针对传统动态规划检测前跟踪算法仅适用于匀速直线运动目标或慢机动目标的局限性，提出了一种将交互式多模型（IMM）滤波与基于动态规划的检测前跟踪算法相结合的机动目标处理算法。该算法应用于近程毫米波雷达探测环境下，根据被测目标的实际运动情况建立了匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型，在动态规划算法基础上考虑了多种运动模型以及模型之间的转换和预测，避免了因模型不匹配导致的跟踪效果变差的问题。仿真结果显示，相比于传统动态规划检测算法，该算法能够更加有效地实现对机动目标的检测和跟踪，适于工程应用。

模拟退火、神经网络、动态规划、时间序列分析、支持向量机等优化统计算法的matlab实现，部分算法使用lingo软件编写（如排队论，比matlab程序简洁很多）

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

局部搜索算法、模拟退火算法和遗传算法等是较新发展起来的算法，算法引入了随机因素，不一定能找到最优解，但一般能快速找到满意的解

基于Matlab的0-1背包问题的动态规划方法求解.pdf

用动态规划实现最短编辑距离的求解.cpp

求最大子段和

基于哈希表的词典，其中包含单词拼写检查功能，使用最长公共子序列完成。大学课程设计作业，有很多不足之处，主要在于分享思路，介意请勿下载。

python数据结构与算法分析，动态规划—找零问题.py

高性能计算机 一个大型计算任务可以划分成很多A类任务和B类任务. 所有A类任务都相同, 所有B类任务都相同. 所有任务的相对执行顺序没有要求 有p个计算结点, 对于第i个结点 三种工作状态：待机、A类和B类。初始为待机状态，从其他的状态转入A或B状态分别需要tiA和tiB的时间 连续处理x个A类子任务，时间为t = kiAx2；类似定义kiB 你需要进行任务分配, 即给每个结点设置任务队列. 队列中一串连续的同类子任务不能被分成两部分执行。所有结点都同时开始运行，目标是最后结束计算的结点的完成时间尽可能早