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动态规划(Dynamic Programming, DP)是一种求解最优化问题的有效方法,特别适合处理具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。与贪心算法不同,动态规划会记录每一个子问题的解,避免了重复计算,从而提高了求解效率。动态规划广泛应用于路径规划、资源分配、序列对比等多个领域。
随机规划(Stochastic Programming)是解决在不确定环境下的优化问题的重要方法。与传统优化不同,随机规划的目标函数或约束条件包含随机变量,这使得问题的求解更加复杂,但也更加贴合实际生活中的不确定性因素。
整数规划是线性规划的扩展,其中部分或全部决策变量必须是整数。整数规划广泛应用于生产调度、物流管理、资源分配等领域,特别适用于那些要求解为离散值的场景。
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