2
나는 다음과 같은 금액을 최소화 할 필요가
의 기능을 최소화하기 :벡터
하는 i{(i = 1 to n) fi(v(i), v(i - 1), tangent(i))}
v 및 tangent는 벡터있는 모든 합계를 최소화 할 수 있습니다. fi은 3 개의 벡터를 인수로 취하여이 3 개의 벡터와 관련된 비용을 반환합니다. 이 함수의 경우 v(i - 1)은 이전 반복에서 선택한 벡터입니다. tangent(i)도 알려져있다. fi은 다른 두 벡터 v(i - 1)과 tangent(i)이 주어지면 v(i) 벡터를 선택하는 비용을 계산합니다. v(0) 및 v(n) 벡터가 알려져있다. tangent(i) 값은 모두 i = 0 to n에 대해 미리 알려져 있습니다.
내 작업은 i = 1 to n에 대한 함수 값의 총 비용이 최소화되도록 그러한 모든 것을 결정하는 것입니다.
문제를 해결할만한 아이디어를 제공해 주시겠습니까?
지금까지 Branch and Bound 또는 동적 프로그래밍 방법을 생각해 볼 수 있습니다.
감사합니다.
이 최적화 문제가 무엇인지 알 수 없습니다. 그것은 v 벡터의 순서입니까? 최적화 문제를 더 명확하게 기술 할 수 있습니까? –
여기에 최적화에 대한 자세한 정보를 추가하십시오. "내 임무는 i = 1 ~ n에 대한 함수 값의 총 비용이 최소화되도록 모든 v (i)를 결정하는 것"입니다. 여기에 비용 함수에 대한 정보가 필요하다고 생각합니다. 왜냐하면 v (i)의 선택은 v (i + 1)의 선택에 영향을 미칠 것이다. 따라서 각 단계에서 최소화하는 욕심 많은 전략이 최적이 아닐 수도 있습니다. 비용 함수에 대한 정보. – sukunrt
예 벡터의 순서가 중요하며 그 값도 중요합니다. 기본적으로 비용을 최소화하는 벡터를 찾아야합니다. v (i)는 i 번째 점에 대한 시선 방향을 나타낸다. 탄젠트 (i)는 i 번째 점에 대한 경로에 접선을 부여합니다. 비용 함수는 v (i-1)과 v (i) 사이의 각도와 v (i)와 tangent (i) 사이의 각도의 합을 계산합니다. 그래서 부드럽게 변화하는 시선을 보장하기 위해이 비용을 최소화해야합니다. 희망이 당신의 요점을 지워줍니다. – arg