动态规划的原理及应用
动态规划的基本原理和基本应用
动态规划的基本原理和基本应用动态规划（Dynamic Programming）是一种通过将一个问题分解为较小的子问题并存储子问题的解来解决复杂问题的方法。
动态规划的基本原理是通过记忆化或自底向上的迭代方式来求解问题，以减少不必要的重复计算。
它在计算机科学和数学中具有广泛的应用，尤其是在优化、组合数学和操作研究等领域。
1.确定最优子结构：将原问题分解为较小的子问题，并且子问题的最优解能够推导出原问题的最优解。
2.定义状态：确定存储子问题解的状态变量和状态方程。
3.确定边界条件：确定初始子问题的解，也称为边界状态。
4.递推计算：利用状态方程将子问题的解计算出来，并存储在状态变量中。
5.求解最优解：通过遍历状态变量找到最优解。
1.背包问题：背包问题是动态规划的经典应用之一、它有多种变体，其中最基本的是0/1背包问题，即在限定容量的背包中选择物品，使得所选物品的总价值最大。
可以使用动态规划的思想来解决背包问题，确定状态为背包容量和可选物品，递推计算每个状态下的最优解。
2. 最长递增子序列：最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence）是一种常见的子序列问题。
给定一个序列，找到其中最长的递增子序列。
可以使用动态规划来解决这个问题，状态可以定义为以第i个元素为结尾的最长递增子序列的长度，并递推计算每个状态的解。
3.矩阵链乘法：矩阵链乘法是一种优化矩阵连乘计算的方法。
给定一系列矩阵，求解它们相乘的最小计算次数。
可以使用动态规划解决矩阵链乘法问题，状态可以定义为矩阵链的起始和结束位置，递推计算每个状态下最小计算次数。
4.最短路径问题：最短路径问题是在有向图或无向图中找到两个节点之间最短路径的问题。
可以使用动态规划解决最短路径问题，状态可以定义为起始节点到一些节点的最短距离，递推计算每个状态的最优解。
动态规划原理
动态规划原理动态规划（Dynamic Programming）是一种在数学、计算机科学和经济学等领域中使用的优化方法。
它是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的方法，通过将问题分解成相互重叠的子问题，动态规划可以大大简化问题的解决过程，提高算法的效率。
在本文中，我们将介绍动态规划的原理及其应用。
动态规划的基本原理是将原问题分解成相互重叠的子问题，通过解决子问题来解决原问题。
在动态规划中，我们通常使用一个表格来存储子问题的解，以便在解决更大的问题时能够重复利用已经计算过的结果。
动态规划通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，这些问题可以被分解成相互重叠的子问题，并且最优解可以通过子问题的最优解来计算得到。
动态规划的关键步骤包括定义子问题、构建状态转移方程、初始化边界条件和计算最优解。
首先，我们需要定义子问题，即将原问题分解成更小的子问题。
然后，我们需要构建状态转移方程，即找到子问题之间的递推关系，以便能够通过子问题的解来计算更大的问题的解。
接下来，我们需要初始化边界条件，即确定最小的子问题的解。
最后，我们可以通过自底向上或自顶向下的方式计算最优解。
动态规划的应用非常广泛，包括但不限于最短路径问题、背包问题、编辑距离、最长公共子序列、最大子数组和斐波那契数列等。
这些问题都具有重叠子问题和最优子结构性质，因此可以通过动态规划来解决。
动态规划在实际应用中往往能够大大提高算法的效率，因此受到了广泛的关注和应用。
总之，动态规划是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的优化方法。
通过定义子问题、构建状态转移方程、初始化边界条件和计算最优解，动态规划可以大大简化问题的解决过程，提高算法的效率。
它在各个领域都有着广泛的应用，是一种非常重要的算法设计思想。
希望本文能够帮助读者更好地理解动态规划的原理及其应用。
以上就是关于动态规划原理的介绍，希望对您有所帮助。
动态规划算法原理和实现
动态规划算法原理和实现动态规划是解决某些优化问题的一种算法思想，它主要针对的是那些可以分解成子问题的大问题，因此也被称作分治法。
动态规划算法的核心思想是将大问题分解成一个个小问题，然后逐步求解这些小问题并将它们组合成原问题的解。
本文将简单介绍动态规划算法的原理和实现。
一、动态规划算法的原理为了更好地理解动态规划算法的原理，我们可以以一个实例为例：假设有一个背包，它最多能装W重量的物品，现在有n种不同的物品，每种物品都有自己的重量w和价值v。
我们需要选择哪些物品放入背包中，以使得背包中物品的总价值最大。
这是一个典型的动态规划问题。
首先，我们可以把问题分解成子问题：设f(i,j)表示前i种物品放入一个容量为j的背包可以获得的最大价值。
因此，我们可以得到以下状态方程式：f(i,j) = max{f(i-1,j), f(i-1,j-w[i])+v[i]} （1≤i≤n,1≤j≤W）其中，f(i-1,j)表示不放第i种物品的最大价值，f(i-1,j-w[i])+v[i]表示放入第i种物品的最大价值。
因此，当我们计算出f(i,j)时，我们就得到了「前i种物品放入容量为j的背包的最大价值」，这也就是原问题的解。
这样，我们就可以使用动态规划算法来计算出最优解。
具体来说，我们从0开始，逐个计算出f(i,j)的值，直到计算出f(n,W)为止。
此外，我们还需要注意以下几点：1. 在计算f(i,j)的时候，我们需要使用到f(i-1,j)和f(i-1,j-w[i])这两个状态，因此我们需要先计算出f(1,j)，在此基础上计算f(2,j)，以此类推。
2. 对于一些特殊的情况，我们需要单独处理。
比如当背包容量小于某种物品重量时，我们就无法放入该物品。
3. 我们在计算f(i,j)时，有许多状态是可以复用的。
比如，当我们计算出f(i-1,j)后，我们就可以直接使用这个值来计算f(i,j)，而无需重新计算。
二、动态规划算法的实现上面我们已经介绍了动态规划算法的核心思想和实现原理，下面我们来看看具体的实现过程。
动态规划算法的详细原理及使用案例
动态规划算法的详细原理及使用案例一、引言动态规划是一种求解最优化问题的算法，它具有广泛的应用领域，如机器学习、图像处理、自然语言处理等。
本文将详细介绍动态规划算法的原理，并提供一些使用案例，以帮助读者理解和应用这一算法的具体过程。
二、动态规划的基本原理动态规划算法通过将问题分解为多个子问题，并利用已解决子问题的解来求解更大规模的问题。
其核心思想是利用存储技术来避免重复计算，从而大大提高计算效率。
具体来说，动态规划算法通常包含以下步骤：1. 定义子问题：将原问题分解为若干个子问题，这些子问题具有相同的结构，但规模更小。
这种分解可以通过递归的方式进行。
2. 定义状态：确定每个子问题的独立变量，即问题的状态。
状态具有明确的定义和可计算的表达式。
3. 确定状态转移方程：根据子问题之间的关系，建立状态之间的转移方程。
这个方程可以是简单的递推关系式、递归方程或其他形式的方程。
4. 解决问题：使用递推或其他方法，根据状态转移方程求解每个子问题，直到获得最终解。
三、动态规划的使用案例1. 背包问题背包问题是动态规划算法的经典案例之一。
假设有一个背包，它能容纳一定重量的物品，每个物品有对应的价值。
目的是在不超过背包总重量的前提下，选取最有价值的物品装入背包。
这个问题可以通过动态规划算法来求解。
具体步骤如下：（1）定义问题：在不超过背包容量的限制下，选取物品使得总价值最大化。
（2）定义状态：令dp[i][j]表示将前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。
（3）状态转移方程：dp[i][j] = max(dp[i-1][j-w[i]]+v[i], dp[i-1][j])，其中w[i]为第i个物品的重量，v[i]为第i个物品的价值。
（4）解决问题：根据状态转移方程依次计算每个子问题的解，并记录最优解，直到获得最终答案。
2. 最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称LCS）是一种经典的动态规划问题，它用于确定两个字符串中最长的共同子序列。
动态规划算法在路径规划中的应用
动态规划算法在路径规划中的应用路径规划在日常生活中随处可见，比如搜索最短路线、规划旅游路线、寻找交通路线等等。
其中，动态规划算法被广泛应用于路径规划领域，可解决诸如最短路径、最小花费路径等问题。
这篇文章将介绍动态规划算法在路径规划中的应用。
一、动态规划算法的基本原理动态规划算法是一种求解多阶段决策问题的优化方法。
它将问题分成多个子问题，并分别求解这些子问题的最优解。
最后通过不断合并子问题的最优解得到原问题的最优解。
其基本思想可以用以下三个步骤来概括：1.确定状态：将原问题分解成若干个子问题，每个子问题对应一个状态。
2.确定状态转移方程：确定每个状态之间的转移关系。
3.确定边界条件：确定初始状态和结束状态。
动态规划算法通常包括两种方法：自顶向下的记忆化搜索和自底向上的迭代法。
其中，自顶向下的记忆化搜索依赖于递归调用子问题的解，而自底向上的迭代法则通过维护状态表来解决问题。
二、动态规划算法在路径规划中的应用路径规划是动态规划算法的一个重要应用场景。
动态规划算法可以用来求解最短路径、最小花费路径、最大价值路径等问题。
这里以求解最短路径为例，介绍动态规划算法在路径规划中的应用。
1.问题定义假设我们需要从城市A走到城市B，中途经过若干个城市。
每个城市之间的距离已知，现在需要求出从城市A到城市B的最短路径。
这个问题可以用动态规划算法来求解。
2.状态定义在这个问题中，我们可以用一个二元组(u, v)表示从城市u到城市v的一条路径。
因此，在求解最短路径问题时，我们需要进行状态定义。
通常情况下，状态定义成一个包含一个或多个变量的元组，这些变量描述了在路径中的某个位置、某种状态和其他有关的信息。
在这个问题中，状态定义为S(i,j)，它表示从城市A到城市j的一条路径，该路径经过了城市集合{1, 2, …, i}。
3.状态转移方程状态转移方程描述了相邻状态之间的关系，即从一个状态到另一个状态的计算方法。
在求解最短路径问题时，状态转移方程可以定义为：d(i, j) = min{d(i-1, j), d(i, k) + w(k, j)}其中，d(i,j)表示从城市A到城市j经过城市集合{1, 2, …, i}的最短路径长度。
动态规划-动态规划-美国数学家贝尔曼-动态规划领域
物品
1 2 … j …n
重量（公斤/件） a1 a2 … aj … an
每件使用价值 c1 c2 … cj … cn
类似问题：工厂里的下料问题、运输中的 货物装载问题、人造卫星内的物品装载问题等。
生产决策问题：企业在生产过程中，由于需求 是随时间变化的，因此企业为了获得全年的最佳 生产效益，就要在整个生产过程中逐月或逐季度 地根据库存和需求决定生产计划。
描述状态的变量称为状态变量，它可用一个数、 一组数或一向量（多维情形）来描述，第k阶段 的状态变量常用sk表示，通常一个阶段有若干个 状态。
第k阶段的状态就是该阶段所有始点的集合， 用Sk表示。在第1阶段状态变量s1是确定的，称初 始状态。如引例中:
S1 A，S2 B1, B2, B3，S3 C1,C2,C3，S4 D1, D2
min
4
9
12
决策点为B3
AB3
f2
B3
3 9*
f1(A)=12说明从A到E的最短距离为12，最短路 线的确定可按计算顺序反推而得。即
A→B3→C2→D2→E 上述最短路线问题的计算过程，也可借助于图
形直观的表示出来：
12 2 A4
3
11
B1
7 4
6
93
B2 2
4
96
B3
2 5
6
C1 3
多阶段决策过程特点：
（1）根据过程的特性可以将过程按空 间、时间等标志分为若干个互相联系又互相 区别的阶段。
（2）在每一个阶段都需要做出决策，从 而使整个过程达到最好的效果。
（3）在处理各阶段决策的选取上，不仅只 依赖于当前面临的状态，而且还要注意对以后 的发展。即是从全局考虑解决局部（阶段）的 问题。
动态规划算法原理与的应用
动态规划算法原理与的应用动态规划算法是一种用于求解最优化问题的常用算法。
它通过将原问题划分为子问题，并将每个子问题的解保存起来，以避免重复计算，从而降低了问题的时间复杂度。
动态规划算法的核心思想是自底向上地构建解，以达到求解整个问题的目的。
下面将介绍动态规划算法的原理以及一些常见的应用。
1.动态规划算法的原理1)将原问题划分为多个子问题。
2)确定状态转移方程，即找到子问题之间的关系，以便求解子问题。
3)解决子问题，并将每个子问题的解保存起来。
4)根据子问题的解，构建整个问题的解。
2.动态规划算法的应用2.1最长公共子序列1) 定义状态：假设dp[i][j]表示序列A的前i个字符和序列B的前j个字符的最长公共子序列的长度。
2) 确定状态转移方程：若A[i] == B[j]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；若A[i] != B[j]，则dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])。
3) 解决子问题：从前往后计算dp数组中每个元素的值。
4) 构建整个问题的解：dp[m][n]即为最终的最长公共子序列的长度，其中m和n分别为序列A和序列B的长度。
2.2背包问题背包问题是指给定一个背包的容量和一些物品的重量和价值，要求在不超过背包容量的情况下，选择若干物品放入背包中，使得背包中物品的总价值最大。
该问题可通过动态规划算法求解，具体步骤如下：1) 定义状态：假设dp[i][j]表示在前i个物品中选择若干物品放入容量为j的背包中，能够获得的最大价值。
2) 确定状态转移方程：考虑第i个物品，若将其放入背包，则dp[i][j] = dp[i-1][j-wi] + vi；若不将其放入背包，则dp[i][j] = dp[i-1][j]。
3) 解决子问题：从前往后计算dp数组中每个元素的值。
4) 构建整个问题的解：dp[n][C]即为最终的背包能够获得的最大价值，其中n为物品的个数，C为背包的容量。
动态优化模型
动态优化模型动态优化模型是一种利用动态规划理论对优化问题进行建模与求解的方法。
它能够在不同环境下进行模型的动态调整，以求得最优解。
本文将介绍动态优化模型的基本概念与原理，并讨论其在实际问题中的应用。
一、动态规划的基本原理动态规划是一种以递归的方式进行求解的优化方法。
它将大问题分解为一系列子问题，并从子问题的最优解递归地求解出整个问题的最优解。
动态规划的核心思想是"最优子结构"和"重叠子问题"。
1. 最优子结构动态规划中的每个子问题必须具备最优子结构的特点，即如果一个问题的最优解包含了它的子问题的最优解，则称其具有最优子结构。
通过求解子问题得到的最优解可以作为整个问题的最优解的一部分。
2. 重叠子问题动态规划中的子问题往往是重叠的，即包含相同的子问题。
为避免重复计算，可以使用备忘录或者动态规划表来记录已求解的子问题的结果，在需要时直接检索以节省计算时间。
二、动态优化模型的建立动态优化模型通常包括三个基本要素：状态、状态转移方程和边界条件。
1. 状态状态是指问题中的一个变量或一组变量，它能够完整地描述问题的某个特定场景。
状态的选择对模型的性能和求解效果有着重要的影响。
2. 状态转移方程状态转移方程描述了问题中的状态如何转移到下一个状态。
它是建立动态规划模型的核心，通过定义合适的状态转移方程，可以准确地描述问题的演变过程。
3. 边界条件边界条件指定了问题的起始状态和终止状态，以及在某些特定情况下的处理方式。
它是动态规划模型中必不可少的部分，可以确定问题的边界和约束条件。
三、动态优化模型的应用动态优化模型广泛应用于各个领域，如经济学、管理学、运筹学等。
下面以背包问题和路径规划问题为例，说明动态优化模型的具体应用。
1. 背包问题背包问题是一个常见的优化问题，其目标是在给定的背包容量下，选择一定数量的物品放入背包中，使得背包内的物品总价值最大化。
动态优化模型中，可以将背包问题转化为一个二维的状态转移方程，并通过动态规划的方法求解最优解。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
动态规划的原理及应用班级：计科1302班小组成员：王海涛蔡佳韦舒蒋宪豪尹卓完成时间：2015年5月26日动态规划的原理及应用学生：算法设计第5组，计算机系指导教师：甘靖，计算机系摘要：动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法。
特点是把多阶段决策问题变换为一系列相互联系的单阶段问题，然后逐个加以解决。
其基本思想就是把全局的问题化为局部的问题，为了全局最优必须局部最优，适用于在解决问题过程中需要多次重复解决子问题的问题。
其应用领域广泛，涉及到管理学、经济学、交通、军事和计算机等多个领域，将动态规划思想正确地应用于实践，将对我们的生活带来便利，甚至带给我们的社会和国家以保障。
关键词：动态规划；最优决策；应用；领域The Principle and Application of Dynamic Programing The dynamic programing is a way to solve optimization problem in the process of multi-stage decision,whose feature is alter the multi-stage decision problems to single phase problems which are connected with each other,and then solve them one by one.The basic idea is to change the overall problem into partcial problem.And the partcial one must keep the best in order to promise the quality of overall one,which splies to repeatedly solving subproblem throughout the whole process.It is spreading to many fields,like management,economics,traffic,military and computer. Put the idea of dynamic programing correctly into practice will bring a lot of convenience to our daily life,our society as well as our country.引言我们在生活和工作中为了解决某个问题，有时难免要重复某个步骤多次，造成完成时间延迟，效率低下。
为了解决需要多次重复的困扰，产生了动态规划算法，旨在解决上述问题。
动态系统在自然界中是普遍存在的, 对于动态系统的稳定性分析长期以来一直是研究热点，且已经提出了一系列方法。
然而控制科技工作者往往在保证控制系统稳定性的基础上还要求其最优性，本世纪 50∼60 年代，在空间技术发展和数字计算机实用化的推动下, 动态系统的优化理论得到了迅速的发展，形成了一个重要的学科分支: 最优控制。
1957年 Bellman 提出了一种求解最优控制问题的有效工具: 动态规划 (Dynamic programing, DP) 方法。
该方法的核心是贝尔曼最优性原理, 即: 多级决策过程的最优策略具有以下性质，不论初始状态和初始决策如何，其余的决策对于由初始决策所形成的状态来说，必定也是一个最优策略。
这个原理可以归结为一个基本的递推公式，求解多级决策问题时，要从末端开始，到始端为止，逆向递推。
该原理适用的范围十分广泛，例如离散系统、连续系统、线性系统、非线性系统、确定系统以及随机系统等。
其精髓在于将求解过程划分成N个子阶段，并且将每个子阶段的结果存储在一张表中以便后续求解时直接调用前面已有的结果，从而避免了大量的重复计算，大大提高了计算的效率。
动态规划在经济、工程技术、企业管理、工农业生产及军事部门中都有广泛的应用，并且获得了显著的效果，可以用来解决最优路径问题、资源分配问题、生产调度问题、库存问题、装载问题、排序问题、设备更新问题、生产过程最优控制问题等等。
许多问题用动态规划的方法去处理，常比线性规划或非线性规划更有成效，因而动态规划的方法就成为非常有用的工具。
动态规划的原理和应用进行探究，旨在对动态规划有更深层次的理解，对动态规划的实际应用进行了解，以便以后深入和应用。
动态规划既然可以避免重复计算，大大地提高效率，那它的主要应用在哪些方面呢？下文我们将对动态规划的实际应用进行部分阐述，以期加深对动态规划的理解，以便之后真正的应用动态规划解决实际问题。
1.动态规划在计算机领域的应用科技的高速发展使得我们的生活变得非常便利，人们的生活已经离不开计算机。
比如我们使用的手机、电脑，交通中的红绿灯系统，国防系统等等，无论是我们国民的个人生活，还是我们国家的交通、国防都离不开计算机。
而计算机的精髓就在于算法，是算法赋予了计算机灵魂，尤其是动态规划算法在计算机行业中发挥着不可替代的作用。
首先分析下动态规划关于搜索引擎的问题。
2014年我国的网民数量达6.49亿，占我们国民总数的一半左右，而每个网民在需要帮助时大都会求助于互联网这个庞大的资源系统，这就引发了关于搜索引擎的搜索速度、质量等问题，因为这关系到网民的搜索体验。
采用动态规划算法设计的搜索系统，将搜索过程划分为N个子阶段，每个子阶段都将搜索结果保存在一张表中，这样就可以避免重复计算，从而大大减少了搜索的时间，提升了网民的搜索体验感。
其次，动态规划还应用在自适应问题上。
动态规划系统的稳定性分析长期以来一直是研究热点,然而控制科技工作者往往在保证控制系统稳定性的基础上还要求其最优性，这就出现了改进的自适应动态规划。
自适应动态规划应用非常广泛，主要应用在数据动态变化的场景中。
比如网页的自适应问题，根据屏幕分辨率的不同，动态选择答案；比如人工智能中的专家系统和机器学习系统，系统的知识库在不断地更新改变，通过自适应动态规划可以高效地找出一个最优策略；再比如电力系统，这种系统的特点是动态特性随着负载的变化而发生明显改变, 同时又要保证系统在故障情况下的稳定性，我们可以通过在电力控制系统中采用自适应动态规划解决这个难题。
总之，只要涉及到用计算机控制系统运转，并且符合使用动态规划要求的，我们都可以采用动态规划的方式解决问题，大大提高效率和保证稳定性。
2.动态规划在军事领域的应用国防是国家生存的首要条件。
强有力的国防不仅可以为一个国家的经济发展创造良好的内部和外部环境，同时也能有效的驱动国民经济的发展。
而动态规划在国防系统中的应用(导弹拦截系统、炮兵布阵、地雷排除等)可以增强国防，进而达到维护国家权益和地位目的。
下面将对导弹拦截系统进行举例：导弹拦截系统基本问题：某国为了防御敌国的导弹袭击，研发出一种导弹拦截系统，但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。
某天，雷达捕捉到敌国导弹来袭。
由于该系统还在试用阶段，所以只用一套系统，因此有可能不能拦截所有的导弹。
输入导弹依次飞来的高度（雷达给出高度数据是不大于30000的正整数），计算这套系统最多能拦截多少导弹，如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。
第一个问题：因为只有一套导弹拦截系统，并且这套系统除了第一发炮弹能到达任意高度外，以后的每一发炮弹都不能高于前一发炮弹的高度；所以，被拦截的导弹应该按飞来的高度组成一个非递增序列。
题目要求我们计算这套系统最多能拦截的导弹数，实际上就是要求我们在导弹依次飞来的高度序列中寻找一个最长非递增子序列；第二个问题：每一个导弹最终的结果都是要被打的，如果它后面有一个比它高的导弹，那打它的这个装置无论如何也不能打那个导弹了，这样分析，问题便抽象成已知序列里找最长上升序列的问题。
求最长上升序列和最长非升序列是一样的，也就是动态规划算法的最长公共子序列问题。
又比如炮兵布阵问题，在一个既有平原又有山地的地区，司令部将这个地区分为一个N*M的网格地区在上部署炮兵部队，每一支炮兵能够攻击它的前后左右两格的地区，现在问题是在不能攻击到己方炮兵部队的前提下在这片地区最多能够部署多少炮兵部队。
这个问题就是动态规划算法的区域规划问题。
从问题本身来说就是要求最优解，很明显要以行作为状态，单就一行有可以部署炮兵也有不可以部署的，每一行上最多可以部署多少炮兵就是一个子问题，但是因为对于一个位置，如果它部署了一支部队，那么会对它的前后左右的2格位置产生影响，如果以行作为状态，则不能单单由上一状态转移，那样的话不能保证在它的2格处不发生矛盾，所以每行不能不顾其他行而单独考虑问题，这样每个子问题又不是独立的，通过对问题的分析利用动态规划的基本思想建立动态规划的基本模型，然后再对状态的存储问题进行考虑问题就可以迎刃而解。
在军事领域中，有很多类似的最优解问题，用动态规划算法可以简化问题，把问题抽象化成动态规划的基本问题从而找到解决思想。
3.动态规划在交通领域的应用动态规划在交通领域的应用，最多的就是路线规划问题，比如以时间、距等作为权值对路线进行优化，选择最优的路线进行导航。
利用动态规划解决此类问题，可以说效率是非常高的。
动态规划在最短路线问题应用中，要在一个路网中，寻找一确定点到另一确定点的最短路线，根据最短路线的性质，寻找最短路线的方法就是从最后阶段开始，由后向前逐步递推求出各点到终点的最短路线，最后求得由始点到终点的最短路线；即动态规划的方法是从终点逐段向始点方向寻找最短路线的一种方法。
按照动态规划的方法，将此过程划分为N个阶段，即阶段变量1,2,3...N；取过程在各阶段所处的位置为状态变量kS，按逆序算法求解。
在高速公路养护管理问题应用中，对一个具体的路网，从一个较长的分析期看，可以采用不同的修复方式，每种修复方式对路况改善的效果及相应的修复费用不一样的。
在下一个分析阶段，路面状况是与上一阶段采用的修复方式相联系的。
同时，在这一阶段，又可以采用不同的修复方式，各种方式的效果又与以后的阶段相联系。
所以，可以认为高速公路的养护过程是一个具有较长分析期，且每一阶段相互联系的多阶段决策问题，是一个典型的动态规划过程。
在交通领域中，用动态规划解决多阶段决策问题效率很高,而且思路清晰简便,同时易于实现，虽然使用动态规划方法也有一定的限制，如状态变量必须满足无后效性，并且只适用一些维数相当低的问题等。
但是，可以看到，动态规划方法的应用是很广的，已成功解决了许多实际问题，具有很强的实用性。
4.动态规划在经济学领域的应用动态规划在经济学领域的应用适当应用让我们收到最大的收益，比如说投资问题。