原创R语言课程论文：层次分析法与动态规划，含代码

简介：
本课程论文运用R语言深入探讨了层次分析法和动态规划的应用，并提供了详细的代码实现。适合对优化算法感兴趣的读者学习参考。 在处理连环犯罪案件时，我们通常会通过缩小搜索范围来预测下一个可能的作案地点。为此，我们构建了三种模型以确定一个连环犯罪嫌疑人的地理轮廓。第一种模型假设犯罪现场的选择仅基于锚点与该位置之间的平均距离，并结合地理特征G、衰减函数D以及归一化因子n计算概率密度从而生成地理剖面。 第二种模型则假定犯罪选择依赖于十个特定因素，我们通过层次分析法（AHP）来确定这些因素的权重并据此建立地理轮廓。这种方法考虑了未来最有可能发生的两个犯罪地点，并利用数学动态规划方法进一步缩小搜索范围，以预测下一次作案可能的位置。 为了验证这两种模型的有效性，我们将它们应用于彼得案件中，并对影响程序灵敏度的各种不确定因素进行了分析和预测。尽管每种模型都有其优缺点——第一种较为严谨但缺乏现实考量；第二种则更贴近实际情况但在应用上具有一定主观性——结合两者并辅以进一步的实际案例分析与验证后发现，该方法具有较高的准确性和操作可行性。 我们证明了此策略并非完美无缺，但仍可以通过深入探索两个模型之间的联系来加以改进。这种优化不仅能够使结果更加全面和精确，还能减少预测偏差的存在。