动态规划模型原理是什么
动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的算法。它通常用于解决多阶段最优化问题或者有重复子问题的优化问题。动态规划的一般形式就是求解决策序列使得某个指标达到最优。
动态规划一般都是基于一个递推公式和一个边界条件。递推公式反映的是最优化原理，边界条件则是优化问题的“边界”。
动态规划被广泛应用于组合优化、信息处理、生物信息学、机器学习等领域。尽管动态规划的算法原理不复杂，但是懂得如何运用动规解决问题的人却少之又少。在这篇文章里，我们将从多个角度分析动态规划的模型原理，帮助读者更好地理解动态规划，以便在实际应用中能够更好地运用它。
1. 最优化原理
动态规划的最优化原理是：将原问题分解为若干个子问题，分别求解这些子问题，然后将这些子问题的解组合起来得到原问题的解。换句话说，动态规划的目标是把一个复杂的问题分解为若干个简单的子问题，并且每个子问题只求一次，最终将子问题的解组合成原问题的解。这个最优化原理的思想非常类似于分而治之或者递归，但是动态规划可以避免重复计算，大大提高了效率。
2. 重叠子问题
动态规划的一个特点就是重叠子问题。即在求解一个问题的时候，我们会对同一个子问题求解多次。这个特性是动态规划能够高效求解复杂问题的关键所在。以斐波那契数列为例，求解斐波那契数列的值时会重复计算很多次类似的子问题。如果我们使用递归求解斐波那契数列，时间复杂度将是指数级别。而使用动态规划，将计算好的子问题缓存下来，就可以大大减少重复计算，时间复杂度也会大幅度降低。
3. 分阶段决策
动态规划一般用于分阶段决策问题。在一个复杂的问题中，我们可以将问题分解为若干个子问题，每个子问题都对应决策问题的一个阶段。在每个阶段，我们要做出一个决策，这个决策会影响下一个阶段的状态。因此，我们必须保证当前阶段的决策是最优的，也就是说要使用动态规划的最优化原理，将问题分解为子问题分别求解。
4. 状态转移方程
在动态规划中，状态转移方程是动态规划的核心。在动态规划问题中，我们需要定义状态，状态转移方程，和初始状态。然后用状态转移方程递推求解最优解。状态转移方程的作用就是描述问题的决策和状态之间的关系。 如果我们能够找到一个状态转移方程，那么动态规划的问题就迎刃而解了。
