本资源为 MATLAB 代码，代码中用动态规划解决了0-1背包问题。具体问题为：物品价值：v=[90 75 83 32 56 31 21 43 14 65 12 24 42 17 60]；物品重量：w=[30 27 23 24 21 18 16 14 12 10 9 8 6 5 3]; 背包容量：120。原理公式： m(i,j+1)=max(m(i-1,j+1),m(i-1,j-w(i)+1)+v(i));

动态规划相关算法的ppt，包含 （1）矩阵连乘问题； （2）最长公共子序列； （3）最大子段和 （4）凸多边形最优三角剖分； （5）多边形游戏； （6）图像压缩； （7）电路布线； （8）流水作业调度； （9）背包问题； （10）最优二叉搜索树。 等算法

现在背包问题网上例子有很多，但大多采用C或C++实现。在算法上课途中，老师要求实现该算法，特此用c#语言实现了背包问题，采用动态规划法，希望和大家共同学习

MDP-DP-RL 该项目的目标是从头开始开发所有动态编程和强化学习算法（即，除了基本的numpy和scipy工具之外，不使用标准库）。 “从头开始开发”目标是出于教育目的-学习此主题的学生只有在他们开发和使用从头开始开发的代码时才能彻底理解这些概念。 我针对不同的学生背景讲授了该主题的课程，每门此类课程都以技巧/算法的精确编程实现为基础。 特别是，当我教Stanford CME 241：金融中的随机控制问题的强化学习（ ）时，会使用此代码库。 关于代码可读性，性能和错误的任何反馈将不胜感激，因为代码仍相当原始且未经各个部分的测试（2018年8月开始使用此代码，到目前为止主要处于代码增长模式）。 该项目开始于为有限的马尔可夫过程（又名马尔可夫链），马尔可夫奖励过程（MRP）和马尔可夫决策过程（MDP）实现基础数据结构。 其次是动态编程（DP）算法，其重点是在代码内以清晰的数学术语表

常用算法集 动态规划 模拟退火算法 贪婪算法 遗传算法 搜索算法 Floyd算法 分治算法 概率算法 等等。。。

使用动态规划算法（DP）对并联混合动力汽车P2极限油耗求解，并附带后处理程序，通过使用hev_main.m程序直接可运行

动态规划01背包问题的详尽解释，史上最全的最朴实的解析，每一步的来源都有详尽的解释，如果你看了仍然不会，你把我打成脑残我绝不还手。

主要介绍了Python基于动态规划算法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python动态规划算法解决01背包问题的原理与具体实现技巧,需要的朋友可以参考下

基于线程队列动态规划法的GPU性能优化.pdf

01背包计算器-网页版，vue+iview实现，非webpack版，引入cdn简单实现。 引用文件均下载到本地引用的，不联网也可打开。 例子由学习动态规划练手写的小案例。