1樓：show者無畏
動態規劃的概念。
在上例的多階段決策問題中，各個階段採取的決策，一般來說是與時間有關的，決策依賴於當前狀態，又隨即引起狀態的轉移，乙個決策序列就是在變化的狀態中產生出來的，故有「動態」的含義，稱這種解決多階段決策最優化問題的方法為動態規劃方法。
與窮舉法相比，動態規劃的方法有兩個明顯的優點：
1)大大減少了計算量。
2)豐富了計算結果。
從上例的求解結果中，我們不僅得到由a點出發到終點e的最短路線及最短距離，而且還得到了從所有各中間點到終點的最短路線及最短距離，這對許多實際問題來講是很有用的。
動態規劃的最優化概念是在一定條件下，我到一種途徑，在對各階段的效益經過按問題具體性質所確定的運算以後，使得全過程的總效益達到最優。
應用動態規劃要注意階段的劃分是關鍵，必須依據題意分析，尋求合理的劃分階段(子問題)方法。而每個子問題是乙個比原問題簡單得多的優化問題。而且每個子問題的求解中，均利用它的乙個後部子問題的最優化結果運此簡，直到最後乙個子問題所得最優解，它就是原問題的最優解。
動態規劃適合解決什麼樣的問題。
準確地說，動態規劃不是萬能的，它只適於解決一定條件的最優策略問題。
或許，大家聽到這個結論會很失望：其實，這個結論並沒有削減動態規劃的光輝，因為屬於上面範圍內的問題極多，還有許多看似不是這個範圍中的問題都可以轉化成這類問題。
上面所說的「滿足一定條件」主要指下面兩點：
1)狀態必須滿足最優化原理；
2)狀態必須滿足無後效性。
動態規劃的最優化原理是無論過去的狀態和決策如何，對前面的決策所形成的當前狀態而言，餘下的諸決策必須構成最優策略。 可以通俗地理解為子問題的區域性最優將導致整個問題的全域性最優在上例中例題1最短路徑問題中，a到e的最優路徑上的任一點到終點e的路徑也必然是該點到終點e的一條最優路徑，滿足最優化原理。
動態規劃的無後效性原則某階段的狀態一旦確定，則此後過程的演變不再受此前各狀態及決策的影響。也就是說，「未來與過去無關」，當前的狀態是此前歷史的乙個完整總結扒慶，此前的歷史只能通過當前的狀態去影響過程未來的演變。具體地說，如果乙個問題被劃分各個階段之後，階段 i 中的狀態只能由階段 i+1 中的狀態通過狀態轉移方程得來，與其他狀態沒有關係，特別是與未發生的狀態沒有關係，這就是無後旁褲效性。
2樓：追月一族
上寬虧大慎高神念漏榕樹。
pascal動態規劃，機器分配問題。
3樓：網友
題目有誤，正確的是：
題目描述：總公司擁有高效生產裝置m臺，準備分給下屬的n個公司。各分公司若獲得這些裝置，可以為國家提供一定的盈利。
問：如何分配這m臺裝置才能使國家得到的盈利最大？求出最大盈利值。
其中m<=15，n<=10。分配原則：每個公司有權獲得任意數目的裝置，但總檯數不得超過總裝置數m。
資料檔案格式為：第一行儲存兩個數，第乙個數是裝置臺數m，第二個數是分公司數n。接下來是乙個 n *m （注意）的矩陣，表明了第i個公司分配j臺機器的盈利。
這題我沒用動規做（我也不會），我的思路是這樣的：
1：讀入資料，分別儲存在m,n,f[1..n,1..m]上。
2：計算價效比（i公司分配j臺機器價效比即f[i,j]/j），存在a[i,j]上。
3：使k：=m；
4：選擇 i,j,使a[i,j]最大且i<=k(如有多個最大值取i最大者)。
5：把i，j記錄下來。
6：k：=k-i。
7：如k>0，跳第4步。
8：輸出（就是之前記錄的那些i，j，每組i，j表示第i公司分配j臺機器）。
程式我就不附了，自己練練手吧，我要睡了。
-又及，上面的方程f[i,j]=max(f[i,j],f[i-1,j-k]+a[i,k])左右都有f[i,j]，你最好看一下是否是包括在迴圈裡的，我反正覺著有問題。思路不完全對，隨時更正。
4樓：網友
f[i,j]表示與自己比較，在自己的過程中找到最大值，不可能牽扯到前乙個公司的。
5樓：網友
題目對的。
就是個疊加的。
你的方程式就錯位了。
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