本文实例讲述了C++动态规划之背包问题解决方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
问题描述：
背包的最大容量为W,有N件物品，每件物品重量为w,价值为p，怎样选择物品能使得背包里的物品价值最大？
输入：
10 3 (W,N)
4 5 (w,p)
6 7 (w,p)
8 9 (w,p)
实现代码：
#include
#define THING 20
#define WEIGHT 100
int arr[THING][WEIGHT];
/* 背包容量为weight，依次尝试1 - thing 物品时的最大价值 */
int price[100]; /*
2021-11-07 16:52:27
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配电网发生故障后，失电区域内应该形成含分布式电源(DG)的电力孤岛保证负荷供电的连续性。在孤岛形成算法中充分考虑负荷等级及其可控性，建立孤岛划分问题的数学模型，并利用动态规划算法形成含单DG或多DG组合的初级孤岛划分方案；根据一定的规则修正初级孤岛，形成次级孤岛；校验岛内各负荷点的电压和潮流约束，确定最优孤岛。算例验证了所提模型的有效性和优越性。
2021-11-06 16:23:04
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矩阵链乘法的动态规划算法，使用C#实现
50X10,10X40,40X30,30X5
这是示例用的测试数据，输入示例数据可以得到结果
2021-11-06 13:20:45
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实验目标实验目标：
（1）掌握用动态规划方法求解实际问题的基本思路。
（2）进一步理解动态规划方法的实质，巩固设计动态规划算法的基本步骤。
实验任务：
(1) 实现0-1背包问题的动态规划算法
2021-11-04 16:33:26
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参考 4.1, Reinforcement learning: An Introduction, RS Sutton, AG Barto, MIT press 值迭代： 求解有限 MDP 的动态规划算法。 策略评估是指（通常）对给定策略的价值函数进行迭代计算。 策略改进是指在给定该策略的价值函数的情况下计算改进的策略。 将这两个计算放在一起，我们得到策略迭代和值迭代，这两种最流行的 DP 方法。 给定 MDP 的完整知识，这些中的任何一个都可以用于可靠地计算有限 MDP 的最佳策略和价值函数。
◮问题：找到最优策略π ◮ 解决方案：贝尔曼最优备份的迭代应用◮ v1 → v2 → ... → v∗ ◮ 使用同步备份，在每次迭代 k + 1 对于所有状态 s ∈ S ：从 v_{k}(s') 更新 v_{k+1}(s) ◮ 收敛到 v∗ 稍后会证明◮ 与策略迭代不同，没有明确的策略◮ 中值
2021-11-02 10:38:37
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课程的随堂作业，C语言的，用dev就能运行，萌新代码，勿喷，仅仅帮助不想写作业的朋友方便一下，反正老师也不会仔细检查的
2021-11-01 09:11:35
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