动态规划和启发式算法的区别是：动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程优异化的过程；启发式算法（heuristic algorithm)是相对于优异化算法提出的。
一、动态规划和启发式算法的区别
动态规划
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程优异化的过程。动态规划算法通常用于求解具有某种优异性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有优异值的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。
启发式算法
启发式算法（heuristic algorithm)是相对于优异化算法提出的。一个问题的优异算法求得该问题每个实例的优异解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与优异解的偏离程度一般不能被预计。现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
延伸阅读：
二、多阶段决策问题
如果一类活动过程可以分为若干个互相联系的阶段，在每一个阶段都需作出决策（采取措施），一个阶段的决策确定以后，常常影响到下一个阶段的决策，从而就完全确定了一个过程的活动路线，则称它为多阶段决策问题 [6] 。
各个阶段的决策构成一个决策序列，称为一个策略。每一个阶段都有若干个决策可供选择，因而就有许多策略供我们选取，对应于一个策略可以确定活动的效果，这个效果可以用数量来确定。策略不同，效果也不同，多阶段决策问题，就是要在可以选择的那些策略中间，选取一个优异策略，使在预定的标准下达到较好的效果
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