根据环境只调整动态规划的权重，算自适应动态规划吗

是的，根据环境或问题的具体情况动态调整动态规划（Dynamic Programming, DP）中的权重或参数，通常被称为自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP）。这种方法不同于传统静态的DP，它允许算法在执行过程中学习并更新模型参数，以优化决策过程和适应环境的变化。

在ADP中，常见的做法可能包括在线学习、强化学习（RL）的策略梯度方法，或者在经典的DP框架下使用启发式搜索来调整价值函数或状态转移概率。这样做可以提高模型的灵活性，尤其是在面对复杂或非stationary（环境随时间变化）的问题时。

具体应用时，相关问题可能包括：

1. 如何确定适应性调整的频率和方式？
2. 自适应动态规划如何处理不确定性或模型不完整的情况？
3. ADP与RL之间的区别和联系是什么？
4. 在实际问题中，ADP相比于传统DP在哪些场景下表现更优？