做平台网站怎么做的,海南: 加快推进全岛封关运作,国际网站怎么做,网站注册和进入asp动态规划具体指的是在某些复杂问题中#xff0c;将问题转化为若干个子问题#xff0c;并在求解每个子问题的过程中保存已经求解的结果#xff0c;以便后续使用。实际上动态规划更像是一种通用的思路#xff0c;而不是具体某个算法。 在强化学习中#xff0c;被用于求解值函…动态规划具体指的是在某些复杂问题中将问题转化为若干个子问题并在求解每个子问题的过程中保存已经求解的结果以便后续使用。实际上动态规划更像是一种通用的思路而不是具体某个算法。 在强化学习中被用于求解值函数和最优策略如策略迭代、Q-learning算法。 编程思想——以算法题举例 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 起始点在下图中标记为 “Start” 。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角在下图中标记为 “Finish” 。问总共有多少条不同的路径 为了到达横坐标为i纵坐标为j点我们定义 f ( i , j ) f(i,j) f(i,j) 来表示从 (0,0) 到 (i,j) 点的所有路径。由于机器人只能向右或者向下走所有 (i,j) 上一个点必定为 (i,j-1) 或 (i-1,j)那么 f ( i , j ) f ( i , j − 1 ) f ( i − 1 , j ) f(i,j)f(i,j-1)f(i-1,j) f(i,j)f(i,j−1)f(i−1,j) 同时机器人不能跑出边界因此需要设置边界条件 f ( i , j ) { 0 , i 0 , j 0 1 , i 0 , j ≠ 0 1 , i ≠ 0 , i 0 f ( i − 1 , j ) f ( i , j − 1 ) f(i,j)\begin{cases}\begin{aligned}0,i0,j0\\1,i0,j\neq0\\1,i\neq0,i0\\f(i-1,j)f(i,j-1)\end{aligned}\end{cases} f(i,j)⎩ ⎨ ⎧​0,i1,i1,if(i−1,j)f(i,j−1)​0,j00,j00,i0​​​ def solve(m,n):# 初始化边界条件f [[1] * n] [[1] [0] * (n - 1) for _ in range(m - 1)] # 状态转移for i in range(1, m):for j in range(1, n):f[i][j] f[i - 1][j] f[i][j - 1]return f[m - 1][n - 1]动态规划问题有三个性质最优化原理、无后效性和有重叠子问题符合强化学习求得最大化累计回报的问题。