动态规划机器负荷matlab代码

动态规划（Dynamic Programming）是一种基于分治思想和记忆化技术的算法，可用于解决一类具有最优子结构性质的问题。在工程领域，动态规划常用于求解机器负荷最优分配问题。

Matlab是一种数学软件，拥有强大的数值计算和可视化处理能力。下面给出一个基于Matlab的动态规划机器负荷代码实现：

首先，定义机器数量和时间段数量：

n_machines = 5; % 机器数量 
n_periods = 7; % 时间段数量 

然后，定义各个机器在不同时间段的负荷：

machine_load = [8 15 21 18 14 12 10; 
                9 20 27 24 20 18 15; 
                10 17 24 22 17 16 12; 
                7 14 20 18 13 11 8; 
                6 7 9 7 6 4 3]; 

接着，定义一个长度为时间段数量的向量，存储每段时间的最小负荷：

min_load = zeros(1, n_periods); 

利用动态规划算法，依次计算每段时间的最小负荷：

for j = 1:n_periods
  % 初始化最小负荷为第一个机器的负荷 
  min_load(j) = machine_load(1, j); 
  
  % 计算当前时间下其他机器的负荷 
  for i = 2:n_machines 
    temp_min = min(machine_load(i, 1:j-1)); 
    temp_load = temp_min + machine_load(i, j); 
    
    % 更新最小负荷 
    if temp_load < min_load(j) 
      min_load(j) = temp_load; 
    end 
  end 
end 

最后输出每段时间的最小负荷：

disp(min_load); 

以上就是基于Matlab的动态规划机器负荷代码实现。该算法的时间复杂度为O(n^2)，可用于求解中小型机器负荷分配问题。