностей вузов, а также для студентов технических специальностей, изучающих соответствующий раздел математического программирования.
Настоящая книга предназначена в качестве учебного пособия для студентов факультетов прикладной математики, факультетов по переподготовке специалистов в области использования вычислительной техники, а также для учащихся математических техникумов. В ней излагается методика составления оптимизационных моделей в прикладных задачах, общие принципы линейного, нелинейного и динамического программирования, приводится обзор основных методов численного анализа для задач отыскания экстремумов функций.
В данной статье задачи оптимизации трасс, возникающие в САПР линейных сооружений, классифицируются как вариационные и сводятся к минимизации функционалов при наличии ряда ограничений на вид и параметры искомой экстремали. Искомое проектное решение независимо от вида сооружения (железные и автомобильные дороги, трубопроводы различного назначения, каналы оросительной сети и др.) представляет собой сплайн, то есть плоскую кривую, состоящую из элементов заданного вида. В отличие от задач, рассматриваемых в теории сплайнов, возможные границы элементов и даже их число не известно. Проектируемый сплайн обладает рядом других особенностей, что не позволяет использовать методы нелинейного программирования. В импортных САПР линейных сооружений и их российских аналогах проектные решения тем или иным способом назначаются проектировщиками. Предложенный отечественными исследователями альтернативный подход, принятый в данной статье, состоит в переходе к компьютерной выработке проектных решений на основе математических мо…
В данной статье рассматриваются прикладные задачи, для решения которых ранее предлагался метод динамического программирования, разработанный Р. Беллманом в середине прошлого века. Этот метод, основанный на принципе оптимальности и вытекающих из него рекуррентных уравнениях, позволил свести решение многих сложных прикладных задач к решению последовательности более простых однотипных задач.
К настоящему времени с помощью динамического программирования решены многие практически важные задачи. Однако при решении задач большой размерности, особенно при разработке систем, в которых алгоритм динамического программирования встроен в многократно повторяющийся цикл расчётов, время счёта оказывается неприемлемо велико даже с учётом мощностей современных компьютеров. Проблема повышения эффективности динамического программирования продолжает оставаться актуальной. В этом состоит цель настоящей работы. Установлено, что возможны различные реализации динамического программирования при решении одних и тех же прикладных за…