什么是动态规划？-招聘街

一、什么是动态规划？

无非是增加memory

可以看看这个，每个案例都讲清楚了

公众号计算广告生态，里面详细讲解了

回复DP获取pdf文件

二、动态路径规划算法？

现存动态路径规划算法大部分还是基于最短时间或者最短路径，不能达到较好的平衡效果；

（2）路径规划算法对信息的处理方式较单一，驾驶员不能进行个性化设置

三、动态规划法解题思想？

动态规划算法介绍

1)动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法

2)动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。

3)与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。 ( 即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解 )

4)动态规划可以通过填表的方式来逐步推进，得到最优解.

四、动态随机规划模型优缺点？

动态规划模型相对于静态规划模型的优点：

1. 能够得到全局最优解；

2. 可以得到一族最优解；

3. 由于动态规划方法反映了动态过程演变的联系和特征，在计算时可以利用实际知识和经验提高求解效率。

动态规划模型的缺点：

1. 没有统一的标准模型；

2. 数值方法求解时存在维数灾。（需要额外的内存空间，并且一维问题可能需要二维空间）

五、动态规划和回溯算法区别？

回溯算法虽好，但是复杂度高，即便消除一些冗余计算，也只是「剪枝」，没有本质的改进。而动态规划就比较玄学了，经过各种改造，从一个加减法问题变成子集问题，又变成背包问题，经过各种套路写出解法，又搞出状态压缩，还得反向遍历。

转化为背包问题注重三个细节点：

dp[i][j] i 索引从1开始； j 可以从0开始遍历 —— 因为此处背包包含 0重量物品。注意分情况状态转移： j>=nums[i-1] 回溯-> 动规问题转化 == 整体等式的推导以及问题转换时的0-1背包问题。

六、动态离散规划方法是什么？

Continued… 动态规划法的优点: 只用加法24次,比较14次. 且级数N越大,计算量减少越多. 求解时采用的递推方程一般形式为: J N ( x)

七、动态职业规划的理解？

1.兴趣导向：

大多数人都纠结要不要为了爱好去拼搏，但真的能做到的没几个。毕竟向生活妥协是大概率事件。我自己倒是很坚决的执行过，作为一个工科生，因为上学时候特别喜欢写东西，也就莫名其妙的做上了文科岗。结果虽然是入行了，也做过几份自己比较满意的工作，但问题还是挺多的。

困难：

首先，工作不好找，跨专业找工作真的挺难的；

其次，工作难度大，尽管可能是这个行业里非常普通的工作但因为你是个外行，入门并不容易；

八、动态规划基本原理？

动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。

20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。

动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化控制等领域；

并在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了显著的效果。

九、什么是，自适应动态规划？

是人工智能学术语

自适应动态规划(Adaptive/Approximate Dynamic Programming，ADP)，又叫近似动态规划，是人工智能和控制领域发展而交汇形成的新兴学科。

ADP方法主要包括三种基本类型：启发式动态规划(Heuristic Dynamic Programming，HDP)，双启发式动态规划(Dual Heuristic Programming，DHP)和全局双启发式动态规划(Globalized Dual heuristic Programming，GDHP)。这三种类型都包含三个模块，如果每个模块都用神经网络来代替，这样我们也称这三个模块为三个网络，即评价网络(Critic Network)、模型网络(Model Network)和执行网络(Action Network)。如果我们省略了模型网络，使得执行网络直接与评价网络相连接，这样的结构称为它们的动作依赖(Action-Dependent)形式，即ADHDP，ADDHP，ADGDHP。