自适应动态规划(近似动态规划)——ADP MATLAB_MATLAB编程

针对现有的案件处理系统功能单一、效率低、缺乏并行处理和协调优化能力，无法满足现代案件处理需求的问题，基于改进Petri网的工作流技术，解析案件处理特征，对案件处理系统动态过程进行规划、调度和调整，在建模过程中引入Petri网分布式处理框架和工作流的路由结构、触发机制，建立了一种改进Petri的网工作流案件分布式处理系统模型，并对模型进行定义化描述和合理性验证，为司法部门案件处理提供高效、安全、可靠的平台。

许多随机动态程序 (DP) 具有弱耦合结构，因为每个周期中的一组链接约束耦合了原本独立的子问题集合。 此类问题的两个广泛研究的近似是近似线性规划 (ALP)，它涉及优化在子问题之间相加分离的值函数近似，以及拉格朗日松弛，其中涉及放宽链接约束。 众所周知，这两种近似都提供了所有状态下最优值函数的上限，而 ALP 在初始状态下提供了更严格的上限。 这篇短文的目的是为这些上限即使不相同也常常接近这一事实提供理论依据。 我们表明： (i) 对于任何弱耦合 DP，这两个上限之间的差异 --- 松弛间隙 --- 根据 ALP 内约束分离问题的完整性间隙从上方有界； (ii) 如果子问题奖励是统一有界的，并且链接约束上的一些广泛适用的条件成立，则松弛间隙由与子问题数量无关的常数从上方限定； (iii) 当子问题动作是二元的并且链接约束具有单模结构时，松弛间隙为零。 (iii) 的条件在几个广泛研究的问题中成立：不安分的强盗问题、在线随机匹配问题、网络收入管理问题和重新定位资源的价格导向控制。 这些发现概括并统一了现有的结果。

educoder平台高级程序算法实现、主要有分治法、贪心法、回溯法和动态规划！

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：这是本书的第二版，旨在为所有相关学科的读者提供一个清晰的、简单的强化学习关键思想&算法的说明。书籍在第一版的基础上，增加了近些年新的研究主题，内容重点放在核心的算法上。 ◉ 目录： 介绍 多臂老虎机 有限马尔可夫决策过程 动态规划 蒙特卡罗方法 时差学习 n-step Bootstrapping 使用表格方法进行规划和学习 带近似的策略预测 带近似的策略控制 带近似的离策略方法 资格痕迹 策略梯度方法 心理学 神经科学 应用与案例研究 前沿

算法设计与分析实验2： 用C语言，采用动态规划算法解决TSP问题。资源：报告说明及完整源代码（源代码附在报告最后面）

对基于动态规划的TSP问题的求解 ，这个源码很好的说明其中的求解过程，以及数据结构的设计问题

有一个N层的数字三角形，从顶部到底部有多条路径，每一步可以沿着左斜线向下或者右斜线向下。每一点数值大小表示该点钻石的价值。有一个矿工从金字塔的顶部开始，每走一步挖一块钻石，如何规划路径才能使得挖到的钻石的价值最大。

1．掌握动态规划算法的基本思想，包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。 2．熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3．学会利用动态规划算法解决实际问题。 题目一：数塔问题 给定一个数塔，其存储形式为如下所示的下三角矩阵。在此数塔中，从顶部出发，在每一节点可以选择向下走还是向右走，一直走到底层。请找出一条路径，使路径上的数值和最大。

求最大字段的三种方法——_动态规划_蛮力_分治算法