第六讲动态规划上优秀课件

合集下载

第6章动态规划

第6章动态规划

第6章 动态规划动态规划(Dynamic Programming )是解决多阶段决策过程最优化的一种有用的数学方法。

它是由美国学者Richard .Bellman 在1951年提出的,1957年他的专著《动态规划》一书问世,标志着运筹学的一个重要分支-动态规划的诞生.动态规划也是一种将多变量问题转化为单变量问题的一种方法。

在动态规划中,把困难的多阶段决策问题变换成一系列相互联系的比较容易的单阶段问题一个个地求解。

动态规划是考察解决问题的一种途径 ,而不是一种特殊的算法,不像线性规划那样有统一的数学模型和算法(如单纯形法).事实上,在运用其解决问题的过程中还需要运用其它的优化算法。

因此,动态规划不像其它方法局限于解决某一类问题,它可以解决各类多阶段决策问题。

动态规划在工程技术、经济管理等社会各个领域都有着广泛的应用,并且获得了显著的效果。

在经济管理方面,动态规划可以用来解决最优路径问题、资源分配问题、生产调度问题、库存管理问题、排序问题、设备更新问题以及生产过程最优控制问题等,是经济管理中一种重要的决策技术。

许多规划问题用动态规划的方法来处理,常比线性规划或非线性规划更有效。

特别是对于离散的问题,由于解析数学无法发挥作用,动态规划便成为了一种非常有用的工具。

动态规划可以按照决策过程的演变是否确定分为确定性动态规划和随机性动态规划;也可以按照决策变量的取值是否连续分为连续性动态规划和离散性动态规划。

本教材主要介绍动态规划的基本概念、理论和方法,并通过典型的案例说明这些理论和方法的应用。

6.1动态规划的基本理论6.1.1多阶段决策过程的数学描述有这样一类活动过程,其整个过程可分为若干相互联系的阶段,每一阶段都要作出相应的决策,以使整个过程达到最佳的活动效果。

任何一个阶段(stage ,即决策点)都是由输入(input )、决策(decision )、状态转移律(transformation function )和输出(output )构成的,如图6-1(a )所示.其中输入和输出也称为状态(state ),输入称为输入状态,输出称为输出状态。

《动态规划》课件

《动态规划》课件
《动态规划》ppt课 件
xx年xx月xx日
• 动态规划概述 • 动态规划的基本概念 • 动态规划的求解方法 • 动态规划的应用实例 • 动态规划的优化技巧 • 动态规划的总结与展望
目录
01
动态规划概述
定义与特点
定义
动态规划是一种通过将原问题分解为 相互重叠的子问题,并存储子问题的 解以避免重复计算的方法。
特点
动态规划适用于具有重叠子问题和最 优子结构的问题,通过将问题分解为 子问题,可以找到最优解。
动态规划的适用范围
最优化问题
01
动态规划适用于解决最优化问题,如最大/最小化问题、决策问
题等。
子问题重叠
02
动态规划适用于子问题重叠的情况,即子问题之间存在共享状
态或参数。
递归关系
03
动态规划适用于具有递归关系的问题,可以通过递归方式求解
机器调度问题
总结词
动态规划可以应用于机器调度问题,以确定最优的调度方案,满足生产需求并降低成本 。
详细描述
机器调度问题是一个经典的优化问题,涉及到如何分配任务到机器上,以最小化成本或 最大化效率。通过动态规划,可以将机器调度问题分解为一系列子问题,如确定每个任 务的调度顺序、分配机器等,并逐个求解子问题的最优解,最终得到整个调度方案的最
VS
详细描述
记忆化搜索法是一种优化技术,通过存储 已解决的子问题的解,避免重复计算,提 高求解效率。这种方法适用于子问题数量 较少且相互独立的情况。
04
动态规划的应用实例
最短路径问题
总结词
通过动态规划解决最短路径问题,可以找到 从起点到终点的最短路径。
详细描述
在图论中,最短路径问题是一个经典的优化 问题,旨在找到从起点到终点之间的一条路 径,使得路径上的所有边的权重之和最小。 动态规划是一种有效的解决方法,通过将问 题分解为子问题并存储子问题的解,避免了 重复计算,提高了求解效率。

《动态规划课件》课件

《动态规划课件》课件

应用场景:求解最短路径、背 包问题等
注意事项:避免重复计算子问 题和记忆化搜索
定义:将问题划分为 若干个较小的子问题, 并逐个解决子问题, 最终得到原问题的解
特点:将原问题分解为 更小的子问题,通过求 解子问题的最优解得到 原问题的最优解
应用场景:适用于 具有重叠子问题和 最优子结构特性的 问题
示例:背包问题、 最大子段和问题等
分段算法的代码 实现
分段算法的时间 复杂度分析
避免重复计算:使用备忘录或动态规划表来记录已计算过的子问题 减少子问题的数量:通过合并或减少不必要的子问题来降低计算复杂度 选择合适的递归方式:根据问题的特点选择最优的递归方式 优化递归栈:通过减少递归深度或使用循环代替递归来提高性能
优化算法:动态规划可以优化算法,提高计算效率 避免重复计算:通过记忆化搜索,避免重复计算,提高计算速度
添加标题ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
添加标题
添加标题
添加标题
动态规划与分治法比较:分治法将 问题分解为子问题,而动态规划将 子问题联系起来
动态规划与回溯法比较:回溯法会 穷举所有可能解,而动态规划可以 避免不必要的搜索
机器学习与深度 学习中的动态规 划
自然语言处理中 的动态规划
计算机视觉中的 动态规划
推荐系统中的动 态规划
最大子段和问题的定义 最大子段和问题的应用场景 最大子段和问题的解决方法 最大子段和问题的实际应用案例
定义:矩阵链乘法问题是一种优化问题,通过动态规划算法来求解
应用场景:在科学计算、机器学习、图像处理等领域都有广泛的应用
算法原理:通过动态规划算法,将矩阵链乘法问题转化为子问题,从而避免重复计算,提高 计算效率
应用场景:背包问题在计算机科学、运筹学、经济学等领域都有广泛的应用,如资源分配、路径规划、时间表安 排等。

第六章动态规划ppt课件

第六章动态规划ppt课件
表6-2
本阶段始点 (状态)
C1 C2 C3
阶段3 本阶段各终点(决策)
D1 8+10=18 7+10=17 1+10=11
D2 6+6=12 5+6=11 6+6=12
到E的最短距离
12 11 11
本阶段最优终点 (最优决策)
D2 D2 D1
分析得知:如果经过C1,则最短路为C1-D2-E; 如果经过C2,则最短路为C2-D2-E; 如果经过C3,则最短路为C3-D1-E。
到E的最 本阶段最优终 短距离 点(最优决策)
12
C2
最后,可以得到:从A到E的最短路径为A B4 C3 D1 E
精品课件
管理运筹学
6
§1 问题的提出
以上计算过程及结果,可用图2表示,可以看到,以上方法
不仅
得到了从A到E的最短路径,同时,也得到了从图中任一点到E的最
短路径。
4 14
A
3
3
2
12 B1 2
3.决策与决策变量
决策:在某阶段对可供选择状态的决定(或选择)。
s 决策变量:描述决策的变量。常用xk(sk)表示第k阶段处于状态
的决策变量,它是状态变量的函数。
k时
4.策略与子策略
策略是一个决策序列的集合。由所有各阶段的决策组成的决 策函数序列称为全过程策略,简称策略,记为: P1,n(s1)。
子策略:从第k个阶段开始到最后阶段的决策组成的决策函数 序列称为k子过程策略,简称子策略,记为: Pk,n(sk)
管理运筹学
5
§1 问题的提出
第一阶段:只有1个始点A,终点有B1,B2,B3,B4 。对始点和终 点进行分析和讨论分别求A到B1,B2,B3,B4的最短路径问题:

ppt第六章动态规划

ppt第六章动态规划

。最短时间为
最优决策
从B2到E有两种路线:


最短时间为
最优决策为

4(倒数第四段)
从 到 的路线有两种: 和

最短时间为:
最优决策为

至此求出了A到E的最短时间为9,最优路线

。在图6-1中用粗线表示。这里
,为决定最优路线进行了10次加法,比穷举法的
18次少了8次。当段数n更多时,节省计算将会更
n1=1 (倒数第一段)
考虑从 和 到 最短时间分别为
的路线,由定义可知,
2(倒数第二段)
考虑从 、 或 到 有两种路线: , 时间由下式确定:
的路线。由 到 。两种路线中的最短
最优决策为

由 到 只有一种路线

其时间为
由 到E也只有一种路线 C3D2E , 其时间为
3(倒数第三段)
考虑从B1或B2到E的路线。 B1到E有两种路线: 和
多。
从上面解题过程可见,动态规划解题的两个特
点:它是从最后一级往后倒着计算的;它把一个
级决策问题(这里是决定一整条路线)化为 个单
级决策问题,即把一个复杂问题化为多个简单问题
来求解。我们可看出 阶段与 阶段有下面的
关系(

(6-1) (表示最后一级)
(6-1)式称为函数方程,从(6-1)式可见,在选择了决
这说明只看下一步的“眼前利益”来作 决策是没有意义的。
(二)动态规划法
为将问题表达得清楚,引进下面的术语。
令 表示由某点 到终点的段数(如 到 为2 段)。
令 表示当前所处点的位置(如 为状态变量。
),称
令 为决策(控制)变量,它表示当处在 位置而还有 段要走时,所要选取的下一点。 例如,从 出发,下一点为 时,则表示为

《动态规划教学》课件

《动态规划教学》课件

动态规划的理论研究
要点一
动态规划算法的收敛性研究
深入探讨动态规划算法的收敛速度和收敛条件,为算法优 化提供理论支持。
要点二
动态规划的近似算法研究
研究近似动态规划算法,在保证一定精度下降低计算复杂 度,提高求解效率。
THANK YOU
缺点
01
空间复杂度高
动态规划通常需要存储所有子问题的解决方案,因此其空 间复杂度通常较高。对于大规模问题,可能需要大量的存 储空间,这可能导致算法在实际应用中受到限制。
02 03
可能陷入局部最优解
虽然动态规划有助于找到全局最优解,但在某些情况下, 它可能陷入局部最优解。这是因为动态规划通常从问题的 初始状态开始,逐步解决子问题,如果初始状态不是最优 的,则可能在整个过程中都围绕着一个非最优的解决方案 。
期权定价
动态规划可以用于期权定价模型,以更准确地预测期 权价格。
计算机科学
算法优化
动态规划可以用于优化算法,以提高计算效率和 准确性。
数据压缩
动态规划可以用于数据压缩算法,以更有效地压 缩和解压缩数据。
游戏开发
动态规划可以用于游戏开发和AI算法,以提高游 戏的可玩性和智能性。
生物信息学
基因序列比对
动态规划可以用于基因序列比对 ,以ห้องสมุดไป่ตู้定不同基因序列之间的相 似性和差异性。
蛋白质结构预测
动态规划可以用于预测蛋白质的 三维结构,以更好地理解蛋白质 的功能和作用机制。
进化树构建
动态规划可以用于构建进化树, 以更好地理解物种的进化关系和 演化历程。
05
动态规划的优缺点
优点
高效性
动态规划能够有效地解决最优化问题,特别是那些具有重叠子问题和最优子结构的问题。通过将问题分解为子问题并 存储它们的解决方案,动态规划避免了重复计算,从而大大提高了算法的效率。

第6章_动态规划ppt课件

第6章_动态规划ppt课件
第三部分 动态规划
第一章 动态规划的基本方法 §1 动态规划的研究对象
特征:包含有随时同变化的因素和变量,整个 过程可以分为若干个相互联系的阶段,而且每个 阶段都要做出决策。
PPT学习交流
1
应用:
企业管理:动态规划可以用来解决最优路径问题、资源 分配问题、生产调度问题、库存问题、装载问题、排序 问题、设备更新问题、生产过程最优控制问题等等。
xk(sk)Dk(sk)
PPT学习交流
10
PPT学习交流
11
在实际过程中,可供选择的策略有一定的范围,此 范围称为允许策略集合,用P表示,从允许策略集合中 找出达到最优效果的策略称为最优策略。
五、状态转移方程
在多阶段决策过程中,第k阶段到第(k+1)阶段的 演变规律,称为状态转移方程。当给定了第K阶段的状 态变量sk和决策变量xk时,根据状态转移方程,第 (k+1)阶段的状态Sk+1的值也随之而定。也就是说, sk+1将依某种函数关系与(sk,xk(sk))相对应,这种对 应关系常记为:
一个阶段包含若干个状态,描述状态的变量称为状 态变量。常用sk表示第k阶段的某一状态。所有状态 变量组成的集合,称为状态变量集合。常用Sk表示第 k阶段的状态变量集合。 三、决策和决策变量
决策就是某阶段状态给定以后,从该状态演变 到下一阶段某状态的选择。描述决策的变量,称为 决策变量。常用xk(sk)表示第k阶段当状态处于sk时 的决策变量,在实际问题中,决策变量的取值往往 限制在某一范围内,此范围称为允许决策集合,通 常用Dk(sK)表示第k阶段的允许决策集合,显然有:
二、动态规划的基本方程 动态规划函数基本方程的一般形式为:
fk(sk)opvk( tsk,xk(sk) )fk 1(sk 1)

chapter6_动态规划 PPT课件

chapter6_动态规划 PPT课件
最大收益,即
fn (x) Jmax
(6-9)
容易看出,函数 fK (xT ) 有下列性质
(i) fK (0) 0 即没有资源投入时收益为零。
(ii) f 0(xT ) 0 即不生产产品时收益为零。
(iii) f1 (xT ) g1 (xT ) 这表明将资源量只用于生产
一种产品时的总收益,就是这种产品本身收益。
时间(眼前利益),其二是影响以后 n 1段的最
短时间 Tn 1 (未来利益)。因此动态规划方法可
以说是把眼前利益和未来利益区分开来又结合起来 考虑的一种优化方法。这些特点都是由动态规划法 的基本原理——最优性原理所决定的。
6.2 最优性原理
贝尔曼的最优性原理可叙述如下: “一个多级决策问题的最优决策具有这样的性质:当 把其中任何一级及其状态作为初始级和初始状态时, 则不管初始状态是什么,达到这个初始状态的决策是 什么,余下的决策对此初始状态必定构成最优策略。”
以上面的最短时间问题为例,如把 C2 当作初
始状态,则余下的决策 C2D 2E对 C2 来讲是最优策
略;如把 B1 当初始状态,则余下的决策 B1C2D2E
对 B1 来讲也构成最优策略。一般来说,如果一个
最优过程用状态 x0 , x1,, xN 来表示,最优决
策为 u0 , u1 ,, u N 1 ,则对状态 xk 来讲,
uk ,uk1,,uN1必定是最优的,这可用图6-2来表示。
x0
x1
u0
xk 1
xk
uk1
xN
最优解
0
1
k
N
图6-2 最优性原理示意图
在多数实际问题中,N 级决策的性能指标 J 取如下形

动态规划ppt.doc

动态规划ppt.doc
1)当k=4时:要求f4(S4),由于第4阶段只有两个城市C1、C2(即S4的取值为C1、
C2),从C1到T只有一条路,f4(C1)=d(C1,T)=9.2, 4(C1)=T同理f4(C2)=d(C2,T)=11, 4(C2)=T
2)当k=3时:S3的取值为B1、B2、B3,从B1出发到T有两条路,一条是经过C1到T,另一条是经过C2到T,显然
状态转移方程在不同的问题中有不同的具体表现形式,在例l中,状态转移方程表示为:Sk+1=Uk(sk)。
(6)阶段指标
阶段效益是衡量系统阶段决策结果的一种数量指标,记为:Vk(Sk,,Uk)
表示系统在第k阶段处于状态Sk做出决策uk时所获得的阶段效益。这里的阶段效益在不同的实际问题中有不同的意义。在例l中它表示两个中转站的距离,如V2(B2,U2(B2)=C2)=d(B2,C2)=7表示从中转站B2走到中转站C2之间的距离为7。更一般地有Vk(Sk,Uk(sk))=d(Sk,Uk(sk))。
f2(A1)= = =23.4, 2(A1)=B2
同理f2(A2)= = =18.1, 2(A2)=B3
动态规划是现代企业管理中的一种重要决策方法,在工程技术、经济管理、工农业生产及军事及其它部们都有广泛的应用,并且获得了显著的效果。动态规划可用于解决最优路径问题、资源分配问题、生产计划与库存问题、投资分配问题、装载问题、设备更新与维修问题、排序问题及生产过程的最优控制等。由于它所具有独特的解题思路,在处理某些优化问题时,常常比线性规划或非线性规划方法更有效。
动态规划最优化原理:“作为整个过程的最优策略具有这样的性质:即无论过去的状态和决策如何,对前面的决策所形成的状态而言,余下的诸决策必须构成最优策略。”简单地说就是一个最优策略的子策略也是最优的。

提高篇——动态规划专题 ppt课件

提高篇——动态规划专题  ppt课件
,把这种可以直接确定其结果的部分称为边界,而动态规划的递推写法总是
从这些边界出发,通过状态转移方程扩散到整个dp数组。
这样就可以从最底层各位置的dp值开始,不断往上求出每一层各位置的dp
值,最后就会得到dp[1][1],即为想要的答案。
ppt课件
动态规划的递推写法(代码)
#include<cstdio>
• 一个问题必须拥有重叠子问题,才能使用 动态规划去解决。
ppt课件
动态规划的递推写法
5
8
3
12 7 16
4 10 11 6
9
5
3
9
4
【数塔问题】将一些数字排成 数塔的形状,其中第一层有一 个数字,第二层有两个数 字……第n层有n个数字。现 在要从第一层走到第n层,每 次只能走向下一层连接的两个 数字中的一个,问:最后将路 径上所有数字相加后得到的和 最大是多少?
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=1000;
int f[maxn][maxn],dp[maxn][maxn];
int main(){
int n; cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++){
for(int j=1;j<=I;j++){
ppt课件
最大连续子序列和
【问题描述】 给定一个数字序列A1,A2,……,An,求
i,j(1<=i<=j<=n),使得Ai+……+Aj最大,输出这个 最大和。 【样例】 输入:-2 11 -4 13 -5 -2 输出:20

动态规划

动态规划

2018/10/18
23
V1
V2 2
9 7 4 3
V3
V4
V5
6
2 4
6 5
9
4 2
3
7
1
3 2
7
4
11 11 1 5
3
10
12
5 6
8
8
11
5
5段图
2018/10/18 24
例6.6 0/1背包问题(向后处理策略)
设fi(x)是KNAP(1,i,X)的最优解。 则,fn(M) = KNAP(1,n,M)
2018/10/18 2
可行解:从问题开始阶段到最后阶段的一个合 理的决策序列都是问题的一个可行解。 目标函数:用来衡量可行解优劣的标准,通常 以函数形式给出。
最优解:能够使目标函数取极值的可行解。 多阶段决策过程的最优化问题就是:求能够获 得问题最优解的决策序列——最优决策序列。
2018/10/18
2018/10/18 1
讨论这一性质的问题: 任一阶段i以后的行为仅依赖于i阶段的过程状态,而 与i阶段之前的过程如何达到这种状态的方式无关(与此相 反的问题如回溯等)。
最优化问题: 每一决策都附有一定的“成本”,决策序列的成本是 序列中所有决策的成本之和。 设从阶段i到阶段i-1有pi种不同的选择,则从阶段0至阶 段n共有p1p2……pn种不同的路径(每条路路径对应一个 决策序列)。 问:这些路径里面,哪一条的成本的最小? ——如何求取最优决策序列?
3 s 0 1 v2
1 2 2 v3
3 0 2 t
此时,问题存在最优的决策序列: s-3->v2-2->v3-3->t 但最优性原理不一定成立:最优决策序列上的 任一子决策序列不相对于当前子问题最优。

动态规划专题完整ppt

动态规划专题完整ppt
then begin m:=s[c[k-1,j]]+v[c[k,i],c[k-1,j]]; d:=c[k-1,j]; end;
s[c[k,i]]:=m; { S[c[k,j] ] 记录第K个阶段的第J个结点到 终点的最短距离}
h[c[k,i]]:=d;{h[j]记录第j阶段最优路径经过的编号} end; end; writeln(s[n]);
三、动态规划中的几个概念
1、阶段
把解题的次序称为规划方向,把地位相同的结点称为一个 阶段。
2、状态
每一阶段的一个结点称为这个阶段的一个状态。如例1 中的第3阶段,有3个结点C1、C2、C3,称第3阶段有4种 状态,分别是C1、C2、C3。
3、状态转移方程 除边界外的任一阶段都得由其前面的阶段递推得到,这递
如:输入数据: N=7 4 3 2 1 4 4 t[i] 3 4 2 2 4 r[i] 输出 14 1 2+3 4+5 6+7
分析:
设F[i] 表示第i个人到第N个人买票所要的最小 时间。
F[i]=min{t[i]+f[i+1],r[i]+f[i+2] } (i=1,2,…,n-1)
F[n]=t[n] 目标是求f[1], 即所有歌迷总的买票时间的最小 值。
推的过程就表现出了阶段的动态演变。这种根据已有状态求得
未知状态的过程,我们称之为状态转移,状态转移的规则用数 学语言来描述,就称为状态转移方程。状态转移方程的形式多 样,如例1中的形式为G[i]=min{G[j]+ei,j},ei,j∈E。
例题2:排队买票问题
一场演唱会即将举行。现有N(0〈N<=200〉个歌迷 排队买票,一个人买一张,而售票处规定,一个人每次最 多只能买两张票。假设第i位歌迷买一张票需要时间Ti(1 〈=I〈=n〉,队伍中相邻的两位歌迷(第j个人和第j+1个 人)也可以由其中一个人买两张票,而另一位就可以不用 排队了,则这两位歌迷买两张票的时间变为Rj,假如 Rj<T(j)+T(j+1),则这样做就可以缩短后面歌迷等待的时间, 加快整个售票的进程。现给出N,Tj和Rj,求使每个人都买 到票的最短时间和方法。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
相应的机器年完好率b, 0<b<1。
假定开始生产时完好的机器数量为s1。要求制定一个五年计划,在每年
开始时,决定如何重新分配完好的机器在两种不同的负荷下生产的数量, 使在五年内产品的总产量达到最高。
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越多,但购买新设备则要一次性支出较 大的费用。现某企业要决定一台设备未来8年的更新计划,已 预测了第j年购买设备的价格为Kj,设Gj为设备经过j年后的残 值,Cj为设备连续使用j-1年后在第j年的维修费( j=1,2,…, 8),问应在哪些年更新设备可使总费用最小。
1
5 B1 3
A3
6
8
B2 7
6
C1 6
8
C2 3 5
C3 3 3 8
C4 4
2 D1
2
D2 1 2 3
D3 3
E1 3
5 F1 4
5 E2 2
G
6 E3 6
F2
3
1
2
3
4
5
6
多阶段决策问题:
1、在多阶段决策过程中,系统的动态过程可以按照时 间进程分为状态相互联系而又相互区别的各个阶段;
2、每个阶段都要进行决策,目的是使整个过程的决 策达到最优效果。
1
2
3
4
5
图 7-1
资源分配问题
例. 某公司拟将某种设备5台,分配给所属的甲、乙、丙三个工 厂。各工厂获得此设备后,预测可创造的利润如下表所示,问这 5台设备应如何分配给这3个工厂,使得所创造的总利润为最大?
工厂 盈利 设备台数
0 1 2 3 4 5
甲厂
0 3 7 9 12 13
乙厂
0 5 10 11 11 11
1. 阶段、阶段变量
把所给问题的过程,适当地分为若干个相互联系 的阶段,以便按次序去求每阶段的解 ;
描述阶段的变量称为阶段变量,常用k表示;
阶段的划分,一般是按时间和空间的自然特征 (年、月、路段)来划分 ;
要便于把问题的过程转化为多阶段决策的过程。
例中,从A到F可以分成从A到B (B有两种选择B1,B2), 从B到C (C有四种选择C1,C2,C3,C4),从C到D (D有 三种选择D1,D2 ,D3),从D到E (E有两种选择E1,E2), 再从E到F五个阶段。 k=1,2,3,4,5。
这是一个8阶段决策问题,每年年初要作出决策,是继续 使用旧设备,还是购买新设备。
第二节 动态规划的基本概念和基本原理
一、动态规划的基本概念
使用动态规划方法解决多阶段决策问题, 首先要将实际问题写成动态规划模型,此时要 用到以下概念:
(1)阶段;(2)状态;(3)决策和策略; (4)状态转移;(5)指标函数。
决策变量是状态变量的函数。
在实际问题中决策变量的取值往往在某一范围之内,此范围称为允许决
策集合。常用 Dk(sk) 表示第 k 阶段从状态sk出发的允许决策集合,显然

uk(sk) Dk(sk)
2
C1
5
B1 3
4 684C2 Nhomakorabea5
D1 3
5 6
E1
4
A
5
8 7
C3
3 4
B2
7
8 4
D2 2
13
D3
F
S 2 B1 , B 2 S 3 C1 , C 2 , C 3 , C 4 S 4 D1 , D 2 , D 3 S 5 E1 , E 2
2
C1
5
B1 3
4 6
8
4
C2
5
D1 3
5 6
E1
4
A
5
8
7
B2
7
C3
3 4
8
4
D2 2
13
D3
F
3
E2
C4
1
2
3
图 7-1
4
5
动态规划中的状态应具有如下性质:当某阶段状态给定以后,在这阶段以 后过程的发展不受这段以前各段状态的影响。也就是说,当前的状态是过去 历史的一个完整总结,过程的过去历史只能通过当前状态去影响它未来的发 展,这称为无后效性。如果所选定的变量不具备无后效性,就不能作为状态 变量来构造动态规划模型。
状态
决策 状态
1
决策 状态 状态
2
决策 n
多阶段决策问题的典型例子
给定一个线路网络图,要从A地向F地铺设一条输油管道, 各点间连线上的数字表示距离,问应选择什么路线,可使总距 离最短?
2
C1
5
B1 3
4 6
8
4
C2
5
A
5
8 7
C3
3 4
B2
8
7
4
D1 3
5
D2
6 2
13
D3
E1 4
3
E2
F
C4
2
C1
5
B1 3
4 6
8
4
C2
5
D1 3
5 6
E1
4
A
5
8
7
B2
7
C3
3 4
8
4
D2 2
13
D3
F
3
E2
C4
1
2
3
图 7-1
4
5
2. 状态、状态变量
每个阶段开始所处的自然状态或客观条件。通常 一个阶段有若干个状态。
描述过程状态的变量称为状态变量,常用sk(一个 数、一组数、一个向量)表示第k阶段的状态。
丙厂
0 4 6 11 12 12
机器负荷分配问题
某种机器可以在高低两种不同的负荷下进行生产。在高负荷下进行
生产时,产品的年产量g和投入生产的机器数量u1的关系为 g=g(u1)
这时,机器的年完好率为a,即如果年初完好机器的数量为u,到年终 完好的机器就为au, 0<a<1。
在低负荷下生产时,产品的年产量h和投入生产的机器数量u2的关系为 h=h(u2)
状态变量的取值有一定的允许集合或范围,此集合称 为状态允许集合,用Sk表示。
2
C1
5
B1 3
4 6
A
5
8
7
B2
7
8
4
C2
5
C3
3 4
8
4
D1 3
5
D2
6 2
13
D3
E1
4
3
E2
F
C4
1
2
3
4
5
图 7-1
在例5中,第一阶段状态为A,第二阶段则有二个状态:Bl,B2。状
态变量s1的集合 S1A ,后面各段的状态集合分别是:
例 5 中,当某段的初始状态已选定某个点时,从这个点以后的铺管路线只 与该点有关,不受以前的铺管路线影响,所以满足状态的无后效性。
3. 决策、决策变量
过程的某一阶段、 某个状态, 可以做出不同的决定(选择), 决定下一阶 段的状态,这种决定称为决策。
描述决策的变量,称为决策变量。常用 uk (表sk )示第 k 阶段当状态为sk 时的决策变量。
第六讲动态规划上
第一节 多阶段决策过程的最优化
美国数学家贝尔曼( R. Bellman )50年代 执教于普林斯顿和斯坦福大学,后进入兰德 (Rand)研究所。1957年发表 “Dynamic Programming”一书,标 识动态规划的正式诞生。
最短路问题
给定一个交通网络图如下,其中两点之间的数字表示距离(或 花费),试求从A点到G点的最短距离(总费用最小)
3
E2
C4
1
2
3
4
5
图 7-1
在例5中,从第二阶段的状态B1出发,可选择下一段的C1,C2,C3,即其 允许决策集 合为:
相关文档
最新文档