是人工智能学术语
自适应动态规划(Adaptive/Approximate Dynamic Programming，ADP)，又叫近似动态规划，是人工智能和控制领域发展而交汇形成的新兴学科。
ADP方法主要包括三种基本类型：启发式动态规划(Heuristic Dynamic Programming，HDP)，双启发式动态规划(Dual Heuristic Programming，DHP)和全局双启发式动态规划(Globalized Dual heuristic Programming，GDHP)。这三种类型都包含三个模块，如果每个模块都用神经网络来代替，这样我们也称这三个模块为三个网络，即评价网络(Critic Network)、模型网络(Model Network)和执行网络(Action Network)。如果我们省略了模型网络，使得执行网络直接与评价网络相连接，这样的结构称为它们的动作依赖(Action-Dependent)形式，即ADHDP，ADDHP，ADGDHP。
