给定n 个物品, 物品i重为wi 并且价值为 vi ，背包所能承载的最大容量为 W. 0-1 背包问题即是选择含有着最大总价值的物品的子集且它的容量 ≤W ． 用动态规划实现
上传时间： 2015-04-21
上传用户：四只眼
这是最难的一个程序了，算法是运筹学里的branch band的集装箱问题的最优动态规划解法，当年我的头都大了才实现的，绝得数学加实践的程序
标签： 程序
上传时间： 2015-04-22
上传用户：731140412
高级算法中的背包问题求解，算法简便高效，主要解决动态规划0-1背包问题
上传时间： 2014-01-04
上传用户：问题问题
数值类综合算法 常用数值计算工具包（龙贝格算法、改进欧拉法、龙格库塔方法、复合辛普森），Matlab数学建模工具箱（以及众多实例）。 常用算法：如Floyd算法、分治算法、动态规划、组合算法、贪婪算法
上传时间： 2014-01-05
上传用户：caozhizhi
多阶段决策过程（ multistep decision process ）是指 这样一类特殊的活动过程，过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段，在每一个阶段都需要做出决策，全部过程的决策是一个决策序列。 动态规划 （ dynamic programming ）算法 是解决 多阶段决策过程最优化问题 的一种常用方法，难度比较大，技巧性也很强。利用动态规划算法，可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治算法不能解决的问题。动态规划算法的基本思想是：将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解； 对于重复出现的子问题，只在第一次遇到的时候对它进行求解，并把答案保存起来，让以后再次遇到时直接引用答案，不必重新求解 。动态规划算法将问题的解决方案视为一系列决策的结果，与贪婪算法不同的是，在贪婪算法中，每采用一次贪婪准则，便做出一个不可撤回的决策；而在动态规划算法中，还要考察每个最优决策序列中是否包含一个最优决策子序列，即问题是否具有最优子结构性质。
标签： multistep decision process 过程
上传时间： 2015-06-09
上传用户：caozhizhi
求和最大的子序列，采用动态规划算法，经典算法
标签： 序列
上传时间： 2014-11-29
上传用户：love1314
该程序为算法分析中的一个经典问题，可以通过此程序，用动态规划的算法找出两个字符序列的最长公共子序列
上传时间： 2015-08-13
上传用户：1051290259
该程序为算法分析中的一个经典问题，可以通过此程序，用动态规划的算法找出一个符序列的最长的升序子序列的并且实现了算法的最低耗费
上传时间： 2014-01-26
上传用户：牧羊人8920
这是算法程序中用求矩阵连乘问题的c++实现，利用了动态规划的算法
上传时间： 2015-08-13
上传用户：zaizaibang
问题：货郎担问题 实现方法：枚举，回溯，动态规划，分支界限法
标签： 实现方法
上传时间： 2013-12-28
上传用户：wangyi39
