动态规划之矩阵链乘法理解

来源:互联网 发布:poi的软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 17:18

一.矩阵链事例

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矩阵链问题主要涉及的时在多个矩阵相乘,如何通过相乘的顺序来减少程序运行。

二.例题分析

这次分析过程按照动态规划的三个基本条件来逐步解答:

1、寻找最优子结构:假设我们已经找到父矩阵链最优解,当我们划分到最后一步时都是两个子矩阵链(分别被括号包围)相乘,如(A1A2A3A4)(A5A6A7),此时显然外括号为父矩阵的最优括号划分。继续往下划分,((A1A2A3)A4)(A5(A6A7)),则两个子矩阵链的划分括号必须也为他们本身的最优括号划分。因为如果子矩阵链的划分括号不是他们本身的最优括号划分时,两个子矩阵链就有另一种最优括号划分,如(A1(A2A3A4))(A5(A6A7))。那么就与我们的假设相悖。((A1A2A3)A4)(A5(A6A7))不是我们父矩阵最优解。所以拥有最优划分的父矩阵的子矩阵链显然也拥有最优划分。

2、子问题重叠:看到步骤一是不是感觉这个问题可以使用迭代来解决?显然可以。算法导论给出如下迭代公式:
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但是我们发现迭代公式中会有很多重复计算的子结构。由于k是未知,所以我们需要循环来找出最小的,但是,当k=i…..j时k每对应一个值就得继续往下迭代,此时又得循环一遍k,在其中就会有许多子问题重复计算了。比如我们有这两个括号划分:
(A1(A2A3A4))(A5(A6A7))和(A1(A2A3A4))((A5A6)A7),此时前面子链括号划分是相同的而后面子链划分不同。如果我们使用15.12进行迭代就会重复计算(A1(A2A3A4))。这正是动态规划解决的问题。

3、自底向上方法:我们前面使用的循环使用的是自上向下的方法。而动态规划使用的是自底向上的方法。也就是从最初向最后推理。如果我们简单的一直划分而不做比较的话,我们会发现划分的分支越来越多。而动态规划不同,它是在划分中把一些明显代价大的,可以比较的pk掉。从而减少分析次数,而且自底向上还避免了子问题的重复计算。而想要从底部开始就要求我们每次的划分都是最优划分,从而被下一次划分最优划分包含在所有下一次划分方法之内,这也是我们为什么首先要证明步骤一。

三.例题计算过程

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有上述矩阵:

第一次:我们从最初开始划分,也就是划分两个子矩阵,首先列出所有情况。
A1A2 30*35*15=15750
A2A3 35*15*5=2625
A3A4 15*5*10=750
A4A5 5*10*20=1000
A5A6 10*20*25=5000
由于我们不知道最优划分方法使用了那些上述划分,所以我们不能进行pk

第二次:划分三个子矩阵
A1A2A3:此时注意A1A2A3有两种子结构划分,由于不管使用哪种子结构,划分后都归类到A1A2A3,也就是说A1A2A3无论有多少子结构,无论如何划分,划分后他都成为(A1A2A3)这一个整体。因此此时我们可以进行pk。(A1(A2A3))2625+30*35*5=7875或((A1A2)A3)15750+30*15*5=18000,显然选择7875
A2A3A4:2625+35*5*10=4375或750+35*15*10=6000,显然选择4375
A3A4A5:750+15*10*20=3750或1000+15*5*20=2500,显然选择2500
A4A5A6:1000+5*20*25=3500或5000+5*10*25=6250,显然选择3500

第三次:划分四个子矩阵
A1A2A3A4:(A1A2A3)A4:7875+30*5*10=9375或A1(A2A3A4):2500+35*10*30=13000或者(A1A2)(A3A4):15750+750+30*15*10=21000显然选择9375
A2A3A4A5:(A2A3A4)A5:4375+35*10*20=11375或者A2(A3A4A5):2500+15*20*35=13000或(A2A3)(A4A5):2625+1000+35*5*20=7125显然选择7125
A3A4A5A6:(A3A4A5)A6:2500+15*20*25=10000或者A3(A4A5A6):3500+5*25*15=5375或(A3A4)(A5A6):750+5000+15*10*25=9500显然选择5375

第四次:划分五个子矩阵
同理得A1A2A3A4A5:11875和A2A3A4A5A6:10500

第五次:最后对整个矩阵链进行划分。
A1(A2A3A4A5A6):30*35*25+18500=44750
(A1A2)(A3A4A5A6):157580+5375+30*5*25=32375
(A1A2A3)(A4A5A6):7875+3500+30*5*25=15125
(A1A2A3A4)(A5A6):9375+5000+30*10*25=21875
(A1A2A3A4A5)A6:15375+30*20*25=30375

综上:最后选择15125.知道整个矩阵链的分配,我们就知道接下来的分配,因为我们使用的子矩阵链都是最优子结构,只需要往前找就行。最后分配:(A1(A2A3))((A4A5)A6)。我们观察第五次分配可以发现:最后一次矩阵相乘增加的代价分别为30*35*25,30*5*25,30*5*25,30*10*25,30*20*25。发现两边都是30,25.而中间在变化也就是先前k值得变化,中间值为5时比较小,而且按照子最优解必定属于父最优解,那么是不是我们一直按照最小中间值划分,就能找到最优方法呢?

四.与装配线调度对比

装配线问题要比矩阵链问题简单,但是其实我们可以将其对比,发现二者问题是相同的。根据矩阵链的迭代公式我们发现其实n矩阵链的问题从上往下划分时其实其问题出口有n-1个,也就是k=j-i=n-1个。所以我们在《例题计算过程》中在第五次划分时有5个出口(算了5次),这个和装配线最终出口只有两个类似。
装配线问题简单在在考虑j装配站问题时,我们只需要考虑j-1站问题就行了,因为不管怎样考虑j-1站完成后就必须考虑j站,这是由于底盘加工流程决定的,你必须加工完成j-1后才能加工j。而矩阵链不同,矩阵链n划分时我们不仅有可能考虑n-1问题,还有可能包含n-2,n-3的问题。比如对其划分(A1A2A3A4)(A5A6),此时考虑的就是6-2,6-4两个子结构,这在装配线中是不能出现的。

五.代码

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六.类似问题

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