第一讲-动态规划算法详解及其应用.ppt

参见博文https://blog.csdn.net/weixin_43835470/article/details/108666595，两个用户需要缓存文件，文件总数3，用户缓存容量为2，怎样缓存取得最优值。 stage1阶段，只能缓存文件1，到stage2阶段，就可以缓存文件2，在缓存文件1得到的最优值基础上，加上缓存文件2，可以从Uf表中得到，便可得到新的缓存后的最优值，对每一个state，有不同的组合，这个状态就是可以缓存的最大容量，必须要在容量内进行组合，并比较取得最优值，从stage3，多个stage2的状态到stage3状态（2 2），最后比较得到整个决策过程的最优值。

多阶段决策过程（ multistep decision process ）是指这样一类特殊的活动过程，过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段，在每一个阶段都需要做出决策，全部过程的决策是一个决策序列。在计算机算法设计方法中，动态规划技术是比较基本，但又比较抽象，难于理解的一种。它建立在最优原则的基础上，动态规划 （ dynamic programming ）算法是解决多阶段决策过程最优化问题的一种常用方法，难度比较大，技巧性也很强。利用动态规划算法，可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治算法不能解决的问题。因此，动态规划技术越来越成为解决许多重要的应用问题的关键技术。例如，用动态规划解决0-1背包问题、图像数据压缩、矩阵连乘、有向图最短路径、无交叉子集、元件折叠以及最长公共子序列等应用问题。另外，在语音识别领域，应用动态规划技术的动态时间伸缩算法DTW取得了很大成功，当词汇表较小以及各个词条不易于混淆时，DTW可以有效的解决孤立词识别时说话速度不均匀的难题，从而自20世纪60年代末期掀起了语音识别研究的热潮。

[上机目的] 1、掌握动态规划的设计思想。 2、掌握动态规划基本结构的算法实现。 [上机要求] 按以下上机内容完成各题目，在多模式教学网提交。同时，归纳总结编译、运行过程中出现的问题以及解决方法。 [上机学时] 2学时。 [上机内容] 采用动态规划来设计并实现矩阵连乘、最长增序子数组、0-1背包问题。 （1）0-1背包问题：给定n个物品和一个背包。第i个物品的重量是Wi，其价值为Vi，背包的容量为C，Wi、Vi和C均为整数。应如何选择装入背包

背包问题动态规划算法实现 参见博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8191808

设有资源a，分配给几个项目。代码里有注释，自己看下就行。具体不介绍了

全都是自己写的，都能跑出来 实打实写的哦~ 1.掌握动态规划算法思想。 2.掌握最优子结构原理。 3.了解动态规划一般问题，并利用动态规划解决0-1背包问题。 预览地址：https://blog.csdn.net/weixin_42214698/article/details/118932693

全都是自己写的，都能跑出来 实打实写的哦~ 仅供参考 最重要的还是自己理解 用动态规划算法设计独立任务最优调度问题解决方案并实现，并分析算法复杂性。 预览地址：

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动态规划算法课件PPT，读者可以参考，非常不错的，清华老师的