『壹』 PID演算法中的動態P是什麼意思
1，PID增量式演算法：是PID控制演算法的一種，有濾波的選擇，系統的動態過程加速的功能。（1）濾波的選擇：可以對輸入加一個前置濾波器，使得進入控制演算法的給定值不突變，而是有一定慣性延遲的緩變數。（2）系統的動態過程加速：如果被控量繼續偏離給定值，則這兩項符號相同，而當被控量向給定值方向變化時，則這兩項的符號相反。由於這一性質，當被控量接近給定值的時候，反號的比例作用阻礙了積分作用，因而避免了積分超調以及隨之帶來的振盪，這顯然是有利於控制的。但如果被控量遠未接近給定值，僅剛開始向給定值變化時，由於比例和積分反向，將會減慢控制過程。2，PID增量演算法的飽和作用及其抑制：在PID增量演算法中，由於執行元件本身是機械或物理的積分儲存單元，如果給定值發生突變時，由演算法的比例部分和微分部分計算出的控制增量可能比較大，如果該值超過了執行元件所允許的最大限度，那麼實際上執行的控制增量將時受到限制時的值，多餘的部分將丟失，將使系統的動態過程變長，因此，需要採取一定的措施改善這種情況。
『貳』 什麼是動態幀時隙aloha演算法
要解釋清楚這個演算法可能需要一本書，簡單的說，ALOHA演算法是在RFID系統中，用來解決標簽碰撞的常用方法
『叄』 Ackerman函數的動態規范演算法
試設計一個計算A(m，n)的動態規劃演算法，該演算法只佔用O(m)空間。
用兩個一維數組，ind[i]和val[i]，使得當ind[i]等於t時，val[i]=A(i，ind[i])。
i ind[i] val[i]
0 0 1
1 -1 0
2 -1 0
……
初始時，令ind[0]=0，val[0]=1，ind[i]=-1(i>0)，val[i]=0(i>0)。
1當m=0時，A(m，n)=n+1。
任給一個t，當ind[0]=t時，能夠求出val[0]的值，val[0]等於ind[0]。
2當n=0，m>0時，A(m，n)=n+1。
能夠求出當ind[i]=0時，val[i]的值，此時val[i]等於當ind[i-1]等於1時val[i-1]的值。
3當m>0，n>0時，A(m，n)=A(m-1，A(m，n-1))。
當ind[i]=t，val[i]=s時，要求當ind[i]』=t+1時val[i]』的值。
Val[i]』=A(i，ind[i]』)=A(i-1，A(i，ind[i]』-1)=A(i-1，A(i，ind[i]))=A(i-1，val[i])
所以，當ind[i-1]=val[i]時，能夠求出當ind[i]』=k+1時，val[i]』=val[i-1]。
#include <stdio.h>
int ack(int& m,int& n)
{
int i,j;
int *val=new int[m+1];
int *ind=new int[m+1];
for(i=1;i<=m;i++)
{
ind[i]=-1;
val[i]=-1;
}
ind[0]=0;
val[0]=1;
while(ind[m]<n)
{
val[0]++;
ind[0]++;
printf("%d ",val[0]);
for(j=1;j<=m;j++)
{
if(1==ind[j-1])
{
val[j]=val[j-1];
ind[j]=0;
}
if(val[j]!=ind[j-1])
break;
ind[j]++;
val[j]=val[j-1];
}
}
printf("\n");
printf(" i ind[i] val[i]\n");
for(i=0;i<=m;i++)
printf("%5d %6d %6d\n",i,ind[i],val[i]);
return val[m];
}
『肆』 什麼是動態規劃演算法，常見的動態規劃問題分析與求解
動態規劃的題都是可以分出階段的，比如背包問題可以由前i種物品的情況推導出前i+1種物品。 很多動態規劃都是要求最優化某個值，有最優子結構性質，它的邏輯就是：要我求出前i+1種物品的最優值，
『伍』 演算法分析中動態規劃的四個基本步驟
1、描述優解的結構特徵。
2、遞歸地定義一個最優解的值。
3、自底向上計算一個最優解的值。
4、從已計算的信息中構造一個最優解。
『陸』 動態規范演算法設計的步驟
動態規劃吧！
『柒』 詳解動態規劃演算法
其實你可以這么去想。
能用動態規劃解決的問題，肯定能用搜索解決。
但是搜素時間復雜度太高了，怎麼優化呢？
你想到了記憶化搜索，就是搜完某個解之後把它保存起來，下一次搜到這個地方的時候，調用上一次的搜索出來的結果。這樣就解決了處理重復狀態的問題。
動態規劃之所以速度快是因為解決了重復處理某個狀態的問題。
記憶化搜索是動態規劃的一種實現方法。
搜索到i狀態，首先確定要解決i首先要解決什麼狀態。
那麼那些狀態必然可以轉移給i狀態。
於是你就確定了狀態轉移方程。
然後你需要確定邊界條件。
將邊界條件賦予初值。
此時就可以從前往後枚舉狀態進行狀態轉移拉。
『捌』 使用動態演算法求解，一般需要採取哪些步驟
搞清dp定義，建立遞推式，確定初始值以及遞推順序，確定答案的值，如果復雜度不夠要進行優化
『玖』 設計動態規劃演算法有哪些主要步驟
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值，我們希望找到具有最優值的解。動態規劃演算法與分治法類似，其基本思想也是將待求解問題分解成若干個子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解。與分治法不同的是，適合於用動態規劃求解的問題，經分解得到子問題往往不是互相獨立的。若用分治法來解這類問題，則分解得到的子問題數目太多，有些子問題被重復計算了很多次。如果我們能夠保存已解決的子問題的答案，而在需要時再找出已求得的答案，這樣就可以避免大量的重復計算，節省時間。我們可以用一個表來記錄所有已解的子問題的答案。不管該子問題以後是否被用到，只要它被計算過，就將其結果填入表中。這就是動態規劃法的基本思路。具體的動態規劃演算法多種多樣，但它們具有相同的填表格式。
『拾』 遞歸演算法和動態規劃的關系是什麼呀
遞歸比較簡單的，就是遞推的逆向演算法。例如已知a(10)且a(n)=f(a(n+1))，讓你求a(1)。回溯是深度優先搜索必須要用到的方法，推薦你看下「八皇後問題」，看完就應該明白了。動態規劃是一種以空間換時間的演算法，也就是佔用內存較大，但是時間效率比較高的分階段演算法。推薦你看看「攔截導彈」問題，「0/1背包問題」。動態規劃先多看看題，然後再去理解概念比較好