动态规划求解多时隙优化问题

动态规划是一种解决最优化问题的算法，它特别适用于涉及多个阶段决策的问题，比如多时隙优化。在这样的场景下，动态规划通过将大问题分解成一系列相互依赖的小问题（子问题），然后存储每个子问题的结果以便后续复用，避免了重复计算。

对于多时隙优化问题，例如任务调度、资源分配等，我们可以采用以下步骤进行动态规划：

1. 定义状态：通常表示为某个决策变量在特定时间点的状态组合，如已安排的任务集合、剩余资源等。
2. 确定状态转移方程：描述如何从一个状态转移到另一个状态，即在下一个时间步如何根据当前状态选择最优操作。
3. 设定边界条件：确定初始状态和最终状态，明确问题的起始和结束。
4. 构建价值函数或状态转移表：通过迭代计算每个状态的最优值，直至达到目标状态。
5. 解析最优解：从最终状态开始回溯，找到整个序列中最优的选择。