高中数学必修五优化设计模块，高中数学必修五优化设计模块答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于高中数学必修五优化设计模块的问题，于是小编就整理了2个相关介绍高中数学必修五优化设计模块的解答，让我们一起看看吧。

1. Excel的“规划求解”该怎么用？
2. 什么是动态优化？

Excel的“规划求解”该怎么用？

您好，这里是“E图表述”为您讲述的Excel各种知识。

应用题：把一堆苹果分给几个孩子，如果每人分3个，则余8个；如果前面每个人分5个，则最后一人得到的苹果不足3个，求小孩的人数和苹果的个数是多少？

很显然，这是一个二元一次方程组的解题思路。当然了，还作为学生时期的少年们，应该学会数学解题方法。

解：设人数x，苹果数y；

式1 y-3x=8；

式2 y-5（x-1）

将式1代入式2，得；

8+3x-5x+5

所以x>5 。因x、y均为正整数，试解如下

X=6，y=26，满足；

X=7，y=29，不满足式2；

故：本题答案6个小朋友，26个苹果。

还好，初中毕业那年算起廿多岁月，幸不辱师门，不才有获。

可是对于使用Excel解题的表友们，这个时候就应该用我们的手段了。不要去列函数，Excel本身是自带有“规划求解”功能的。输入条件，可以做出很多复杂的运算过程，是数据分析从业者“标配”之一。

在Excel中按上题列出如下内容，先不要问为什么这样列，照做就是。一会儿大家就明白了。

打开“规划求解”，规划求解不是默认加载项，需要我们手动在“Excel加载项”中添加到工具栏中。

按照如下设置目标区域、变量区域、约束条件：

约束条件设置时点“添加”，

其中int为取整，bin是二进制，dif是AllDifferent（真心没弄明白这个是什么意思，如果大家有知道的，一定告知在下）。

点击求解，B5和B6单元格就出现了答案，验算无误，秒解！

作者云：

“规划求解”可以处理相当复杂的运算过程，并且列出最优的一组解，当然复杂度也阻碍了运行速度。但是我们依然可以用规划求解做一些长期目标制定、经营战略方案、产品生产组合方案等有意义的事情。

编后语：

今天的内容是一个比较冷门的内容，不是为了考试或者专业人员是很难接触这个功能，但是作者觉得还是有必要和大家分享一下这个很方便的功能，万一哪天碰到可以用“规划求解”处理问题的时候，又何必苦苦写函数、做算草、写代码呢！

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什么是动态优化？

动态规划的概念 在上例的多阶段决策问题中，各个阶段***取的决策，一般来说是与时间有关的，决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，故有“动态”的含义，称这种解决多阶段决策最优化问题的方法为动态规划方法。

动态规划的最优化概念是在一定条件下，我到一种途径，在对各阶段的效益经过按问题具体性质所确定的运算以后，使得全过程的总效益达到最优。

应用动态规划要注意阶段的划分是关键，必须依据题意分析，寻求合理的划分阶段(子问题)方法。

而每个子问题是一个比原问题简单得多的优化问题。

而且每个子问题的求解中，均利用它的一个后部子问题的最优化结果，直到最后一个子问题所得最优解，它就是原问题的最优解。 1.3 动态规划适合解决什么样的问题 准确地说，动态规划不是万能的，它只适于解决一定条件的最优策略问题。 或许，大家听到这个结论会很失望:其实，这个结论并没有削减动态规划的光辉，因为属于上面范围内的问题极多，还有许多看似不是这个范围中的问题都可以转化成这类问题。 上面所说的“满足一定条件”主要指下面两点: (1)状态必须满足最优化原理; (2)状态必须满足无后效性。 动态规划的最优化原理是无论过去的状态和决策如何，对前面的决策所形成的当前状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。

可以通俗地理解为子问题的局部最优将导致整个问题的全局最优在上例中例题1最短路径问题中，A到E的最优路径上的任一点到终点E的路径也必然是该点到终点E的一条最优路径，满足最优化原理。

动态规划的无后效性原则某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各状态及决策的影响。

也就是说，“未来与过去无关”，当前的状态是此前历史的一个完整总结，此前的历史只能通过当前的状态去影响过程未来的演变。

具体地说，如果一个问题被划分各个阶段之后，阶段 I 中的状态只能由阶段 I+1 中的状态通过状态转移方程得来，与其他状态没有关系，特别是与未发生的状态没有关系，这就是无后效性。

动态优化是一种通过将复杂问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。相对于求解函数极值这类静态问题，许多存在于真实世界的优化问题都是在动态变化的，这一类问题被称为动态优化问题。动态优化问题的定义如下：S是搜索空间f是目标函数在时间t的取值X(t)是在时间t的一组可行解。一般来说，算法的性能指标可以从基于最优值的和基于行为的测量来进行评价。

动态优化是基于代码执行结果的，例如在c或者C加加中有一个很长的switch语句，可以通过改变case操作符的顺序来优化它，为此必须多次运行该程序，并保持此次开关操作员的统计数据。

一些现代编译器包括这样优化结构，它允许运行程序并保存其运行时统计信息，然后使用该统计信息对程序代码进行优化

动态优化（Dynamic Programming）是一种数学和计算机科学中的算法设计方法，用于解决涉及重复子问题的优化问题。它通过将原问题划分为一系列较小且重叠的子问题，并利用子问题之间的关系，以求解子问题来构建原问题的解。

动态规划的核心思想是将问题分解为多个阶段，并在每个阶段做出决策。通过存储和重复使用中间结果，动态规划能够避免重复计算，提高计算效率。

动态优化算法通常包括以下步骤：

1. 定义子问题：将原问题划分为一系列相关的子问题，并确定子问题的状态。

2. 构建状态转移方程：通过分析子问题之间的关系，建立子问题的递推关系式或状态转移方程。

3. 确定初始条件：确定初始状态的值或递归的终止条件。

4. 递推求解：通过从小规模子问题逐步推导到大规模子问题的方式，计算并存储中间结果。

5. 求解原问题：根据存储的中间结果，计算得出原问题的最优解。

动态规划的应用非常广泛，它可以解决各种不同类型的优化问题，包括最短路径、最优化问题、序列匹配、背包问题等。

需要注意的是，动态规划适用于满足最优子结构和重叠子问题性质的问题。最优子结构是指问题的最优解可以通过一系列子问题的最优解来获得，而重叠子问题是指问题的递归形式中，相同子问题会被重复计算。

到此，以上就是小编对于高中数学必修五优化设计模块的问题就介绍到这了，希望介绍关于高中数学必修五优化设计模块的2点解答对大家有用。