動態規劃的決策不是線性的而是全面考慮到各種不同情況分別進行決策，最後通過多階段決策逐步找出問題最優解。而當前決策也會依賴於上一階段的決策，此時便會發生狀態的轉移。動態規劃演算法可以說是一種「聰明的蠻力法」，因為動態規劃是會考慮到每一種可能，而聰明的地方是相對於蠻力法，它去掉了很多沒必要的運算。
例1、資源分配問題
現有7萬元需要投資到a，b，c三個專案，利潤表如下圖。求總利潤分配最大的資源分配方案12
3456
7a0.11
0.13
0.15
0.21
0.24
0.30
0.35
b0.12
0.16
0.21
0.23
0.25
0.24
0.34
c0.08
0.12
0.20
0.24
0.26
0.30
0.35
#include using namespace std;
int main(),,};
double max[8],temp[8]=,gain[8]=;//max記錄的是優策略下的投資利潤率，gain記錄的是當前投資金額可得的最大利潤
//temp記錄的是上一次決策中可以獲得的最大利潤
for(int i=0;i<8;i++)
for(int i=0;i<8;i++)
for(int i=1;i<3;i++)
}} }
//輸出
cout<<"最大投資利潤率為：";
for(int i=1;i<8;i++)
cout
}
動態規劃 資源分配問題
資源分配問題是考慮如何把有限分配給若干個工程的問題。參考 演算法設計與分析 下面直接貼 為了和書上的內容一致，我的變數名 變數所代表的意思和書上的幾本一致 include include define m 8 可分配資源份額 define n 3 工程專案個數 using namespace std...
動態規劃 資源離散分配問題
問題 資源離散分配問題 動態規劃的思想在於把乙個大問題化成一些同型別的子問題，然後逐個求解。從邊界條件開始遞推，每乙個子問題的解決，均使用到了前面子問題的最優結果，對於本題而言，就是要在逆向遞推的過程中，不斷更新 表與問題的最佳選擇，具體的 如下 import numpy as np 動態規劃 資源...
spark動態資源分配
spark動態資源調整其實也就是說的executor數目支援動態增減，動態增減是根據spark應用的實際負載情況來決定。1.將spark.dynamicallocation.enabled設定為true。意思就是啟動動態資源功能 2.將spark.shuffle.service.enabled設定為...