运筹学基础(动态规划2)
动态规划(运筹学)
k阶段的允许决策集合
四、状态转移方程 sk+1与sk,xk之间必须能够建立一种明确的数量对应关系，记为
Tk(sk,xk), 即有 sk+1 = Tk(sk,xk)
这种明确的数量关系称为状态转移方程。
五、策略
由各阶段决策xk构成的决策序列,称为全过程策略,简称策略,记为
p1(s1),有
p1(s1) = { x1(s1),x2(s2),… ,xn(sn)} ∈P1
xk∈Xk
f*n+1(sn+1) = 1 积 f*k(sk)xk=∈Xok pt {vk(sk,xk) ×fk+1*(sk+1)}
k = n, n-1, …, 2, 1 k = n, n-1, …, 2, 1
11
三、基本步骤
1°建立模型
(1) 划分阶段，设定 k (2) 设定状态变量 sk
(3) 设定决策变量 xk
3） 阶段指标函数。第k阶段装载 件货物时所创的利润 。 vk xk
4） 函数的基本方程为
fk
sk
opt
xk Dk sk
vk xk fk1 sk wk xk k 1, 2,3
sk 0,1, ,6
f4
s4
0
k=3时
w3 4, v3 18
s3 0,1, , 6
x3
0,1,
六、运输时间须控制在合理范围之内（如集装箱干线船的班期）。
ZH物流公司是一家大型的集装箱多式联运经营企业，在成都设有内 陆集装箱货运站（CFS），经营成都——上海间集装箱货物运输服务，其多式 联运通道的主要节点城市为南京与郑州。现有一个货主需要将2个20英尺的集装 箱从成都运往上海，运输路线为成都-郑州-南京-上海，要求在货物起运后2530小时之内到达目的地。
运筹学基础
运筹学基础运筹学基础运筹学是一门研究问题的建模、分析和解决方法的学科，它涵盖了数学、统计学、计算机科学和工程等多个领域。
运筹学的目标是通过科学的方法，优化决策和资源利用，以达到最佳的效果。
运筹学的基础包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、排队论、网络流和图论等内容。
这些方法可以在许多领域中应用，包括物流、生产、供应链管理、交通运输、金融和资源分配等。
线性规划是运筹学中的一种基础方法。
它适用于求解具有线性目标函数和线性约束条件的问题。
线性规划常常涉及到资源的分配和决策的优化，例如在生产中如何最大化利润或者在供应链中如何最小化运输成本。
整数规划是在线性规划的基础上引入整数变量的一种问题求解方法。
这种方法可以用于求解一些离散决策问题，例如在物流中如何选择配送点和配送路线，以及如何安排生产任务等。
非线性规划是针对目标函数或约束条件中存在非线性项的问题的求解方法。
这种方法用于求解一些复杂的决策问题，例如在金融投资中如何优化投资组合，以及在环境保护中如何最小化排放量等。
动态规划是一种将多阶段决策问题转化为一系列单阶段决策问题的方法。
它适用于一些需考虑时序和状态转移的问题，例如旅行商问题和生产计划问题等。
排队论是研究顾客到达和服务系统间关系的数学方法。
它可以用于分析和优化服务系统的性能指标，例如等待时间和服务效率等。
排队论可以应用于各种排队系统，包括银行、餐厅和交通等。
网络流是研究网络中物质或信息流动的数学方法。
它可以用于解决一些网络中的最优路径或最小费用问题，例如在物流中如何选择最佳配送路径，以及在通信网络中如何优化数据传输等。
图论是研究图结构和图算法的学科。
它可以用于模型建立和问题求解，例如在地图上如何规划最短路径，以及在社交网络中如何分析人际关系等。
总之，运筹学提供了一系列数学方法和工具，用于解决决策和资源分配问题。
这些方法不仅可以优化决策效果，还可以提高经济效益和资源利用效率。
运筹学的应用范围广泛，对提高社会生产力和改善生活质量具有重要意义。
经济管理学之运筹学课程内容
经济管理学之运筹学课程内容运筹学是经济管理学中的一个重要学科，它主要研究如何运用数学模型和优化方法，解决各种决策问题。
在经济管理学课程中，运筹学的内容非常丰富多样，涉及到线性规划、整数规划、网络优化、动态规划等等许多重要的概念和方法。
本文将对运筹学课程的内容进行详细介绍。
一、线性规划线性规划是运筹学中最基础的概念之一，它的目标是在一组线性约束条件下，找到一个最优的决策方案。
线性规划经常用于优化问题的求解，比如生产计划、物流配送等。
在运筹学课程中，学生将学习线性规划的基本原理和解法，了解如何构建数学模型，并利用线性规划方法进行求解。
二、整数规划整数规划是线性规划的一个扩展，它在决策变量上增加了整数约束条件，即决策变量只能取整数值。
整数规划在实际问题中广泛应用，比如项目选择、资源分配等。
在运筹学课程中，学生不仅将学习整数规划的理论基础，还将学习如何利用整数规划方法解决实际问题。
三、网络优化网络优化是研究如何在网络结构中找到最优解的一门学科，它被广泛应用于物流、通信等领域。
在运筹学课程中，学生将学习网络优化的基本思想和常用算法，如最小生成树算法、最短路径算法等。
通过学习网络优化，学生可以了解如何优化网络结构，提高资源利用效率。
四、动态规划动态规划是一种通过将原问题分解为子问题的方式，逐步求解并得到最优解的方法。
它在经济管理学中具有广泛的应用，比如库存管理、项目管理等。
在运筹学课程中，学生将学习动态规划的原理和应用，了解如何通过动态规划方法解决实际决策问题。
除了以上几个重要的内容之外，运筹学课程还包括了许多其他的内容，如决策分析、排队论、博弈论等。
这些内容都是为了帮助学生更好地理解和应用运筹学的方法和工具。
总结起来，经济管理学中的运筹学课程内容非常丰富，涵盖了线性规划、整数规划、网络优化、动态规划等众多重要的概念和方法。
通过学习运筹学，学生可以提高决策能力，优化资源利用，为企业的发展和管理做出贡献。
运筹学的应用领域广泛，将为学生未来的职业发展提供有力支持。
运筹学第三版课后习题答案 (2)
运筹学第三版课后习题答案第一章：引论1.1 课后习题习题1a)运筹学是一门应用数学的学科，旨在解决实际问题中的决策和优化问题。
它包括数学模型的建立、问题求解方法的设计等方面。
b)运筹学可以应用于各个领域，如物流管理、生产计划、流程优化等。
它可以帮助组织提高效率、降低成本、优化资源分配等。
c)运筹学主要包括线性规划、整数规划、指派问题等方法。
习题2运筹学的应用可以帮助组织提高效率、降低成本、优化资源分配等。
它可以帮助制定最佳的生产计划，优化供应链管理，提高运输效率等。
运筹学方法的应用还可以帮助解决紧急情况下的应急调度问题，优化医疗资源分配等。
1.2 课后习题习题1运筹学方法可以应用于各个领域，如物流管理、生产计划、供应链管理、流程优化等。
在物流管理中，可以使用运筹学方法优化仓储和运输的布局，提高货物的运输效率。
在生产计划中，可以使用运筹学方法优化产品的生产数量和生产周期，降低生产成本。
在供应链管理中，可以使用运筹学方法优化订单配送和库存管理，提高供应链的效率。
在流程优化中，可以使用运筹学方法优化业务流程，提高整体效率。
习题2在物流管理中，可以使用运筹学方法优化车辆的调度和路线规划，以提高运输效率和降低成本。
在生产计划中，可以使用运筹学方法优化生产线的安排和产品的生产量，以降低生产成本和提高产能利用率。
在供应链管理中，可以使用运筹学方法优化供应链各个环节的协调和调度，以提高整体效率和减少库存成本。
在流程优化中，可以使用运筹学方法优化业务流程的排布和资源的分配，以提高流程效率和客户满意度。
第二章：线性规划基础2.1 课后习题习题1线性规划是一种数学优化方法，用于解决包含线性约束和线性目标函数的优化问题。
其一般形式为：max c^T*xs.t. Ax <= bx >= 0其中，c是目标函数的系数向量，x是决策变量向量，A是约束矩阵，b是约束向量。
习题2使用线性规划方法可以解决许多实际问题，如生产计划、供应链管理、资源分配等。
运筹学动态规划
基本方程为：
fk ( sk ) max{qk yk pk xk fk1 ( sk1 )}
0 yk sk 0 xk H sk yk
f1(s1 )
max
0 x1 s1
{4
x1
2s22 }
max
0 x1 s1
{4
x1
2( s1
x1 )2 }
max{4s1 ,2s12} 200
第14页 共64页
上述最短路线的计算过程可用图直观表示(标 号法)，如图4-3所示，结点上方矩形内的数字表 示该点到终点的最短距离。
5
A 18
13
B1 3
7
B2
16
13
C1 6
10 3
C2
9
3
C3
4
C4
12
7
D1
2
6
D2 1
3
D3
8
图4-3
7
E1 3
该点到G点的最短距离
4
F1 4
E2 2
5
6
E3
9
例4-3 分配投资问题的逆序求解
基本方程为：
fk
( sk
)
max { g 0 xk sk
k
(
xk
)
fk 1 ( sk 1 )}
f4 (s4 ) 0
sk+1 = sk – xk
g1(x1)= 4x1
g2(x2)= 9x2
运筹学课件 ppt 复习资料 动态规划
C2
5 8
E D2
2
4
1
13
B3
12 11
C3
10
设备更新问题
企业在使用设备时都要考虑设备的更新问题，因为设 备越陈旧，所需的维修费用就越高，但购置新设备一次性 支出的费用较大。现某企业要做出一台设备未来5年的更 新计划，经预测，第j年初购买设备的价格为rj，设备连续
使用(j-1)年后在第j年的维护费为kj，使用(j-1)年后设备的
最优决策C1 D1
21
f3(C1)=8
B1
2
10 6
12 14
C1
f3(C2)=7 9 6 5 8
3
f4(D1)=5
D1
f5(E)=0 5
A
5
B2 10
4 13
C2
E
1
D2
f4(D2)=2
2
B3
12 11
C3
10
d (C2 , D1 ) f 4 ( D1 ) f3 (C2 ) min d (C2 , D2 ) f 4 ( D2 )
运筹学
王莉莉
四川农业大学数学系
2012年11月
1
第七章—动态规划
•
― ― ―
学习目标
掌握动态规划的基本概念； 掌握动态规划的最优化原理； 动态规划在经济管理中的应用
2
引言
在生产和经营活动中，经常遇到这样的问题， 它们包含若干个相互联系的阶段，在每个阶段都要 做出决策，一个阶段的决策除了影响本阶段的效果 之外，还经常影响到下一个阶段的初始状态，从而 影响整个过程的最优。因此不仅要考虑这一个阶段， 还要把它看成是整个过程决策链中的一链环，这种 过程称为多阶段决策过程。
运筹学动态规划
运筹学动态规划运筹学是一门综合运筹学、优化学、决策学和统计学等多学科知识的学科，它的核心内容是对决策问题进行建模和分析，并通过数学方法进行求解和优化。
动态规划是运筹学中的一种重要方法，它通过将问题划分为相互重叠的子问题，并通过解决子问题的最优解来求解原问题的最优解。
下面将详细介绍运筹学中的动态规划方法。
动态规划方法的核心思想是将原问题分解为若干个相互重叠的子问题，并通过求解子问题的最优解来求解原问题的最优解。
为了可以使用动态规划方法，必须满足以下两个条件：子问题的最优解可以作为原问题的最优解的一部分；子问题之间必须具有重叠性，即一个子问题可以被多次使用。
动态规划方法的具体步骤如下：首先，将原问题分解为若干个子问题，并定义出每个子问题的状态和状态转移方程；其次，通过迭代求解每个子问题的最优解，直到求解出原问题的最优解；最后，根据子问题的最优解和状态转移方程，得到原问题的最优解。
动态规划方法的应用非常广泛，可以用于求解各种各样的优化问题。
例如，在物流配送中，可以使用动态规划方法求解最短路径问题；在生产计划中，可以使用动态规划方法求解最优生产计划；在股票投资中，可以使用动态规划方法求解最优投资策略等。
动态规划方法的优点是可以通过求解子问题的最优解来求解原问题的最优解，避免了穷举法的复杂性。
此外，动态规划方法还可以通过引入一定的约束条件，来对问题进行更精确的建模和求解。
然而，动态规划方法也存在一些局限性。
首先，动态规划方法要求问题能够满足子问题的最优解可以作为原问题的最优解的一部分，这限制了动态规划方法的应用范围。
其次，动态规划方法通常需要建立较为复杂的状态转移方程，并进行复杂的计算，使得算法的实现和求解过程比较困难。
综上所述，动态规划是运筹学中的一种重要方法，通过将问题划分为相互重叠的子问题，并通过解决子问题的最优解来求解原问题的最优解。
动态规划方法的优点是可以高效地求解优化问题，但同时也存在一些局限性。
运筹学涉及的数学知识
运筹学涉及的数学知识
摘要：
一、引言
二、运筹学简介
三、线性规划
四、整数规划
五、动态规划
六、网络优化
七、总结
正文：
运筹学是一门运用数学和统计学方法对实际问题进行建模、优化和求解的学科。
它广泛应用于生产调度、交通运输、资源分配等领域。
本文将简要介绍运筹学涉及的数学知识。
首先，线性规划是运筹学的基础知识。
线性规划研究在一定约束条件下线性目标函数的最优化问题。
它可以用矩阵表示，并使用单纯形法等数学方法求解。
其次，整数规划是线性规划的特殊情况，要求部分或全部变量取整数值。
整数规划在运输、调度和选址等问题中具有重要意义。
常用的求解方法有分枝定界法、割平面法等。
动态规划是另一种重要的优化方法。
它将问题分解成相互联系的子问题，通过求解子问题并将结果存储起来，以避免重复计算，从而提高效率。
动态规
划广泛应用于最短路径、背包问题等领域。
网络优化是运筹学的另一个重要分支，研究在网络结构中的最优化问题。
这类问题可以描述为带权的有向图，通过求解最短路径、最大流等问题，可以有效地改善网络的性能。
总之，运筹学涉及的数学知识包括线性规划、整数规划、动态规划和网络优化等。
运筹学知识点
运筹学知识点运筹学是一门应用广泛的学科，旨在通过科学的方法和技术来解决各种决策和优化问题。
它综合运用数学、统计学、计算机科学等多学科知识，为管理和决策提供有力的支持。
下面让我们来了解一些运筹学的重要知识点。
一、线性规划线性规划是运筹学中最基本也是最重要的内容之一。
它研究的是在一组线性约束条件下，如何找到目标函数的最优解。
例如，一家工厂生产两种产品 A 和 B，生产单位 A 产品需要消耗 2 单位的原材料和 1 单位的劳动力，生产单位 B 产品需要消耗 3 单位的原材料和 2 单位的劳动力。
工厂现有 100 单位的原材料和 80 单位的劳动力，A 产品的单位利润是 5 元，B 产品的单位利润是 8 元。
那么，如何安排生产才能使工厂的利润最大化？解决这个问题，首先要建立线性规划模型。
设生产 A 产品 x 件，生产 B 产品 y 件，目标函数就是利润最大化：Z ＝ 5x ＋ 8y。
约束条件包括原材料限制：2x ＋3y ≤ 100；劳动力限制：x ＋2y ≤ 80；以及非负限制：x ≥ 0，y ≥ 0。
通过求解这个线性规划模型，可以得到最优的生产方案，即生产多少 A 产品和多少 B 产品能够使利润达到最大值。
二、整数规划整数规划是在线性规划的基础上，要求决策变量必须取整数的规划问题。
比如，一个项目需要选择一些地点建设仓库，每个地点的建设成本和运营效益不同。
由于仓库的数量必须是整数，这就构成了一个整数规划问题。
整数规划的求解比线性规划更加复杂，常用的方法有分支定界法、割平面法等。
三、动态规划动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种方法。
以资源分配问题为例，假设一家公司有一定数量的资金要在多个项目中进行分配，每个项目在不同的投资水平下有不同的收益。
要在有限的资金条件下，使总收益最大。
这个问题就可以用动态规划来解决。
动态规划的核心思想是将一个复杂的多阶段决策问题分解为一系列相互关联的子问题，通过求解子问题的最优解来逐步得到原问题的最优解。
运筹学课件 第五章动态规划
(1)在第四阶段 此时只要再走一步即到终点⑩ (B地)。 目前状态 s4可以是⑧或⑨，可选择的下一状 态X4 是⑩ 所以f4 (8) =d4 (8, 10) =3, f4 (9)=d4 (9, 10)=4 (2)在第三阶段 在第三阶段，还需两步才能到达终点，此时 f3 ( s3)=min{d3 ( s3，X3)+f4 (s4)} 目前状态s3可 以是⑤、⑥、⑦，可选择的下一状态X3有两个 点⑧或⑨
通过计算，可知从 A地到 B地总路程最小 值为 11。
2013-11-30 16
三、动态规划的基本概念
1、阶段： 把所给问题的过程恰当地分为 若干个相互联系的阶段，以便能按一定的次序 去求解。描述阶段的变量称为阶段变量，常用 k 表示。 阶段的划分，一般是根据时间和空间的自然 特征来划分，但要便于把问题的过程能转化为 多阶段的决策过程，如例 1中可分为4个阶段来 求解，k=1, 2, 3, 4。
uk
2013-11-30 27
* pk ,n 表示sk sn的最优策略, 则最优值函数
基本方程 f k ( sk ) opt vk ( sk , u k ) f k 1 ( sk 1 ) u k Dk sk 1 Tk ( sk , u k ) k 1,2, , n f (s ) 0 n 1 n 1 这是一个逆推方程.
2013-11-30 20
4.策略 策略：决策按顺序构成的序列，用p表示。
p k ,n ( sk ) : 第k阶段起至第n阶段止的策略 pk ,n ( sk ) {uk ( sk ), uk 1 ( sk 1 )... , un ( sn )} 当k 1时. p1,n ( s1 )为全过程策略. p1,n ( s1 ) P ,n ( s1 ) 1
运筹学清华大学第四版答案
运筹学清华大学第四版答案【篇一：运筹学作业2(清华版第二章部分习题)答案】s=txt>2．1 题（p. 77）写出下列线性规划问题的对偶问题：????（1）?????maxz?2x1?2x2?4x3s.t.x1?3x2?4x3?22x1?x2?3x3?3x1?4x2? 3x3?5x1?0，x2?0,x3无约束；解：根据原—对偶关系表，可得原问题的对偶规划问题为：?maxw?2y1?3y2?5y3?s.t.y1?2y2?y3?2??3y1?y2?4y3?2 ? ?4y1?3y2?3y3?4?y1?0,y2?0,y3?0??mn?minz???cijxij?i?1j?1?n???cijxij?ai,i?1,?,m（2）? j?1?n??cijxij?bj,j?1,?,n?j?1???xij?0,i?1,?,m;j?1,?,n解：根据原—对偶关系表，可得原问题的对偶规划问题为：mn??maxw??aiui??bjvji?1j?1??ui?vj?cij ??i?1,?,m;j?1,?,n???ui无约束，vj无约束2．2判断下列说法是否正确，为什么？（1）如果线性规划的原问题存在可行解，则其对偶问题也一定存在可行解；答：错。
因为：若线性规划的原问题存在可行解，且其对偶问题有可行解，则原问题和可行问题都将有最优解。
但，现实中肯定有一些问题是无最优解的，故本题说法不对。
maxz?3x1?x2例如原问题s.t.?x1?x2?1?x2?3??x?0,x?02?1有可行解，但其对偶问题minw?y1?3y2s.t.?3?y1?y2?1?y1??y?0,y?02?1无可行解。
（2）如果线性规划的对偶问题无可行解，则原问题也一定无可行解；答：错，如（1）中的例子。
（3）在互为对偶的一对原问题与对偶问题中，不管原问题是求极大或求极小，原问题可行解的目标函数值一定不超过其对偶问题可行解的目标函数值。
答：错。
正确说法是：在互为对偶的一对原问题与对偶问题中，求极大的问题可行解的目标函数值一定不超过求极小的问题可行解的目标函数值。
运筹学课件动态规划
C4 A — B— C — D — E
f2(C1)=7,f3(C2)=8,f3(C3)=10,f3(c4)=9
阶段1
阶段2 阶段3 阶段4
S0={A} S1={B1,B2} S2={C1,C2,C3,C4 } S3={D1,D2} S4={E}
f3(D1)=11,f4(D2)=13
案例---资源分配
D1 5 E
D2 2
[引例] 马车驿站问题
f(C1)=8
阶段 起点 1A
终点
B1 B2
可选路线
AB1 AB2
路线数 2
f(B1)=8
B1 5 A
f(A)=313 8
B2
2 3 6
7 6
C1 6
f(C2)=85
C2 3
f(C3)=54
3 C3 3
84
f(B2)=11 C4
f(C1)=5
A —B— C —
最k优=4化原理
(Optimality principle) :
最k优=3策略具备这样的决性策质：:无D1论初E始 状态与初始决策如何,以后诸决策对 以第一个决策所形成的状态作为初 始状态的过程而言,必决然策构：成D2最优E策 策略.通俗地说:最优策略的子策略 也k是=2最优的.
例 A13—k如,其=B1，子1—在策C导略2入—:B案D11—例—C中决E2决决，,—策最策策最D：短：：1优A距—CC策12离E略B,为1DD是11 C2—D1—E, D1—E也决是策最：优C3的。D2
（4）状态转移方程 （5）递归方程（k→n）
1、划分为4个阶段 2、用点集表示各阶段的状态 S1=｛A｝;s2= ｛B1,B2,B3｝, s3= ｛C1,C2,C3｝; s4= ｛D1,D2｝ 3、指标函数：Vk，4（i）为第k阶段第i点到E点的距离 4、最优值函数fk（i）为i点到E的最短距离 5、决策变量xk=d[i,j]为第k阶段第i状态的选择 6、边界条件： f5（E）=0 7、基本方程： fk（i）=min｛d[i,j]+ fk+1（j） ｝(k=1,2,3,4)
运筹学课件(动态规划)
（二）、动态规划的基本思想 1、动态规划方法的关键在于正确地写出基本的递推 关系式和恰当的边界条件（简称基本方程）。要做到 这一点，就必须将问题的过程分成几个相互联系的阶 段，恰当的选取状态变量和决策变量及定义最优值函 数，从而把一个大问题转化成一组同类型的子问题， 然后逐个求解。即从边界条件开始，逐段递推寻优， 在每一个子问题的求解中，均利用了它前面的子问题 的最优化结果，依次进行，最后一个子问题所得的最 优解，就是整个问题的最优解。
d( B1,C1 ) + f1 (C1 ) 3+1 f2 ( B1 ) = min d( B1,C2 ) + f1 (C2 ) = min 3+3 d( B1,C3 ) + f1 (C3 ) 1+4 4 = min 6 = 4 (最短路线为B1→C1 →D) 5
3
2 A 4 B2 B1 2 1 3
最优策略为（30，20），此时最大利润为105万元。
f 2 ( 40)
g2 ( y) y 0 ,10 ,, 40
max
f1 ( 40 y )
90
最优策略为（20，20），此时最大利润为90万元。
f 2 (30)
g2 ( y) y 0 ,10 , 20 , 30
max
f1 (30 y )
70
最优策略为（20，10），此时最大利润为70万元。
f 2 ( 20) ma 0 ,10 , 20
50
最优策略为（20，0），此时最大利润为50万元。
f 2 (10) maxg 2 ( y ) f1 (10 y )
3 2 A 4 B2 B1 2 3 1 3 1
C1 C2 4 3
运筹学第章动态规划
f4(D1)=5
D1
5 f5(E)=0
E
D2 2
f4(D2)=2
f2(B2)m id n d((B B22,,C C2 1)) ff3 3((C C12)) m i1n6 0 87 m i1 1n 7 414 d(B2,C3)f3(C3) 41 2 1 6
6
第一种方法称做全枚举法或穷举法。它的基本思想是列 举出所有可能发生的方案和结果，再对它们一一进行比较， 求出最优方案。这里从A到E的路程共有3×3×2×1＝18 条可能的路线，分别算出各条路线的距离，最后进行比较， 可知最优路线。显然，当组成交通网络的节点很多时，用 穷举法求最优路线的计算工作量将会十分庞大，而且其中 包含着许多重复计算．
2019/11/7
19
f1(A)=19
A
f2(B1)=20
B1 12 14
2 f2(B2)=110 4
6
5
B2 10
4
1
13
B3
12 11
f2(B3)=19
f3(C1)=8
C1
3
9
f3(C2)=7
6
C2
5 8
C3
10
f3(C3)=12
f4(D1)=5
D1
5 f5(E)=0
E
D2 2
f4(D2)=2
(6)最优指标函数fk (sk) ：它表示从第k阶段的状态sk开始到第 n阶段的终止状态的过程，采取最优策略得到的指标函数值
fk(sk) { O u k, u n } V P k ,n (sk T ,u k, ,sn 1 )
2019/11/7
24
逆推公式
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概念
国王需要根据两个大臣的答案以及第9座油田的信息 才能判断出最多能够开采出多少油田。为了解决自 己面临的问题，他需要给别人制造另外两个问题， 这两个问题就是子问题。 国王相信，只要他的两个大臣能够回答出正确的答 案（对于考虑能够开采出的石油量，最多的也就是 最优的，同时也就是正确的），再加上他的基本判 断，就一定能得到最终的正确答案。这种子问题最 优时，母问题通过优化选择后一定最优的情况叫做 最优子结构。
设备更新问题
设备更新问题
设备更新问题
例题
役龄
0 5
1 4.5
2 4
3 3.75
4 3
5 2.5
0.5
0.5
1
1.5
1.5
2.2
2
2.5
2.5
3
3
3.5
思考他们自己的问题时他们是不 会关心对方是如何计算怎样开采油田的，因为他们知 道，国王只会选择两个人中的一个作为最后方案，另 一个人的方案并不会得到实施，因此一个人的决定对 另一个人的决定是没有影响的。这种一个母问题在对 子问题选择时，当前被选择的子问题两两互不影响的 情况叫做子问题独立。 当我们发现正在思考的问题具备 “最优子结构”、“ 子问题重叠”、“边界”、“子问题独立”这四个性 质的话，那么基本上可以考虑运用动态规划的方法。
动态规划 (Dynamic programming)
例题
建模回顾
连续变量求解
连续变量的离散化解法
连续变量的离散化解法
资源分配问题
某公司拟将某种设备5台，分配给所属的甲、乙、丙 三个工厂，各工厂获得设备后，预测可创造的利润如 表所示。问这5台设备应该如何分配给这3个工厂，使 得所创造的总利润为最大。
概念
实际上国王也好，大臣也好，所有人面对的都 是同样的问题，即给出一定数量的人，给出一 定数量的油田，需要求出能够开采出来的最多 石油量。这种母问题与子问题本质上是同一个 问题的情况称为子问题重叠。问题中出现的不 同点，往往就是被子问题之间传递的参数，比 如这里的人数和油田数。 想想如果不存在前面我们提到的那些底层劳动 者，这个问题能解决吗？永远都不可能！这种 子问题在一定时候就不再需要提出子子问题的 情况叫做边界，没有边界就会出现死循环。
动态规划小结
构造问题所对应的过程。 思考过程的最后一个步骤，看看有哪些选择情况。 找到最后一步的子问题，确保符合“子问题重叠”， 把子问题中不相同的地方设置为参数。 使得子问题符合“最优子结构”。 找到边界，考虑边界的各种处理方式。 确保满足“子问题独立”，一般而言，如果我们是在 多个子问题中选择一个作为实施方案，而不会同时实 施多个方案，那么子问题就是独立的。 考虑如何做备忘录。 写出转移方程式。
动态规划的优点
国王的担忧：
不知道这个“工程”要动用到多少人来完成，如果帮助他 解决这个问题的人太多的话，那么就太劳民伤财了。 用组合方法：一共要考虑2的10次方种情况，也就是1024 种情况。 动态规划方法：由于每一个人的确都需要找另外两个人来 帮助他们，所以需要的人数是1+2+4+8+16+32+64+…… ？？？ 做备忘录：遇到相同的问题时，可以问同一个人。即把问 题的解放在一个变量中，如果再次遇到这个问题，就直接 从变量中获得答案，因此每一个问题仅会计算一遍，如果 不做备忘的话，动态规划就没有任何优势可言了。
甲厂 乙厂 丙厂
0 1 2 3 4 5
0 3 7 9 12 13
0 5 10 11 11 11
0 4 6 11 12 12
再议动态规划
有一个阿拉伯国家，某天他们在自己的国家发现了十座油田，国王知道这个 消息后非常高兴，他希望能够把这些石油都挖出来造福国民。于是，首先， 他把这些油田进行编号，依次为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9，然后他命 令他的手下去对每一座油田进行勘测，以便知道挖取每一座油田需要多少人 力以及每座油田能够挖出多少石油，然后动员国民都来挖石油。
约束条件1：挖每一座油田需要的人数是固定的，多一个人少一个人都不行，油田i 需要的人数为pi。少人当然不行，多一个也不行，这是为了避免劳民伤财。 约束条件2：每一座油田所挖出来的石油是固定的，当第i座油田有pi人去挖的话， 就一定能恰好挖出xi桶石油，否则一滴都挖不出来。现实中，大家可以假设，一旦 将油井钻开，就必须全部将石油挖出来，否则就不要钻开，避免浪费。 约束条件3：开采一座油田的人完成开采工作后，他们不会再次去开采其它油田， 因此一个人最多只能使用一次。 约束条件4：国王在全国范围内仅招募到了10000名愿意为了国家去挖石油的人， 因此这些人可能不够把所有的石油都挖出来，但是国王希望挖的石油越多越好。
转移方程式
如果用xi表示第i个油田能够挖出的石油量，用pi表示 挖第i个油田需要的人数，用函数 f(people,i)表示当 有people个人和编号为0、1、2、3、……、i的油田 时，能够得到的最大石油量，则：
当i = 0且people >= pi时 f(people,i) = xi 当i= 0且people < pi时 f(people,i) = 0 当i≠0时 f(people,i) = f(people-pi, i-1) + xi与f(people, i-1)中的较大者 前两个式子对应动态规划的“边界”，第三个式子对 应动态规划的“最优子结构”