第8章动态规划

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OR8

部位
解：把对每一个部位派出巡逻队数量的决策，看成是一个阶段，可归结成4 个阶段的决策问题。
2 3 4
A 18 14 10
B 38 35Biblioteka 31C 24 22 21D 34 31 25
2007/08
--20--
--第8章动态规划--
一、建立模型
（1）阶段变量：k=1, 2, 3, 4 （2）状态变量：xk——第k阶段可用于分配的巡逻队数量；（3）决策变量：uk——第k阶段派出的巡逻队数量；允许决策集合D(xk)={2, 3, 4} （4）状态转移律：xk+1=xk－uk ；（5）阶段指标函数：vk(uk)——预期损失函数，如表示；（6）基本方程：fk ( xk )= min{vk(uk)+ fk+1(xk+1)} （7）边界条件：f5 ( x5 )=0
3+ 3 3+ 4
=6，u3 * (C3) = C3D1
3）k=2， f2(x2)=min{v2(x2，u2) + f3(x3)}， B1C1+ f3(C1) f2(x2=B1)= min B1C2+ f3(C2) B1C3+ f3(C3) B2C1+ f3(C1) f2(x2=B2)= min B2C2+ f3(C2) B2C3+ f3(C3) = min = min 7+4 5+7 6+6 3+4 2+7 4+6 =7， u2 * (B2) = B2C1 =11，u2 * (B1) = B1C1
2007/08 --8--
--第8章动态规划--
（3）决策（decision）：指在某阶段从给定的状态出发，决策者从面临的若干种不同的方案中所做出的选择。决策变量uk(xk) ∈Dk(xk)——允许决策集合， uk(xk)取值范围。要点： ① 决策变量是对活动过程控制的手段； ② 决策变量取值可以是连续型的，也可以是离散型的； ③ 允许决策集合相当于可行域。（4）策略（policy）与子策略（subpolicy）：各阶段决策组成的序列总体称为策略；从某一阶段开始到过程最终的决策序列称为子策略。 n 阶段策略可记为 {u1(x1), u2(x2) , … , un(xn)}，子策略可记为 {uk(xk), uk+1(xk+1) , … , un(xn)}。（5）状态转移律：状态参数变化的规律。从第k阶段的某一状态值xk 出发，当决策变量uk的取值确定之后，下一阶段的状态值xk+1按某种规律T(xk , uk)确定。第k+1阶段状态是第k阶段状态xk和变量uk的函数 xk+1 = T(xk , uk)，又称状态转移方程。

算法分析第8章

绐定一个加权连通图（无向的或有向的），完全最短路径问题要求找到从每个顶点到其他所有顶点之间的距离(最短路径的长度)
ห้องสมุดไป่ตู้
Floyd算法通过一系列n阶矩阵来计算一个n 顶点加权图的距离矩阵：
每一个这种矩阵都包含了所讨论的矩阵在特定路径约束下的最短路径的长度
每条这种路径都由两条路径构成：一条从vi 到vk的路径，路径中每个中间顶点的编号都大于K一1；一条从vi到vj的路径，路径中每个中间顶点的编号也都不大于k-1.
8.1 计算二项式系数
计算二项式系数是把动态规划应用于非最优化问题的一个标准例子
在二项式系数的多种特性之中，只关心两种：当n>k>0时，C(n,k)＝C(n-1,k-1)+C(n-1,k) 以及 C(n,0)=C(n,n)=1
为了计算c(n,k)，一行接一行地填充下表，从行0开始，到行n结束
我们可以在深度优先查找和广度优先查找的帮助下生成有向图的传递闭包。从第i个顶点开始，无论采用哪种遍历方法，都能够得到通过第i个顶点访问到的所有顶点的信息，因此，传递闭包的第i 行的相应列置为了1。以每个顶点为起始点做一次这样的遍历就生成了整个图的传递闭包。 Warshall算法通过一系列n阶布尔矩阵来构造一个给定的n个顶点有向图的传递闭包，算法的中心思想是，任何中的所有元素都可以通过它在序列（8.5）中的直接前趋计算得到。：
式(8．7)是Warshall算法的核心
算法 Warshall（A[1..n,1..n]） //实现计算传递闭包的Warshall算法
//输入：包括n个顶点有向图的邻接矩阵A //输出：该有向图的传递闭包
8.2.2计算完全最短路径的计算完全最短路径的Floyd算法计算完全最短路径的算法

动态规划

(3)决策（Decision）
(4)策略（Policy）各阶段的决策组成的一个决策序列称为
一个策略，记为： p x1, x2 ,, xn
从阶段i开始的过程，称为i子过程，它包含阶段i，阶段i+1，…，阶段n。i子过程的决策序列称为i子策略，记
为 pi xi , xi1,, xn i 1, 2 ,, n 1
,
3 资源分配问题
设有数量为a的资源，计划分配给n 个项目。设xi (i=1, 2, …, n)为分配给第i 个项目的资源量，gi(xi)为第i个项目得到数量为xi的资源后可提供的收益，问如何分配资源a，可使总收益为最高？
►静态规划模型
n
max f gi (xi )
i 1
n xi a
1.3 动态规划的基本方程
(1) 动态规划的基本方程(逆序递推公式)
si1
g(si , xi )
，f
* n 1
(
x
n 1
)
0
fi* (si )
opt
v(si , xi )
f
i
* 1
(si
1
)
xi
i n, n 1,,1
(2) 动态规划的基本方程(正序递推公式)
si1 g(si , xi ) ，f1*(s1) opt{v(s1, x1)}
1
6
7
X
2
(
B2
,
C3
)
f
3
(C3
)
1 6
最短路线B2C3D。
C1
5
5
4
B1 5
3
A
C2
3
D
4
6

运筹学第八章图论 - 全

(a)明显为二部图，(b)也是二部图，但不明显，改画为(c) 时即可看出。
2017/7/13 11
图与网络的基本知识
次，奇点，偶点，孤立点与某一个点vi相关联的边的数目称为点vi的次（也叫做度），记作d(vi)。右图中d(v1)＝４,d(v3)=5,d(v5)=1。次为奇数的点称作奇点，次为偶数的
2017/7/13
18
图与网络的基本知识
有向图无向图
道路
回路
链
圈
道路(边的方向一致)
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图与网络的基本知识
连通图
定义10 一个图中任意两点间至少有一条链相连，则称此图为连通图。任何一个不连通图总可以分为若干个连通子图，每一个称为原图的一个分图（连通分支）。
连通图
2017/7/13
边，对余下的图重复这个步骤，直至无圈为止。
２、避圈法：每次增加一条边，且与已有边不构成圈，直至恰有n-1条边为止。
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24
树
例１、下图是某建筑物的平面图，要求在其内部从每一房间都能走到别的所有的房间，问至少要在墙上开多少门？试给出一个开门的方案。
三
七
Байду номын сангаас
三八一四二五
七八九六
无向图
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有向图
8
图与网络的基本知识
环, 多重边, 简单图如果边e的两个端点相重，称该边为环。如右图中边e1为环。如果两个点之间边多于一条，称为多重边，如右
v2 e5
多重边
e2
e1 v1
环
e3 v3
e4
图中的e4和e5，对无环、无多重边的

运筹学胡运权第六版答案

运筹学胡运权第六版答案第一章简介1.1 运筹学的定义运筹学是一门利用数学、统计学和计算机科学等方法来解决优化问题的学科。

优化问题是指在满足一定约束条件下，寻求使得目标函数达到最优值的过程。

1.2 运筹学的应用领域运筹学在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下方面： - 生产和物流管理 - 交通运输和配送问题 - 金融和投资决策 - 供应链管理 - 人力资源管理 - 客户关系管理等1.3 运筹学的重要工具和方法运筹学的研究方法包括线性规划、整数规划、动态规划、图论等。

其中，线性规划是运筹学的核心方法之一，其主要应用于优化问题求解。

1.4 运筹学的发展历程运筹学的发展可以追溯到二战期间的军事应用。

随着数学和计算机科学的快速发展，运筹学在各个领域得到了广泛应用，并形成了独立的学科体系。

第二章线性规划2.1 线性规划问题的基本要素线性规划问题包括目标函数、约束条件、决策变量等基本要素。

目标函数和约束条件都是线性的，决策变量是需要优化的变量。

2.2 线性规划问题的标准形式线性规划问题的标准形式可以表示为：max cxAx <= bx >= 0其中，c是目标函数的系数矩阵，A是约束条件的系数矩阵，b是约束条件的常数向量，x是决策变量向量。

2.3 线性规划的图像解释线性规划问题可以通过图像的方式进行解释和求解。

通过绘制目标函数和约束条件的图形，可以找到目标函数的最优解。

2.4 线性规划的求解方法线性规划可以通过单纯形法、对偶单纯形法、内点法等方法求解。

这些方法基于数学和计算机算法，能够高效地找到线性规划问题的最优解。

第三章整数规划3.1 整数规划问题的特点整数规划是指线性规划问题中决策变量为整数的情况。

与线性规划相比，整数规划问题更复杂，求解难度更大。

3.2 整数规划的应用领域整数规划在很多实际问题中都有广泛的应用，例如生产调度、物流配送、旅行商问题等。

3.3 整数规划的求解方法整数规划问题可以通过分支定界法、割平面法、遗传算法等方法进行求解。

运筹学教材编写组《运筹学》课后习题-动态规划的基本方法(圣才出品)

由此，可得出三条最优的运输路线：
（1） A → B2 →C1 → D1 → E ；（2） A → B3 →C1 → D1 → E ；（3） A → B3 →C2 → D2 → E 。
8.3 计算从 A 到 B、C 和 D 的最短路线。已知各段路线的长度如图 8-2 所示。
图 8-2
解：设阶段变量 k = 1, 2,3, 4 ,依次表示 4 个阶段选择路线的过程；状态变量 sk 表示第 k 阶段初所处的位置；决策变量 xk 表示第 k 阶段初可能选择的路线；最优值函数 fk (sk ) 表示从起点 A 到第 k 阶段状态 sk 的最短距离，则有
xn =sn
n
xn
，或 fn+1(sn+1) = 0
n
（2）设状态变量为 sk = ai xi (k = 1, 2, n) ，状态转移方程为 sk+1 = sk − ak xk ，最 i=k
n
优值函数 fk (sk ) 表示在 sk 状态下从第 k 阶段到第 n 阶段使 z = ci xi2 最小的值，则动态规 i=k
划的基本方程为：
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fk (sk )
=
min
0xk sk ak
{ck
xk2
+
f k +1 (sk
− ak xk )}
fn+1(sn − anxn ) = 0(k = n, n −1, 2,1)
8.5 用递推方法求解下列问题。
=
max {2
0x3 10
x32
+
f2 (s2 )} =
max {2
0x3 10

运筹学课程章节

运筹学课程重点内容总结
对照教学大纲
第1章线性规划章
• 线性规划基本理论：模型形式，解的概念，线性规划基本理论：模型形式，解的概念，解的性质等 • 线性规划应用：6类问题建模线性规划应用：类问题建模类问题建模* • 图解法图解法* • 单纯形法：基本单纯形法，大M法，两阶单纯形法：基本单纯形法*，法段法，段法，前者重要
第2章线性规划的对偶理论
• • • • • 对偶问题的构建：对偶规划对偶问题的构建：对偶规划* 对偶问题的性质运用对偶性质进行线性规划求解* 运用对偶性质进行线性规划求解* 影子价格理解* 影子价格理解灵敏度分析*和参数分析灵敏度分析和参数分析
第4章目标规划
• 目标规划建模* 目标规划建模 • 图解法
第5章运输问题和指派问题
• 运输问题表示：语言描述，表格表示，数运输问题表示：语言描述，表格表示，学模型表示，学模型表示，几何图形表示 • 标准运输问题的表上作业法标准运输问题的表上作业法* • 表格建模：应用，建立运输问题的供需平表格建模*：应用，衡与单位运价表，衡与单位各位同学的选择 • 祝各位同学考试顺利通过并取得好成绩
• 指派问题表示：语言描述，表格表示，数指派问题表示：语言描述，表格表示，学模型表示，学模型表示，几何图形表示 • 表格建模：应用，指派问题的指派平衡与表格建模：应用，单位效率表 • 指派问题的匈牙利算法
第6章网络模型
• 最优生成树问题：最小树，最大树最优生成树问题*：最小树， • 最短路问题*：三种算法，有向图法，无向最短路问题*：三种算法，有向图法，图法，图法，表格法 • 最大流问题：可行流法，增广链法最大流问题*：可行流法，

《算法设计与分析》(全)

巢湖学院计算机科学与技术系
1.1、算法与程序
程序：是算法用某种程序设计语言的具体实现。程序可以不满足算法的性质(4)。例如操作系统，是一个在无限循环中执行的程序，因而不是一个算法。操作系统的各种任务可看成是单独的问题，每一个问题由操作系统中的一个子程序通过特定的算法来实现。该子程序得到输出结果后便终止。
渐近分析记号的若干性质
（1）传递性： ➢ f(n)= (g(n))， g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n))； ➢ f(n)= O(g(n))， g(n)= O (h(n)) f(n)= O (h(n))； ➢ f(n)= (g(n))， g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n))； ➢ f(n)= o(g(n))， g(n)= o(h(n)) f(n)= o(h(n))； ➢ f(n)= (g(n))， g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n))；（2）反身性： ➢ f(n)= (f(n))；f(n)= O(f(n))；f(n)= (f(n)). （3）对称性： ➢ f(n)= (g(n)) g(n)= (f(n)) . （4）互对称性： ➢ f(n)= O(g(n)) g(n)= (f(n)) ； ➢ f(n)= o(g(n)) g(n)= (f(n)) ；
巢湖学院计算机科学与技术系
渐近分析记号的若干性质
规则O(f(n))+O(g(n)) = O(max{f(n),g(n)}) 的证明： ➢ 对于任意f1(n) O(f(n)) ，存在正常数c1和自然数n1，使得对
所有n n1，有f1(n) c1f(n) 。 ➢ 类似地，对于任意g1(n) O(g(n)) ，存在正常数c2和自然数
巢湖学院计算机科学与技术系
第1章算法引论

《算法分析与设计》(李春葆版)课后选择题答案与解析

《算法及其分析》课后选择题答案及详解第1 章——概论1.下列关于算法的说法中正确的有（）。

Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的，不能有歧义或含义模糊Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果A.1个B.2个C.3个D.4个2.T(n)表示当输入规模为n时的算法效率，以下算法效率最优的是（）。

A.T(n)=T(n-1)+1，T(1)=1B.T(n)=2nC.T(n)= T(n/2)+1，T(1)=1D.T(n)=3nlog2n答案解析：1.答：由于算法具有有穷性、确定性和输出性，因而Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ正确，而解决某一类问题的算法不一定是唯一的。

答案为C。

2.答：选项A的时间复杂度为O(n)。

选项B的时间复杂度为O(n)。

选项C 的时间复杂度为O(log2n)。

选项D的时间复杂度为O(nlog2n)。

答案为C。

第3 章─分治法1.分治法的设计思想是将一个难以直接解决的大问题分割成规模较小的子问题，分别解决子问题，最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。

这要求原问题和子问题（）。

A.问题规模相同，问题性质相同B.问题规模相同，问题性质不同C.问题规模不同，问题性质相同D.问题规模不同，问题性质不同2.在寻找n个元素中第k小元素问题中，如快速排序算法思想，运用分治算法对n个元素进行划分，如何选择划分基准？下面（）答案解释最合理。

A.随机选择一个元素作为划分基准B.取子序列的第一个元素作为划分基准C.用中位数的中位数方法寻找划分基准D.以上皆可行。

但不同方法，算法复杂度上界可能不同3.对于下列二分查找算法，以下正确的是（）。

A.intbinarySearch(inta[],intn,int x){intlow=0,high=n-1;while(low<=high){intmid=(low+high)/2;if(x==a[mid])returnmid;if(x>a[mid])low=mid;elsehigh=mid;}return –1;}B.intbinarySearch(inta[],intn,int x) { intlow=0,high=n-1;while(low+1!=high){intmid=(low+high)/2;if(x>=a[mid])low=mid;elsehigh=mid;}if(x==a[low])returnlow;elsereturn –1;}C.intbinarySearch(inta[],intn,intx) { intlow=0,high=n-1;while(low<high-1){intmid=(low+high)/2;if(x<a[mid])high=mid;elselow=mid;}if(x==a[low])returnlow;elsereturn –1;}D.intbinarySearch(inta[],intn,int x) {if(n>0&&x>=a[0]){intlow= 0,high=n-1;while(low<high){intmid=(low+high+1)/2;if(x<a[mid])high=mid-1;elselow=mid;}if(x==a[low])returnlow;}return –1;}答案解析：1.答：C。

运筹学知识点

运筹学知识点：绪论1.运筹学的起源2.运筹学的特点第一章线性规划及单纯形法1.规划问题指生产和经营管理中如何合理安排，使人力、物力等各种资源得到充分利用，获得最大效益。

2.规划问题解决两类问题：一是给定一定数量的人力、物力等资源，研究如何充分利用，以发挥其最大效果；二是已给定计划任务，研究如何统筹安排，用最少的人力和物力去完成。

3.规划问题的数学模型包含三个组成要素：决策变量、目标函数（单一）、约束条件（多个）。

线性规划问题的数学模型要求：决策变量为可控的连续变量，目标函数和约束条件都是线性的。

4.线性规划问题的标准形式：目标函数为极大、约束条件为等式、决策变量为非负、变量为非负5.划标准型时添加的松驰变量、剩余变量和人工变量6.理解可行解、最优解、基、基解、基可行解等概念，且掌握各类解间的关系7.用图解法理解线性规划问题的四种解的情况：无穷多最优解、无界解、无可行解、唯一最优解8.用图解法只有解决两个变量的决策问题9.线性规划问题存在可行解，则可行域是凸集。

10.线性规划问题的基可行解对应线性规划问题可行域的顶点。

11.线性规划问题的解进行最优性检验：当所有的检验数小于等于零时为最优解；尤其当检验数小于零时（即不等于零）有唯一最优解；当某个非基变量检验数为时，有无穷多最优解；当存在某个检验数大于零且对应的系数又小于等于零时，有无界解。

12.单纯形法的计算过程，可能出计算题13.入单纯形表前首先要化成标准形式。

14.确定换出变量时根据θ值最小原则，且要求公式中对应的系数大于零。

15.当线性规划中约束条件为等式或大于等于时，划为标准型后，系数矩阵中又不包含单位矩阵时，需要添加人工变量构造一个单位矩阵作为基。

16.人工变量的系数为足够大的一个负值，用—M代表17.一般线性规划问题的数学建模题（生产计划问题、人才资源分配问题、混合配料问题等）第二章对偶问题1.原问题和对偶问题数学模型的对应关系，可能出填空题和数学模型题2.每一个线性规划必然有与之相伴而生的对偶问题3.对偶问题的性质：弱对偶性、无界性、强对偶性、最优性、互补松弛性，其中互补松弛性可能出计算题4.原问题与其对偶问题之间存在一对互补的基解，其中原问题的松弛变量对应对偶问题的变量，对偶问题的剩余变量对应原问题变量5.影子价格的定义，用互补松驰性理解影子价格的含义6.影子价格与企业的生产任务、产品结构、技术状况等相关，与市场需求无关7.理解影子价格是机会成本第三章运输问题1.运输问题的数学模型，出建模题2.掌握三个数字：m+n、m*n、m+n-13.解的退化及处理4.运输规划问题本质仍然是线性规划，系数矩阵的特殊性，利用表上作业法求解，核心依然是单纯形法5.表上作业法的计算过程，可能出大题6.什么是基格和空格及含义以及检验数的经济意义7.初始方案的方法，计算检验数的方法，调整方案的方法8.检验数的含义及检验规划与一般线性规划问题的差别9.产销不平衡问题的处理，包括产大于销和销大于产，假想地的单位运价设为零第四章整数规划1.整数规划的分类：纯整数、混合整数、0-1整数2.指派问题的数学模型，可能出建模题3.匈牙利法的计算过程4.解矩阵的特点：n个解1位于不同行不同列上5.分枝定界法分枝和定界的依据以及如何分枝和如何定界6.整数规划问题的求解方法及适用条件7.整数规划问题与其松弛问题解的关系第五章目标规划1.线性规划的局限：严格约束、单目标、约束同等重要2.目标规划问题的数学模型，可能会出建模题，强调目标函数由偏差变量、优先因素和权系数构成3.偏差变量的含义及特点，成对出现，非负且至少有一个为零4.目标约束是等式，等式左边添加一对偏差变量相减5.目标规划问题求解的单纯形表计算停止的规划：要么所有行的检验数均为非负，要么前i行检验数为非负，第i+1行存在负的检验数，但在负检验数上面存在正检验数6.目标规划的达成函数中的偏差变量的选择第六章图论与网络优化1.图论中的图研究对象间的关系，只关心图中有多少个点及点间有线相连2.树的定义及性质3.最小树的求解方法：避圈法和破圈法4.狄克斯屈拉算法的特点：不仅求出从始点到终点的最短路，还求出从始点其他任何各点的最短路5.有向图（点弧）非对称关系和无向图（点边）对称关系的应用6.可行流的定义：两大类的三个条件7.增广链的定义及特点8.最大流最小割定理9.用ford-fulkerson算法求网络中的最大流的计算过程10.算法的核心和实质是判断是否存在增广链，，即网络达到最大流的条件是网络中不存在增广链第七章网络计划技术1.关键路线的定点：持续时间最长、节点时差为零、不止一条2.工作持续时间的确定方法及使用条件3.节点最早时间、节点最迟时间的理解4.工作时间参数着重理解总时差和自由时差，即总时差是若干项工作共同拥有的机动时间，自由时差是某项工作单独拥有的机动时间5.绘制网络技术图的规则第八章动态规划1.动态规划是研究多阶段决策问题的理论和方法2.状态必须具备无后效性，及无后效性的定义3.动态规划和顺序解法和逆序解法的路径及应用条件。

运筹学第3版熊伟编著习题答案

运筹学（第3版）习题答案第1章线性规划 P36第2章线性规划的对偶理论 P74 第3章整数规划 P88 第4章目标规划 P105第5章运输与指派问题P142 第6章网络模型 P173 第7章网络计划 P195 第8章动态规划 P218 第9章排队论 P248 第10章存储论P277 第11章决策论P304第12章多属性决策品P343 第13章博弈论P371 全书420页第1章线性规划1.1工厂每月生产A 、B 、C 三种产品 ,单件产品的原材料消耗量、设备台时的消耗量、资源限量及单件产品利润如表1－23所示．表1－23产品资源 A B C 资源限量材料(kg) 1.5 1.2 4 2500 设备(台时) 3 1.6 1.2 1400 利润(元/件)101412根据市场需求,预测三种产品最低月需求量分别是150、260和120,最高月需求是250、310和130.试建立该问题的数学模型,使每月利润最大．【解】设x 1、x 2、x 3分别为产品A 、B 、C 的产量，则数学模型为123123123123123max 1014121.5 1.2425003 1.6 1.21400150250260310120130,,0Z x x x x x x x x x x x x x x x =++++≤⎧⎪++≤⎪⎪≤≤⎪⎨≤≤⎪⎪≤≤⎪≥⎪⎩ 1.2建筑公司需要用5m 长的塑钢材料制作A 、B 两种型号的窗架．两种窗架所需材料规格及数量如表1－24所示：表1－24 窗架所需材料规格及数量型号A 型号B 每套窗架需要材料长度（m ）数量(根)长度(m) 数量(根)A 1：2 2B 1：2.5 2 A 2：1.53 B 2：23需要量（套）300400问怎样下料使得（1）用料最少；（2）余料最少．【解】第一步：求下料方案，见下表。

方案一二三四五六七八九十需要量 B1 2.5 2 1 1 1 0 0 0 0 0 0 800 B2 2 0 1 0 0 2 1 1 0 0 0 1200 A1 2 0 0 1 0 0 1 0 2 1 0 600 A21.5120 2 3 900 余料(m) 0 0.5 0.5 1 1 1 010.5第二步：建立线性规划数学模型设x j （j =1,2,…，10）为第j 种方案使用原材料的根数，则（1）用料最少数学模型为10112342567368947910min 28002120026002239000,1,2,,10jj j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x j ==⎧+++≥⎪+++≥⎪⎪+++≥⎨⎪+++≥⎪⎪≥=⎩∑ （2）余料最少数学模型为2345681012342567368947910min 0.50.50.52800212002*********0,1,2,,10j Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x j =++++++⎧+++≥⎪+++≥⎪⎪+++≥⎨⎪+++≥⎪⎪≥=⎩1.3某企业需要制定1～6月份产品A 的生产与销售计划。

第8章动态规划《管理运筹学》PPT课件

Vk,n (sk , uk , , sn1) fk [sk , uk ,Vk 1,n (sk 1, uk 1, , 1)] ③函数 fk (sk , uk ,Vk 1,n ) 对于变量 Vk1,n 要严格单调。
8.2 动态规划模型建立
下面以投资问题为例介绍动态规划的建模条件。
【例8-2】某公司现有资金20万元，若投资于三个
8.1 动态规划基础知识
（5）状态转移方程：状态转移方程是确定过程由一
个状态转移到另一个状态的演变过程。动态规划中某一状
态以及该状态下的决策，与下一状态之间具有一定的函数
关系，称这种函数关系的表达式为状态转移方程。如果第
k段的状态为 sk ，该阶段的决策为
的状态就可以用下式来表示：
uk
sk
，则第k+1段
阶段的指标函数，是该阶段最优的指标函数。
8.2 动态规划模型建立
建立动态规划模型，就是在分析实际问题的基础上建立该问题的动态规划基本方程。成功地应用动态规划方法的关键，在于识别问题的多阶段特征，将问题分解成为可用递推关系式联系起来的若干子问题，或者说正确地建立具体问题的基本方程，这需要经验与技巧。而正确建立基本递推关系方程的关键又在于正确选择状态变量，保证各阶段的状态变量具有递推的状态转移关系。
第8章动态规划
动态规划(DYnamic Programming，缩写为DP)方法，是本世纪50年代初期由美国数学家贝尔曼(Richard E ，Bellman)等人提出，后来逐渐发展起来的数学分支，它是一种解决多阶段决策过程最优化问题的数学规划法。动态规划的数学模型和求解方法比较灵活，对于连续的或离散的，线性的或非线性的，确定性的或随机性的模型，只要能构成多阶段决策过程，便可用动态规划方法求其最优解。因而在自然科学、社会科学、工程技术等许多领域具有广泛的用途，甚至一定程度上比线性规划（LP）、非线性规划（NLP）有成效，特别是对于某些离散型问题，解析数学无法适用，动态规划方法就成为非常有用的求解工具。

《最优控制》第1章绪论

自动化学院
2020/8/9
1
第1章绪论第2章求解最优控制的变分方法第3章最大值原理第4章线性二次型性能指标的最优控制第5章动态规划第6章状态估计
2
教学要求：
1. 学习泛函变分法，理解最优控制的一般概念 2. 掌握利用变分法求最优控制方法 3. 掌握极大值原理，状态调节器 4. 掌握动态规划
x(t) f [x(t), u(t), t]
（2）边界条件 ①初始时刻t0，初始状态x(t0)一般给定 ②终端时刻tf，变动，固定 ③终端状态x(tf)
12
第1章——绪论
x(tf)一般需满足一个约束方程[x(tf ), tf ] 0
满足约束方程的x(tf)构成一个目标集 x(tf ) S (3)一个衡量系统性能的性能指标
t0
N 1
或J x(N) F[x(k),u(k), k]
k k0
最优控制问题
（控制域） u t x t
J
17
4 常见的最优控制
tf
1.最少时间控制J dt t f t0
它要求设计一个快速控t0制系统，使系统在最短
时x间t0 内从初态终态 xt f
2.最少燃如料：导弹拦截器的轨道转移。
最优值，J* J[u *(t)] 称为最优性能指标
14
3 研究最优控制的前提条件
1.给出受控系统的动态描述（状态方程）
连续系统 x(t) f [x(t),u(t),t]
离散系统 x(tk1 ) f [ x(tk ), u(tk ), tk ]
2.明确控制域（容许控制）
控制约束 ut 控制域（取值范围）
Mg
设M 1，x1(t) x(t)为高度，x（2 t） x1(t) x(t)

运筹学第三版课后习题答案第7章网络计划——第十三章博弈论

第7章网络计划7.1(1)分别用节点法和箭线法绘制表7-16的项目网络图，并填写表中的紧前工序。

(2) 用箭线法绘制表7-17的项目网络图，并填写表中的紧后工序表7-16工序 A B C D E F G紧前工序－－－ A A、C －B、D、E、F紧后工序D,E G E G G G －表7-17工序 A B C D E F G H I J K L M 紧前工序- - - B B A,B B D,G C,E,F,H D,G C,E I J,K,L 紧后工序F E,D,F,G I,K H,J I,K I H,J I L M M M－【解】（1）节点图：箭线图：（2）节点图：箭线图：7.2根据项目工序明细表7-18：（1）画出网络图。

（2）计算工序的最早开始、最迟开始时间和总时差。

（3）找出关键路线和关键工序。

表7-18工序 A B C D E F G 紧前工序- A A B,C C D,E D,E 工序时间（周）9 6 12 19 6 7 8【解】(1)网络图(2)网络参数工序 A B C D E F G最早开始0 9 9 21 21 40 40最迟开始0 15 9 21 34 41 40总时差0 6 0 0 13 1 0(3)关键路线：①→②→③→④→⑤→⑥→⑦；关键工序：A、C、D、G；完工期：48周。

7.3表7-19给出了项目的工序明细表。

表7-19工序 A B C D E F G H I J K L M N 紧前工序- - - A,B B B,C E D,G E E H F,J I,K,L F,J,L 工序时间(天) 8 5 7 12 8 17 16 8 14 5 10 23 15 12 （1）绘制项目网络图。

（2）在网络图上求工序的最早开始、最迟开始时间。

（3）用表格表示工序的最早最迟开始和完成时间、总时差和自由时差。

（4）找出所有关键路线及对应的关键工序。

（5）求项目的完工期。

【解】(1)网络图（2）工序最早开始、最迟开始时间（3）用表格表示工序的最早最迟开始和完成时间、总时差和自由时差工序 tT EST EFT LST LF 总时差S 自由时差F A 8 0 8 9 17 9 0 B 5 0 5 0 5 00 C 7 0 7 7 7 0 0 D 12 8 20 17 29 9 9 E 8 5 13 5 13 0 0 F 17 7 24 7 24 0 0 G 16 13 29 13 29 0 0 H 8 29 37 29 37 0 0 I 14 13 27 33 47 20 20 J 5 13 18 19 24 6 6 K 10 37 47 37 47 0 0 L 23 24 47 24 47 0 0 M154762 47 62 0 0 N 12 47 59506233(4)关键路线及对应的关键工序关键路线有两条，第一条：①→②→⑤→⑥→⑦→○11→○12；关键工序：B,E,G ,H,K,M 第二条：①→④→⑧→⑨→○11→○12；关键工序：C,F,L,M （5）项目的完工期为62天。

运筹学教材习题答案详解

X(2)=( 0 ,450 ,0 ,0,0 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0，用料650根
显然用料最少的方案最优。
1.4A、B两种产品，都需要经过前后两道工序加工，每一个单位产品A需要前道工序1小时和后道工序2小时，每一个单位产品B需要前道工序2小时和后道工序3小时．可供利用的前道工序有11小时，后道工序有17小时．
3
B1：2.0
3
需要量（套）
200
150
问怎样下料使得（1）用料最少；（2）余料最少．
【解】第一步：求下料方案，见下表。
方案
一
二
三
四
五
六
七
八
九
十
十一
十二
十三
十四
需要量
B1:2.7m
2
1
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
300
B2:2m
0
1
0
0
3
2
2
1
1
1
0
0
0
0
450
A1:1.7m
0
0
1
0
0
1
0
2
1
0
3
2
1
0
《运筹学》
第1章线性规划
第2章线性规划的对偶理论
第3章整数规划
第4章目标规划
第5章运输与指派问题
第6章网络模型
第7章网络计划
第8章动态规划
第9章排队论
第10章存储论
第11章决策论
第12章对策论
习题一
1.1讨论下列问题：