动态规划建模一般包含如下步骤

动态规划是一种优化算法，它可以优化具有重复子问题和最优子结构性质的问题。它通常用于优化问题的求解，如寻找最短路径或最优解决方案。动态规划建模的过程比较复杂，需要多个步骤来实现。下面将从不同角度分析动态规划建模的一般包含步骤。

1. 定义状态

动态规划的第一步是定义问题的状态。状态表示此时的决策变量，是处理某一步时的数据。状态可以用一个数组、一个矩阵、一个向量等来表示。在定义状态时，我们需要考虑问题的规模、问题需要处理的数据，问题的输出等因素，从而确定状态变量的数量和定义方式。

2. 确定状态转移方程

状态转移方程是动态规划中最核心的一个部分，也是应用动态规划解决问题的关键所在。在确定状态转移方程时，需要根据问题的特点，基于已知的状态值和新的数据，表示出新状态和旧状态之间的关系。这些方程可以通过逆向思维方法来推导出来，即从最后一步推导出倒数第二步，然后推导出倒数第三步，以此类推。

3. 确定边界条件

边界条件是指在计算状态转移方程时的起点或终点。在动态规划中，边界条件是非常重要的一部分，是保证算法正确性的关键所在。边界条件也可以用大量的实验数据来计算，也可以从问题的定义中推导出来。

4. 确定最终结果

在动态规划中，需要确定最终结果。这通常意味着找到最优的决策或解决方案，可以通过不同的方式来实现，如从记录了所有状态的数组中，寻找最优的状态，或者在寻找最优解的过程中，记录下最佳路径。

5. 实现过程

在确定了上述步骤后，最后一步是实现过程。通常情况下，我们需要用递归和记忆化的方式来实现算法，通过备忘录或者在计算过程中记录下来的变量，来避免重复计算，从而提高计算效率。

动态规划通常被用来解决一些基本问题，如寻找最短路径、最长公共子序列、字符串匹配、背包问题等。在问题的复杂度较高时，动态规划可以减少重复计算，从而提高了计算效率和速度。

总之，动态规划建模一般包含如下步骤：定义状态、确定状态转移方程、确定边界条件、确定最终结果以及实现过程。在应用动态规划解决问题时，需要根据具体问题来确定上述步骤。动态规划有着广泛的应用，尤其是在人工智能领域中。具有动态规划思维方式的计算机已经被用于解决一些自然语言处理、图像处理和机器学习问题。