摘要
一维装箱问题作为经典的组合优化问题，在物流仓储、资源分配等领域有着广泛应用。
动态规划作为一种求解组合优化问题的有效方法，近年来被广泛应用于一维装箱问题的研究中。
本文首先介绍了一维装箱问题的定义、数学模型及应用背景，然后对国内外学者利用动态规划方法求解一维装箱问题的研究现状进行了综述，分析了不同动态规划算法的优缺点和适用场景，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：一维装箱问题；动态规划；组合优化；算法
一维装箱问题（One-DimensionalBinPackingProblem,1D-BPP）是指将一组不同尺寸的物品放入容量相同的箱子中，要求使用的箱子数量最少。
这个问题在现实生活中有着广泛的应用，例如物流配送、货物装载、内存分配等。
一维装箱问题是NP-hard问题，这意味着不存在求解该问题的多项式时间算法。
因此，研究人员致力于开发高效的启发式算法和近似算法来寻找问题的近似最优解。
动态规划作为一种经典的求解组合优化问题的算法设计方法，也被广泛应用于一维装箱问题的研究。
动态规划算法的基本思想是将原问题分解成若干个子问题，求解子问题的最优解，并利用子问题的最优解构造原问题的最优解。
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