用動態規劃求解非線性規劃問題？到目前為止，商業軟件在解決非線性問題上有一些局限性。例如，CPLEX只能用于求解二次規劃（QP）、帶二次凸約束的二次規劃（QCQP）、二階錐規劃（SOCP）以及相應的混合整數問題。沒有辦法解決其他非線性問題。當然，MOSEK也可以解半定規劃，也就是說，非線性規劃的商業軟件解有很大的局限性。當然，也有一些通用軟件，如bonminforfree和knitroforpayment，也可以用來求解大規模非線性規劃問題，但結果一般都是局部解。一些聲稱能得到全局非線性解的解算器只能用于解決小規模問題，而大規模問題則無法解決。這取決于你的個人選擇。此外，本文還介紹了yalmip，它是MATLAB與求解器之間的一個很好的橋梁。這樣，您的建模效率將大大提高。祝你好運

memo方法是一種變形的動態規劃方法。與動態規劃算法不同，memo方法的遞推方式是自頂向下的，而動態規劃算法是自下而上的。例如：LCS問題：當席=YJ，C[I，J]只需要知道C[I-1，J-1]，而不是C[I，0]～C[I，J-1]和C[I-1，J]～C[I-1，N]。當只需要一個LCS時，一些C[P，q]可能不會在整個溶液過程中使用。一般情況下，當一個問題可以用動態規劃來求解時，二維數組中相當數量的元素不會用到整個計算中。我們不需要遞歸地逐個計算二維數組中的元素。使用memo方法：數組中的元素只在需要計算時才計算，并且計算是遞歸的。計算完這些值后，將保存這些值以用于其他目的。例如：LCs的問題：首先，將C[I，0]（0≤I≤m）和C[0，J]（1≤J≤n）初始化為0。其余的m×nc[I，J]都初始化為-1。計算C[I，J]L2（x，y，I，J，C）的遞歸算法LCS（memo方法）：如果x[I]=y[J]，檢查C[I-1，J-1]，如果C[I-1，J-1]>-1（計算），將C[I-1，J-1]1賦值給C[I，J]，并返回。如果C[I-1，J-1]=-1（尚未計算），則遞歸調用LCSL2（x，y，I-1，J-1，C）計算C[I-1，J-1]，然后將C[I-1，J-1]1賦給C[I，J]，并返回。如果x[i]1，y[J]，檢查C[i-1，J]和C[i，J-1]。如果兩者都大于-1（已計算），則將Max{C[I-1，J]，C[I，J-1]}賦給C[I，J]，并返回。如果C[I-1，J]，C[I，J-1]中的一個等于-1（尚未計算），或者兩者都等于-1，則遞歸調用LCS，L2計算它，然后將Max{C[I-1，J]，C[I，J-1]}賦值給C[I，J]。如果大量的子問題不需要解決，memo方法可以節省時間。但是當只需要計算少數或全部子問題時，遞歸方法比memo方法（如矩陣乘法、最優二叉搜索樹）要好

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本文題目：動態規劃求解背包問題用動態規劃求解非線性規劃問題？-創新互聯
文章起源：http://www.js-pz168.com/article10/ddejdo.html

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