动态规划泊位分配模型代码

动态规划泊位分配模型通常用于解决物流、运输等领域的资源优化问题，比如如何有效地分配停机坪给到达的飞机。这种模型基于贪心算法思想，通过构建状态转移方程来求解最优化方案。这里提供一个简单的Python代码框架示例，它是一个0-1背包问题的简化版本，你可以根据实际需求调整：

def parking_lot_allocation(cars, max_parking, cost_matrix):
    n = len(cars) # 飞机数量
    m = max_parking # 最大停机位数

    # 初始化二维数组 dp
    dp = [[0 for _ in range(m+1)] for _ in range(n+1)]

    # 边界条件
    for i in range(n+1):
        dp[i][0] = 0  # 没有停机位时，不可能停放所有飞机
        dp[0][_] = float('inf') * (i != 0)  # 对于所有非空停机位，如果没有飞机，成本为无穷大

    # 动态规划核心部分
    for i in range(1, n+1):  # 遍历每一架飞机
        for j in range(1, m+1):  # 遍历每个停机位
            if cars[i-1] <= j:  # 如果飞机大小小于等于当前停机位容量
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-cars[i-1]] + cost_matrix[i-1])  # 取决于是否选择上一架飞机
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]  # 否则无法放下，选不上上一架飞机

    return dp[n][m]

# 示例参数
cars = [5, 3, 6]  # 飞机尺寸列表
max_parking = 8  # 最大停机位数
cost_matrix = [0, 10, 20]  # 使用每个停机位的成本矩阵

result, optimal_solution = parking_lot_allocation(cars, max_parking, cost_matrix)
print(f"最小总成本: {result}")
print("最优停机位分配方案: ", [1 if x > 0 else 0 for x in optimal_solution])