四种算法求最短路径的例子，C#，图形演示 分别为贪心发，动态规划发，分支限界法，和回溯法
上传时间： 2014-01-17
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用动态规划算法实现的多段图程序，利用数组存储路径长度。
上传时间： 2016-03-18
上传用户：sammi
TSP问题的动态规划求解。问题描述：旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
上传时间： 2016-05-21
上传用户：sevenbestfei
用动态规划算法求解旅行商销售员问题，给出一个耗费矩阵，能够得出最短路径长度和最短路径。
上传时间： 2014-11-27
上传用户：zhengjian
这是一部很难得的系统而全面的群体仿真书籍，从群体建模，行为规划，碰撞检测到群体渲染都有详细的介绍。
上传时间： 2016-09-03
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程序设计思路 在动态规划中，可将一个问题的解决方案视为一系列决策的结果，要考察每个最优决策序列中是否包含一个最优子序列。所以在最短路径问题中，假如在的第一次决策时到达了某个节点v，那么不管v 是怎样确定的，此后选择从v 到d 的路径时，都必须采用最优策略。利用最优序列由最优子序列构成的结论，可得到f 的递归式。f ( 1 ,c) 是初始时背包问题的最优解。可使用（1）中所示公式通过递归或迭代来求解f ( 1 ,c)。从f (n, * )开始迭式， f (n, * )由第一个式子得出，然后由第二式递归计算f (i,*) ( i=n- 1，n- 2，⋯ ， 2 )，最后得出f ( 1 ,c)。动态规划方法采用最优原则（ principle of optimality）来建立用于计算最优解的递归式。所谓最优原则即不管前面的策略如何，此后的决策必须是基于当前状态（由上一次决策产生）的最优决策。由于对于有些问题的某些递归式来说并不一定能保证最优原则，因此在求解问题时有必要对它进行验证。若不能保持最优原则，则不可应用动态规划方法。
上传时间： 2016-12-03
上传用户：kristycreasy
动态规划算法的应用 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。 输入样例（数塔）： 9 15 10 6 8 2 18 9 5 19 7 10 4 16 输出样例（最大路径和）： 59
上传时间： 2013-12-19
上传用户：坏坏的华仔
一种快速求得最短路径的经典算法，可以在运筹规划或在统筹安排中使用
上传时间： 2013-12-26
上传用户：风之骄子
城市道路最短路径的Dijkstra算法优化，应用于城市交通规划
上传时间： 2017-04-03
上传用户：frank1234
书籍《计算机算法设计与分析》，包括各种搜索方法，排序方法，动态规划算法等等
上传时间： 2014-01-14
上传用户：cxl274287265
