动态规划快速总结动态规划问题对于随时间进行的决策问题通常很
顺序决策问题中的动态规划算法研究
![顺序决策问题中的动态规划算法研究](https://img.taocdn.com/s3/m/b5630560dc36a32d7375a417866fb84ae55cc34f.png)
顺序决策问题中的动态规划算法研究顺序决策问题在运筹学和控制论中广泛应用,其中动态规划算法是解决这类问题的常用方法。
动态规划算法具有高效、简单、好理解等特点,被很多领域的研究者广泛接受。
一、动态规划算法的基本原理动态规划算法是求解最优化问题的一种有效算法,其基本思路是把一个复杂的问题分解为若干个子问题,然后逐一解决这些子问题,得到最终的最优解。
在动态规划算法中,需要建立状态转移方程,通过状态之间的转移来求解最优解。
二、顺序决策问题的定义及特点顺序决策问题是指在多个决策阶段中进行最优化决策的问题。
在每个阶段,需要选择一个决策,然后根据这个决策的结果进行下一阶段的决策。
因此,顺序决策问题需要考虑随着时间推移,决策会产生的代价或效益。
顺序决策问题中,每个决策的结果会影响后续的决策,因此需要考虑全局最优解而非局部最优解。
同时,顺序决策问题的状态空间非常大,因此需要使用动态规划算法来求解最优解。
三、动态规划算法在顺序决策问题中的应用举例1. 股票买卖问题:假设你有一笔钱,可以在股市中进行多次买卖,每次买卖需要支付手续费,求你最大化股票收益。
这个问题可以分成多个阶段,每个阶段是买或卖的决策。
在每一阶段,需要考虑之前的状态,并记录当前买卖情况和手续费。
通过这种方法就能得到最大化收益的状态转移方程,进而求解最优解。
2. 动态资源分配问题:在项目管理中,需要对资源进行合理的分配,以满足不同任务的需要。
当资源有限时,需要通过动态规划来求解最优分配方案。
这个问题可以分成多个阶段,每个阶段是针对一个任务的资源分配决策。
在每一阶段,需要考虑之前的状态和资源已经分配的情况,以及当前任务需要的资源。
通过状态转移方程,可以得到最优解。
四、总结动态规划算法是一种高效、简单、好理解的算法,能够解决多种最优化问题。
在顺序决策问题中,动态规划算法的应用能够得到全局最优解,对于资源分配等问题有着重要的应用价值。
值得注意的是,动态规划算法的设计需要针对具体问题进行,不能直接套用模板。
大工14秋《运筹学》在线作业3答案
![大工14秋《运筹学》在线作业3答案](https://img.taocdn.com/s3/m/1f7e581ff18583d049645952.png)
运筹学大工14秋《运筹学》在线作业3一,单选题1. 一个有8个点的连通图至少有()条边。
A. 4B. 5C. 6D. 7?正确答案:D2. 假设对于一个动态规划问题,应用顺推法及逆推解法得出的最优解分别为E和F,则有()。
A. E>FB. E<FC. E=FD. 不确定?正确答案:C3. 下列算法中,()是用来计算两节点之间的最短路的。
A. 狄克斯特拉算法B. 踏石法C. 清华算法D. 位势法?正确答案:A4. 动态规划是用来解决()决策过程最优化问题的一种方法。
A. 多阶段问题B. 分配问题C. 运输问题D. 最短路问题?正确答案:A5. 下列说法不正确的为()。
A. 完成各个作业需要时间最长的路线称为关键路线B. 关键路线上的作业称为关键作业C. 所有关键作业的总时差为0D. 以上说法均不正确?正确答案:D1. 总时差是指在不影响到各项紧后作业最迟开工的条件下,该作业可以推迟开工的最大限度。
A. 错误B. 正确?正确答案:B2. 当网络中不存在任何增广链时,网络达到最大流状态。
A. 错误B. 正确?正确答案:B3. 动态规划问题的基本方程是将一个多阶段的决策问题转化为一系列具有递推关系的单阶段决策问题。
A. 错误B. 正确?正确答案:B4. 狄克斯特拉算法可以用来求解一个节点到所有节点之间的最短路。
A. 错误B. 正确?正确答案:B5. 应用狄克斯特拉算法n 次,可以求出所有点间的最短路。
A. 错误B. 正确?正确答案:A6. 具有 n个节点的树的边恰好为n+1条。
A. 错误B. 正确?正确答案:A7. 一个动态规划问题若能用网络表达,则节点代表各阶段的状态值,各条弧代表了可行的方案选择。
A. 错误B. 正确?8. 动态规划问题的计算中较多采用逆序算法。
A. 错误B. 正确?正确答案:B9. 作业的最早结束时间为它的最早开始时间加上该项作业的计划时间。
A. 错误B. 正确?正确答案:B10. 割的容量是指所有割集中容量之和为最小的一个割集。
天大16秋《运筹学》在线作业二
![天大16秋《运筹学》在线作业二](https://img.taocdn.com/s3/m/a77c6de5f90f76c661371aba.png)
B. 错
正确答案:
34. 下列分类不是按照决策的自然状态划分的是( )
A. 确定型决策
B. 风险型决策
C. 决策树
D. 完全不确定型决策
正确答案:
35. 在完全不确定下的决策方法不包括下列的哪一项( )
A. 悲观法
B. 乐观法
C. 最大收益法
D. 等可能性法
正确答案:
A. 对
B. 错
正确答案:
18. 对于动态规划问题,应用顺推或逆推解法可能会得出不同的最优解。
A. 对
B. 错
正确答案:
19. 对于风险型决策问题,下列说法错误的是( )
A. 风险型决策问题是指决策者根据以往的经验及历史统计资料,可以判明各种自然 因素出现的可能性大小
B. 风险型决策除了满足一般决策问题的四个条件外,还需要加一个条件:存在两个或两个
A. 对
B. 错
正确答案:
38. 线性规划问题若有最优解,则一定可以在可行域的 ( )上达到。
A. 内点
B. 外点
C. 极点
D. 几何点
正确答案:
39. 在一个纯策略对策模型 中, 表示的是()
A. 局中人甲的策略
B. 局中人乙的策略
C. 支付矩阵
D. 一个局势
正确答案:
A. 确定性决策问题
B. 风险型决策问题
C. 不确定性决策问题
D. 指导性决策问题
正确答案:
16. 可行流应满足的条件是( )
A. 容量条件
B. 平衡条件
C. 容量条件和平衡条件
D. 容量条件或平衡条件
动态规划-动态规划-美国数学家贝尔曼-动态规划领域
![动态规划-动态规划-美国数学家贝尔曼-动态规划领域](https://img.taocdn.com/s3/m/42bbc9a23968011ca200911e.png)
物品
1 2 … j …n
重量(公斤/件) a1 a2 … aj … an
每件使用价值 c1 c2 … cj … cn
类似问题:工厂里的下料问题、运输中的 货物装载问题、人造卫星内的物品装载问题等。
生产决策问题:企业在生产过程中,由于需求 是随时间变化的,因此企业为了获得全年的最佳 生产效益,就要在整个生产过程中逐月或逐季度 地根据库存和需求决定生产计划。
描述状态的变量称为状态变量,它可用一个数、 一组数或一向量(多维情形)来描述,第k阶段 的状态变量常用sk表示,通常一个阶段有若干个 状态。
第k阶段的状态就是该阶段所有始点的集合, 用Sk表示。在第1阶段状态变量s1是确定的,称初 始状态。如引例中:
S1 A,S2 B1, B2, B3,S3 C1,C2,C3,S4 D1, D2
min
4
9
12
决策点为B3
AB3
f2
B3
3 9*
f1(A)=12说明从A到E的最短距离为12,最短路 线的确定可按计算顺序反推而得。即
A→B3→C2→D2→E 上述最短路线问题的计算过程,也可借助于图
形直观的表示出来:
12 2 A4
3
11
B1
7 4
6
93
B2 2
4
96
B3
2 5
6
C1 3
多阶段决策过程特点:
(1)根据过程的特性可以将过程按空 间、时间等标志分为若干个互相联系又互相 区别的阶段。
(2)在每一个阶段都需要做出决策,从 而使整个过程达到最好的效果。
(3)在处理各阶段决策的选取上,不仅只 依赖于当前面临的状态,而且还要注意对以后 的发展。即是从全局考虑解决局部(阶段)的 问题。
经济学动态规划
![经济学动态规划](https://img.taocdn.com/s3/m/c03aa4f5d0f34693daef5ef7ba0d4a7303766c62.png)
d2(B2,C1)+f3(C1)=4+11=15 d2(B2,C2)+f3(C2)=4+15=19 d2(B2,C3)+f3(C3)=6+8=14
=14
最小费用路线为B2-C3-D2-E
相应的最优决策u2(B2)=C3
f2(B3)=min
d2(B3,C1)+f3(C1)=1+11=12 d2(B3,C3)+f3(C3)=6+8=14
4 3
A
11
3
B1 4
4
4
B2
6
1
6
B3
C1
9
7
8
C2
12
5
C3
D1
5
3
E
D2
A-B1-C2-D1-E A-B2-C1-D2-E
均为策略
第一节 动态规划原理和模型
允许策略集合:可供选择策略的范围 最优策略:允许策略集合中最优的一个策略 在例1中最优策略为: A-B1-C3-D2-E
4 3
A
11
3
B1 4
=12
最小费用路线为B3-C1-D2-E
相应的最优决策u2(B3)=C1
第二节 动态规划求解方法
(4) S1={A} f1(A)=min
d1(A,B1)+f2(B1)=4+12=16 d2(A,B2)+f2(B2)=3+14=17 d3(A,B3)+f2(B2)=11+12=22
=16
最小费用路线为A-B1-C3-D2-E 相应的最优决策u1(A)=B1 所以整个问题的最小费用路线为A-B1-C3-D2-E 最优策略为{u1(A)=B1,u2(B1)=C3,u3(C3)=D2,u4(D2)=E}
动态规划(完整)
![动态规划(完整)](https://img.taocdn.com/s3/m/188e1a517dd184254b35eefdc8d376eeaeaa17a9.png)
(3) 决策、决策变量
所谓决策就是确定系统过程发展的方案,
决策的实质是关于状态的选择,是决策者从
给定阶段状态出发对下一阶段状态作出的选
择。
用以描述决策变化的量称之决策变量, 和状态变量一样,决策变量可以用一个数, 一组数或一向量来描述.也可以是状态变量
的函数,记以 xk xk (sk ) ,表示于 k 阶段状
阶段变量描述当前所处的阶段位置,一 般用下标 k 表示;
(2) 确定状态
每阶段有若干状态(state), 表示某一阶段决策 面临的条件或所处位置及运动特征的量,称为 状态。反映状态变化的量叫作状态变量。 k 阶段的状态特征可用状态变量 sk 描述;
每一阶段的全部状态构成该阶段的状态集合Sk ,并有skSk。每个阶段的状态可分为初始状 态和终止状态,或称输入状态和输出状态, 阶段的初始状态记作sk ,终止状态记为sk+1 ,也是下个阶段的初始状态。
状态转移方程在大多数情况下可以由数学公 式表达, 如: sk+1 = sk + xk;
(6) 指标函数
用来衡量策略或子策略或决策的效果的 某种数量指标,就称为指标函数。它是定义 在全过程或各子过程或各阶段上的确定数量 函数。对不同问题,指标函数可以是诸如费 用、成本、产值、利润、产量、耗量、距离、 时间、效用,等等。
• 2、在全过程最短路径中,将会出现阶段的最优路
径;-----递推性
• 3、前面的终点确定,后面的路径也就确定了,且 与前面的路径(如何找到的这个终点)无关;----
-无后效性
• 3、逐段地求解最优路径,势必会找到一个全过程
最优路径。-----动态规划
§7.1多阶段决策问题
• 动态规划是解决多阶段最优决策的方法, 由美国数学家贝尔曼(R. Bellman) 于 1951年首先提出;
运筹学原理与方法
![运筹学原理与方法](https://img.taocdn.com/s3/m/08dbf27d443610661ed9ad51f01dc281e43a561d.png)
运筹学原理与方法运筹学(Operations Research,简称OR)是一门研究如何有效地解决实际问题的学科,通过运用数学、统计学、计算机科学和管理学等相关知识,提供了一些原理与方法,以帮助决策者做出更好的决策。
本文将探讨运筹学的原理与方法,并且通过实例来说明其在实际问题中的应用。
一、线性规划线性规划是运筹学中最基础且最常用的方法之一。
它通过建立目标函数和约束条件之间的线性关系,寻找使目标函数达到最大或最小的决策变量的取值。
例如,某公司要在两个产品上投入资源,每个产品的利润率和资源消耗量不同,需要确定投入的数量才能最大化利润。
这样的问题可以用线性规划方法解决。
二、整数规划整数规划是线性规划的扩展,它要求决策变量的取值必须是整数。
在实际问题中,很多情况下需要做出离散的决策,比如确定投放广告的地点数量,或者选择装备的类型等。
整数规划方法可以帮助我们在求解这类问题时,找到最优的整数解。
三、动态规划动态规划是一种解决决策问题的重要方法,它基于最优子结构和重叠子问题的概念。
动态规划通过将问题划分为一系列的子问题,并保存子问题的解,然后通过组合子问题的解来求取原始问题的最优解。
例如,假设某人要从一座城市到另一座城市旅行,每个城市之间的交通费用和距离不同,需要确定最省钱或最短路径的路线。
动态规划方法可以帮助我们找到最优的路线。
四、网络流模型网络流模型是一种表示与问题相关的网络结构,通过节点和边来表示问题中的元素和关系。
在网络流模型中,问题的求解可以转化为在网络中求取最大流或最小费用流的问题。
例如,在某物流公司的配送中心要为多个客户分配货物,每个客户需求和配送成本不同,需要找到最优的配送方案。
网络流模型可以帮助我们找到最优的货物配送方案。
五、模拟方法模拟方法是通过构建数学或计算机模型来模拟实际问题的行为和变化。
通过对模型进行多次模拟实验,可以得到问题的统计特性和概率分布,从而用于决策。
例如,某公司要评估一种新产品的市场反应,可以通过模拟方法来预测不同市场环境下的销售情况,以帮助决策者做出合理的决策。
算法设计与问题解决
![算法设计与问题解决](https://img.taocdn.com/s3/m/7932a3715b8102d276a20029bd64783e09127dc7.png)
算法设计与问题解决随着科技的发展,人们对于算法设计与问题解决的需求日益增加。
算法设计是指通过分析问题并使用合适的逻辑和方法来设计解决方案的过程。
问题解决则是指通过运用算法和技巧来解决实际问题的能力。
本文将探讨算法设计与问题解决的重要性,并介绍一些常见的算法设计方法。
第一部分:算法设计的重要性算法设计在当今社会各个领域中扮演着重要的角色。
无论是在计算机科学领域中设计高效的排序算法,还是在商业领域中制定优化的运营策略,算法设计都是不可或缺的。
下面将从以下几个方面介绍算法设计的重要性。
1. 提高效率:算法的设计可以帮助我们提高工作和生活的效率。
例如,在搜索引擎中,优化的搜索算法可以快速地找到用户所需的信息,节省时间和精力。
2. 提升竞争力:在商业领域,拥有高效的算法设计能够帮助企业在激烈的竞争中脱颖而出。
例如,通过分析市场需求并设计合适的推荐算法,电商平台可以为用户提供个性化的商品推荐,增加用户的购买欲望。
3. 优化决策:算法设计也可以帮助我们做出更明智的决策。
比如,在金融领域,量化交易策略通过运用算法模型来分析市场数据,辅助投资者做出理性的决策。
第二部分:常见的算法设计方法在算法设计中,有一些常见的方法和技巧可以帮助我们解决各种问题。
下面将介绍其中几种常见的算法设计方法。
1. 贪心算法:贪心算法是一种简单而高效的算法设计方法。
它通常通过在每一步中选择当前情况下看似最优的解,最终得到全局最优解。
贪心算法被广泛应用于图论、最优化和调度等领域。
2. 分治算法:分治算法是将问题划分为若干个子问题,分别解决后再将结果合并得到最终答案的方法。
分治算法通常适用于问题具有重叠子问题和可分解性的情况,如归并排序和快速排序等。
3. 动态规划:动态规划是一种通过将问题划分为子问题并存储子问题的解来避免重复计算的算法设计方法。
动态规划在解决最短路径、背包问题和最长公共子序列等问题中有广泛的应用。
第三部分:算法设计与问题解决的应用领域算法设计与问题解决的技巧和方法在各个领域都有广泛的应用。
运筹学第六章 动态规划
![运筹学第六章 动态规划](https://img.taocdn.com/s3/m/a63943e4f46527d3250ce062.png)
f
3
(C
2
)
min
((CC22,,DD21
) )
f f
4 4
( (
D1 D2
) )
6 5
11
min
5
2
min
7
7
最优决策C2 D2
15
f3(C1)=8
2
A5
1
B1 12 14
10
6
B2 10
4 13
B3
12 11
C1
3
9
f3(C2)=7
6
C2
5 8
C3
10
f4(D1)=5
D1
5 f5(E)=0
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
状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态 A ( A,B2) B2 (B2,C1) C1
22
f1(A)=19
A
f2(B1)=21
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
运筹学实验总结
![运筹学实验总结](https://img.taocdn.com/s3/m/3ce6156bcec789eb172ded630b1c59eef9c79a79.png)
运筹学实验总结引言:运筹学是一门综合了数学、经济学和工程学等多学科知识的学科,它通过建立数学模型和运用各种优化方法,帮助我们在现实问题中寻找最优解决方案。
在这学期的运筹学课程中,我们进行了一系列实验。
这些实验不仅加深了对运筹学理论的理解,还提供了一种应用运筹学方法解决问题的实践平台。
在本文中,我将总结我参与的运筹学实验,并分享我的体会和收获。
实验一:线性规划问题求解在这个实验中,我们学习了线性规划的基本概念和求解方法。
我选择了一个典型的生产调度问题作为实验题目。
通过建立数学模型,并运用线性规划软件,我成功地解决了这个问题。
通过这个实验,我深刻理解了线性规划问题的本质,以及如何利用线性规划方法找到最优解。
实验二:整数规划问题求解整数规划是线性规划的扩展,它在决策问题中更加实用。
在这个实验中,我选择了货物配送路线问题作为研究对象。
通过构建整数规划模型,并运用求解软件,我得到了最佳的货物配送方案。
这个实验不仅对我的数学建模能力提出了要求,还培养了我的实际问题解决能力。
实验三:动态规划动态规划是一种重要的优化方法,它广泛应用于最优化问题的求解。
在这个实验中,我们学习了动态规划的基本原理和设计思想。
我选择了旅行商问题作为研究对象,通过建立递推关系和寻找最优子结构,我成功地解决了该问题。
这个实验让我意识到了动态规划方法的强大威力,同时也对我的算法设计能力提出了更高的要求。
实验四:模拟退火算法模拟退火算法是一种全局搜索优化算法,具有很强的应用能力。
在这个实验中,我选择了旅行商问题作为研究对象,通过模拟退火算法的迭代和优化,我得到了一个较好的解。
通过这个实验,我掌握了模拟退火算法的基本原理和实现过程,也了解到了算法的优越性。
实验五:遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
在这个实验中,我选择了装箱问题作为研究对象。
通过运用遗传算法的交叉、变异和适应度选择,我得到了一个较好的装箱方案。
这个实验不仅对我的算法设计能力提出了更高的要求,还让我意识到了遗传算法的创新性和解决复杂问题的能力。
北交大交通运输学院《管理运筹学》知识点总结与例题讲解第7章 动态规划
![北交大交通运输学院《管理运筹学》知识点总结与例题讲解第7章 动态规划](https://img.taocdn.com/s3/m/c9d11c9e6c85ec3a86c2c571.png)
两级决策问题,从城市④到 E 有两条路线,需加以比较,取其中最短的,即
f3 (4)
=
min
⎧d ⎩⎨d
(4, 7) + (4,8) +
f
4
(7)⎫ ⎬
f4 (8) ⎭
表 7-1
i月
1
2
3
4
yi (需求)
2
3
2
4
这也是一个 4 阶段决策问题。 例 3 投资决策问题
某公司现有资金 Q 万元,在今后 5 年内考虑给 A、B、C、D 四个项目投资,这些项目 的投资期限、回报率均不相同,问应如何确定这些项目每年的投资额,使到第五年末拥有资
金的本利总额最大。 这是一个 5 阶段决策问题。
c(
j)
=
⎧ ⎨⎩a
0 + bj
( j = 0) ( j = 1, 2,3,L , m)
(千元)
其中 a 为生产的固定费用, b 为可变生产费率, m 为生产能力。供应需求所剩余产品应存 入仓库,每月库存 j 单位产品的费用为
E( j) = c * j (千元)
计划开始和计划期末库存量都是 0。试制定 4 个月的生产计划,在满足用户需求的条件下使 总费用最小。
现在我们利用动态规划最优性原理,由最后一段路线开始,向最初阶段递推求解,逐
步求出各段各点到终点 E 的最短路线,最后求得 A 点到 E 点的最短路线。 上面我们已经规定了本例的阶段数、状态变量、决策变量,给出了转移方程、指标函数
等。再用 d (sk , uk ) 表示由状态 s k 点出发,采用决策 uk 到达下一阶段 sk+1 点时的两点间距离。 第一步从 k=4 开始,状态变量 s4 可取两种状态⑦、⑧,它们到 E 点的路长分别为 4,3。
运筹学动态规划
![运筹学动态规划](https://img.taocdn.com/s3/m/c25250d24bfe04a1b0717fd5360cba1aa8118c0c.png)
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。
动态规划的基本概念
![动态规划的基本概念](https://img.taocdn.com/s3/m/26088d8ac281e53a5802fff4.png)
优指标函数(k=1,2,…,n)。
§2 动态规划的最优性原理
多阶段决策过程的特点是每个阶段都要进行决策,具有 n个阶段的决策过程的策略是由n个相继进行的阶段决策构成 的决策序列。由于前阶段的终止状态又是后一阶段的初始状态 ,因此确定阶段最优决策不能只从本阶段的效应出发,必须通 盘考虑,整体规划。就是说,阶段k的最优决策不应只是本阶 段的最优,而必须是本阶段及其所有后续阶段的总体最优,即 关于整个后部子过程的最优决策。
运筹学
动态规划
L/O/G/O
第五章 动态规划
动态规划是运筹学的一个重要分支,它是从1951年开始,由美国人贝 尔曼(R.Belman)为首的一个学派发展起来的。动态规划在经济、管理、 军事、工程技术等方面都有广泛的应用。
动态规划是解决多阶段决策过程的最优化问题的一种方法。所谓多阶段 决策过程是指这样一类决策过程:它可以把一个复杂问题按时间(或空间) 分成若干个阶段,每个阶段都需要作出决策,以便得到过程的最优结局。由 于在每个阶段采取的决策是与时间有关的而且前一阶段采取的决策如何,不 但与该阶段的经济效果有关,还影响以后各阶段的经济效果,可见这类多阶 段决策问题是一个动态的问题,因此,处理的方法称为动态规划方法。然而 ,动态规划也可以处理一些本来与时间没有关系的静态模型,这只要在静态 模型中人为地引入“时间”因素,分成时段,就可以把它看作是多阶段的动 态模型,用动态规划方法去处理。
动态规划算法原理及应用
![动态规划算法原理及应用](https://img.taocdn.com/s3/m/c693b139172ded630a1cb623.png)
动态规划算法兴田(工业大学计算机学院软件工程1205班2)摘要:动态规划是解决最优化问题的基本方法,本文介绍了动态规划的基本思想和基本步骤,并通过几个实例的分析,研究了利用动态规划设计算法的具体途径。
关键词:动态规划算法Dynamic ProgrammingLiu xingtian(Zhe Jiang University Of Technology, Computer Science and Technology Campus,Software Engineering 120526630512)Abstract:Dynamic Programming is the most effective way to solve the problem of optimization .This dissertation introduce the thinking of Dynamic Programming and the step to using Dynamic Programming ,it also gives some examples to help analysis Dynamic Programming and the specific method to use Dynamic Programming .Key words : Dynamic Programming , Alsgorithm1.引言规划问题的最终目的就是确定各决策变量的取值,以使目标函数达到极大或极小。
在线性规划和非线性规划中,决策变量都是以集合的形式被一次性处理的;然而,有时我们也会面对决策变量需分期、分批处理的多阶段决策问题。
所谓多阶段决策问题是指这样一类活动过程:它可以分解为若干个互相联系的阶段,在每一阶段分别对应着一组可供选取的决策集合;即构成过程的每个阶段都需要进行一次决策的决策问题。
将各个阶段的决策综合起来构成一个决策序列,称为一个策略。
动态规划算法详解及应用实例
![动态规划算法详解及应用实例](https://img.taocdn.com/s3/m/1337c25759fafab069dc5022aaea998fcc224033.png)
动态规划算法详解及应用实例动态规划算法是一种常见的解决各种最优化问题的算法。
它适用于很多复杂的问题,如图形分析、路线规划、搜索引擎等等。
本文将详细讲解动态规划算法的基本原理、特点和应用实例,供大家学习和借鉴。
一、动态规划算法基本原理动态规划,简称DP,是一种递推式算法,通过将问题分解成一系列子问题,并按照一定的顺序对子问题进行求解,最终得到问题的最优解。
其主要思想是:当我们在解题时遇到一个问题时,如果能将这个问题划分成若干个与原问题相似但规模更小的子问题,而这些子问题又可以逐一求解,最终将所有子问题的结果汇总起来得到原问题的解,那么这个问题就可以使用动态规划算法解决。
由于动态规划算法中有“最优解”的要求,所以在求解过程中需要涉及到状态转移方程的设计。
状态转移方程是一个数学公式,它描述了一个状态如何从前一个状态转移而来,以及在当前状态下所做的某些决策对下一个状态的影响。
通过不断迭代求解状态转移方程,我们可以得到最优解。
二、动态规划算法的特点1、动态规划是一种自底向上的策略,通常需要维护一个状态表格,记录下每个阶段的最优解,最后汇总起来得到问题的最终解。
2、动态规划通常具有“无后效性”的特点,即求解某个决策问题时,当前状态之后的决策不会影响之前的决策。
因此,在涉及到状态转移时,只需考虑当前状态和以前的状态即可。
3、动态规划通常包含两个要素:最优子结构和重叠子问题。
最优子结构是指一个问题的最优解由其子问题的最优解递推而来,而重叠子问题则是指在递归求解的过程中,同一问题会被反复求解多次,因此需要使用记忆化搜索等技巧,避免重复计算。
4、动态规划算法的时间复杂度通常是O(n^2)或O(n^3),空间复杂度通常也会比较高。
三、应用实例:0-1背包问题0-1背包问题是指在背包容量固定的情况下,如何选择物品才能使得背包装载的价值最大,其中每个物品只能选择一次。
对于此类问题,可以采用动态规划算法进行求解。
首先需要确定问题的状态转移方程,具体如下:设f(i,j)表示在前i个物品中,当背包的容量为j时,能够装载的最大价值,那么状态转移方程为:f(i,j)=max{f(i-1,j), f(i-1,j-wi)+vi}其中,wi表示第i个物品的重量,vi表示第i个物品的价值。
动态优化与最优决策
![动态优化与最优决策](https://img.taocdn.com/s3/m/827b2405590216fc700abb68a98271fe900eaf6b.png)
动态优化与最优决策动态优化与最优决策是一种解决复杂问题的方法,它的目标是在给定的约束条件下,寻找到能够最大化或最小化某个目标函数的最优解。
这种方法广泛应用于各个领域,如经济学、管理学、工程学等,为决策者提供了有力的支持和指导。
一、动态优化的概念与特点动态优化是针对变化的问题而设计的优化方法。
与静态优化相比,动态优化考虑了问题随着时间的推移而变化的特性。
在动态优化中,决策者需要通过不断观察和调整来适应问题的变化,以求得最优解。
动态优化具有以下特点:1. 时间因素:动态优化要求在一定时间内找到最优解,同时要保证解的可持续性和适应性。
2. 不确定性:动态优化面临的问题通常具有不确定性,包括变化的环境、不完整信息等,决策者需要在不确定的条件下做出决策。
3. 多目标性:动态优化通常涉及多个决策目标,需要综合考虑各种因素的权衡,以找到一个最优的解决方案。
二、动态优化的方法与技术1. 动态规划:动态规划是一种常用的动态优化方法,它通过将大问题分解为小问题,并利用递推关系将问题规模缩小,最终求解出最优解。
2. 模拟退火算法:模拟退火算法是一种随机搜索算法,模拟退火算法通过接受较差解的概率来避免陷入局部最优解,从而有可能找到全局最优解。
3. 遗传算法:遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法,通过模拟生物的遗传过程来搜索最优解。
4. 粒子群算法:粒子群算法模拟了鸟群觅食行为,通过不断搜索和调整来找到最优解。
5. 强化学习:强化学习是一种基于试错学习的方法,通过与环境的互动来获取最优策略。
三、应用案例1. 生产计划优化:在制造业中,动态优化可以用于优化生产计划,以最大程度地利用资源,提高生产效率和产品质量。
2. 供应链管理:动态优化可以帮助企业优化供应链管理,包括库存控制、订单管理等方面,以降低成本、缩短交货周期。
3. 能源调度:动态优化可以应用于能源领域,优化能源的调度和分配,以提高能源利用效率和降低能源消耗。
atcoder 经典 思维题
![atcoder 经典 思维题](https://img.taocdn.com/s3/m/bbccc62fae1ffc4ffe4733687e21af45b207fe68.png)
atcoder 经典思维题随着编程竞赛的兴起,来自全球各地的程序员们都在不断挑战各种编程题目,其中atcoder作为日本最有影响力的编程竞赛评台之一,其题目涵盖了各种难度和类型,尤其以经典思维题著称。
本文将介绍一些atcoder上的经典思维题,并共享解题思路,希望能给读者带来启发和帮助。
1. 逆序对逆序对是一种常见的思维题,在atcoder的比赛中也频繁出现。
题目通常要求计算一个数组中逆序对的个数,即满足i < j 且 a[i] > a[j]的数对(i, j)的个数。
解决这类问题的常用方法是归并排序,在归并排序的过程中同时统计逆序对的个数,时间复杂度为O(nlogn)。
2. 快速幂快速幂是另一个经典的思维题,它通常涉及大数的幂运算,要求在较短的时间内得出结果。
解决这类问题的算法是通过二进制分解幂指数,对每一位进行运算,将时间复杂度降低到O(logn)。
3. 贪心算法贪心算法在atcoder的经典思维题中也占据重要地位。
这类问题通常要求在某种限制条件下求最优解,而贪心算法的基本思想是每一步都做出局部最优的选择,最终达到全局最优。
对于这类问题,需要灵活运用数学推导和逻辑思维,找到问题的最优解。
4. 动态规划动态规划是解决复杂问题的利器,也是atcoder上常见的思维题类型。
动态规划的核心思想是将大问题分解成小问题,通过保存子问题的解来避免重复计算,从而大幅度提高计算效率。
对于这类问题,需要掌握动态规划的基本原理和常见的状态转移方程,才能迅速解决难题。
总结atcoder上的经典思维题涵盖了逆序对、快速幂、贪心算法、动态规划等多种类型,解决这些问题需要程序员具备扎实的算法基础和灵活的思维方式。
在日常学习编程和参加编程竞赛的过程中,多多练习这些经典思维题,不断提升自己的算法水平和编程能力。
希望本文介绍的内容能对读者有所帮助,也欢迎大家积极探讨和交流,共同进步。
在atcoder的经典思维题中,逆序对问题是一个常见且具有挑战性的题目。
动态规划
![动态规划](https://img.taocdn.com/s3/m/84815a1b4431b90d6c85c7a3.png)
状态 B1 在决策 u2 ( B1 ) 作用下的一个新的状态,记作u2 ( B1 ) C2 . 4、策略 策略是一个按顺序排列的决策组成的集合。由过程的第 k 阶段开始到 终止状态为止的过程,称为问题的后部子过程(或称为 k 子过程)。
返回 结束
动态规划
由每段的决策按照顺序排列组成的决策函数序列
k 1,2,, n.
对于动态规划模型的指标函数,应具有可分离性,并满足递推关系
Vk ,n k [ sk , uk ,Vk 1,n ( sk 1 ,, sn1 )]
在实际问题中指标函数都满足这个性质。 常见的指标函数有下列两种形式 (1)过程和任一子过程的指标是它所包含的各阶段指标的和,即
指标函数的最优值,称为最优值函数,记作 f k (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,采取最优策略所得到的 指标函数值。即
f k ( sk ) opt Vk ,n ( sk , uk ,, sn1 )
uk ,,un
返回 结束
动态规划
在不同的问题中,指标函数的含义不同,它可能是距离,利润,成本 ,产品的产量,资源消耗等。 二、动态规划的基本思想和基本方程 结合最短路问题介绍动态规划的基本思想 。最短路线有一个重要特性,
这种递推关系式称为动态规划的基本方程。
返回
结束
动态规划
资源分配问题 某工业部门根据国家计划的安排,将某种高效率的设备 五台,分配给所属的甲、乙、丙三个工厂,各工厂若获得 这种设备之后,可以为国家提供盈利如表2-2所示。
问这五台设备应如何分配给工厂,才能使国家得到的 盈利最大。
返回
结束
动态规划
表2-2
动态规划计划问题研究报告
![动态规划计划问题研究报告](https://img.taocdn.com/s3/m/a0857069ef06eff9aef8941ea76e58fafab045f0.png)
动态规划计划问题研究报告一、引言随着社会经济的发展和市场竞争的加剧,企业对于资源优化配置和计划安排的要求越来越高。
动态规划计划问题作为运筹学中的一个重要分支,广泛应用于生产调度、物流配送、项目规划等领域。
本研究旨在解决企业在实际运营过程中面临的动态规划计划问题,以提高资源利用效率,降低运营成本,提升企业竞争力。
研究的背景在于,当前企业面临的运营环境日益复杂多变,计划安排需要根据实时情况进行调整。
然而,传统的规划方法往往难以适应这种动态变化,导致资源浪费和计划失效。
因此,研究动态规划计划问题具有重要的现实意义。
研究重要性体现在:一方面,解决动态规划计划问题有助于企业更好地应对市场变化,提高运营效率;另一方面,研究成果可为企业提供理论指导,优化决策过程。
在此基础上,本研究提出以下研究问题:如何在动态环境下,设计一种高效、实用的规划方法,以解决计划调整问题?为回答这一问题,本研究设定以下研究目的:探讨动态规划计划问题的解决方案,提出相应的方法和算法,并通过实证分析验证其有效性。
研究假设为:在满足一定条件下,动态规划计划问题可以通过优化算法得到满意解。
研究范围限定在生产企业中的计划调度问题,并考虑时间、资源等限制因素。
本报告将从以下几个方面展开:首先,梳理相关研究成果和理论;其次,构建动态规划计划问题的数学模型;然后,设计求解算法并进行仿真实验;最后,总结研究成果,并提出未来研究方向。
希望通过本研究,为解决动态规划计划问题提供有益借鉴。
二、文献综述针对动态规划计划问题,国内外学者已进行了大量研究。
在理论框架方面,早期研究主要基于线性规划、整数规划等方法,随后逐渐发展出分支定界法、拉格朗日松弛法等启发式算法。
近年来,随着智能优化算法的兴起,如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等,为解决动态规划计划问题提供了新的思路。
在主要发现方面,研究者们探讨了多种因素对动态规划计划问题的影响,如时间窗口、资源约束、不确定性等。
动态最优化基础读书札记
![动态最优化基础读书札记](https://img.taocdn.com/s3/m/c1cef129f342336c1eb91a37f111f18582d00c10.png)
《动态最优化基础》读书札记一、内容描述与动态最优化概念动态最优化,作为一个核心概念和主要研究领域的广泛涵盖性,涵盖了诸如决策过程、控制理论以及数理经济等诸多领域。
《动态最优化基础》这本书为读者揭示并解释了动态最优化理论的基本原理、方法和应用。
在阅读这本书的过程中,我对其中的几个关键部分进行了深入的思考和记录。
本书的内容描述清晰明了,从基础知识出发,逐步深入到复杂的动态最优化问题及其解决策略。
它不仅涉及到了线性与非线性的最优化问题,而且也讨论了离散时间和连续时间的动态最优化问题。
书中还详细阐述了约束条件下的最优化问题,这些问题在实际生活中非常常见,如资源分配、生产计划等。
动态最优化概念是本书的核心,动态最优化涉及的是一个过程,这个过程包括了一系列决策的选择与实施,其中每一个决策都与特定的时间点有关。
在这些决策下,系统的状态会随时间变化而变化,目标是寻找一个最优路径或策略,使得系统的某个性能指标达到最优。
这种概念的应用场景十分广泛,例如在金融市场预测、资源优化管理、经济决策等领域都有着广泛的应用。
在阅读过程中,我特别关注了动态最优化理论的应用方面。
这本书不仅仅局限于理论层面的探讨,而是结合了许多实例来说明这些理论在实际问题中的应用。
通过制造业的生产计划、能源管理的节能策略等实例,我对如何应用动态最优化理论解决实际问题有了更深的理解。
这种理论与实践的结合,使我对动态最优化理论有了更深入的认识和理解。
《动态最优化基础》是一本涵盖面广、内容深入的书籍,对深入理解和学习动态最优化有着重要的作用。
1. 内容描述及背景介绍《动态最优化基础》是一本专注于探讨动态最优化理论与方法的学术著作。
本书系统地介绍了动态最优化问题的基本概念、模型构建、求解方法和应用实例,深入剖析了动态最优化在实际领域中的理论框架和实践路径。
本书主要涵盖了以下内容:动态最优化问题的基本定义和分类:介绍了动态最优化问题的基本概念,包括问题的基本构成元素、特点以及分类方式。
- 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、"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、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)。
约束于临接条件 z 什么是临接条件?如何利用 0-1 变 量表达临接条件?
z
说明:x=8 且 y=10 z X=0λ1+4λ2+12λ3+16λ4 —因此,λ1=0,λ2=1/2, λ3=1/2, λ4=0 —并且γ1=0,γ2=1,γ3=1,γ4=0 y=0λ1+10λ2+10λ3+20λ4=10 满足约束
用λ法表述非线性规划 z z z 把 x 表示为断点的一个凸组合。 把 y 表示为函数值的一个凸组合。 邻接条件 —强迫使用整数变量工具ຫໍສະໝຸດ z表示非线性函数:δ法
表示非线性函数:δ法 一个分段线性函数
一个分段线性函数
δ法的更多内容 规则: δj=0, 直到δj-1 处于其上界, j>1。
x=δ1+δ2+δ3
满足约束条件
最优地选择现有产品 当购买计算机时, 计算机制造商可提供 8 个性能可变的产品(内存大小,硬盘大 小,速度,外围设备等) 。考虑到所有的 可能,有超过 10000 种不同的组合。 每个消费者可定制一台计算机,或者购 买现货。消费者可能更愿意购买现货, 因为这样买到一台计算机更方便、快捷。 应存储多少计算机?(至少应存储 25 种 不同配置的计算机。 )
15.053
5 月 7 日,周二
动态规划快速总结 z 动态规划问题对于随时间进行的决 策问题通常很有效。 前面两讲的目标 —介绍动态规划的递归表达式 —学生应该学到 z 给定最优值函数, 如何完成动 规划的递归表达式 z 当看到态规划问题的递归表 达式时,能它们。 注意:有一个专门为研究生水平设 计的课程 6.231。
车辆路线问题 假定有4辆车
车辆路线问题
模型 z z 令 x 为车辆的标号 如果车辆从 i 到 j,则 xij =1, 否则 xij =0 z 如何表述车辆路线问题?
k k
小结 z z z z 整数规划问题很普遍 可以建立分段线性费用模型 可以建立大多数解为整数的模型。 应用 —市场营销 —产品配置 —车辆路线
不要向前面看
模型
卡
片
模型注解 z z z 可以用关联分析估计效用。 问题是普遍适用的 —问题从何而来? 有要考虑的变化的建议么?
关于整数规划模型的更多内容 z 整数规划可以用在寻求 n 元最优函 数的解,其中解可以表述为二元解。 但是,有时候需要技巧将问题化为 整数规划问题。
z
整数规划应用的其他领域 z z z z z 项目管理 产品配置 车辆路线、包装行程和时间安排 生产 财务
配置问题的表述 如果选择 j 则 x(j)=1,如果不选 j, 则 x(j)=0。 Max 效用 约束:从每个性能中选择一个备选项 遵守优先约束 遵守删除约束 花费不能超过 B
舰队路线问题 z z z z z z z z 交通工具1,2,…,m qk=交通工具 k 的能力 地点1,2,…n d(i,j)=从地点 i 到地点 j 的距离。 公共汽车站 D 每辆车都从公共汽车站 D 出发,每 次行程最大为 T。 每个地点必须有车经过。 最小化总距离。
本模型假设 z 计算机生产商有 1000 个随机顾客的 详细资料。 —对每个顾客 i 和每种可能的配置 j, u(i,j)表示顾客选择现货 j 的效用。 —u*(i)=第 i 人特殊订购的效用 —如果 j 是从库存中购得,p(j)是购 买 j 的利润。 (比订购要高,因为 可以一次生产更多) —v(i):第 i 个人选择订购的利润。
z
整数规划表述 z 分发:讲稿
z
整数规划 一个分段线性函数 z z z z z 表示分段线性函数 一个产品设计与市场营销问题 一个结构问题 一个交通工具线路问题 注意:期末考试的 50%是线性规划 和整数规划的问题。
λ法(与非线性规划一讲中相同)
临接条件 z 最多有两个λ变量为 0。 (如何表示 这个?) —定义一个新变量γi,如果γi>0, 则γi=1。 —对 j=1 到 4,γi≤γj,并且 γj∈{0,1} 如果 i 和 j 邻接,则就不是λi>0 和 λj>0 的情形。 —如果 i 和 j 不邻接,则γi+γj≤1
产品配置问题 z Kaya 要买一辆宝时捷汽车。有很多 性能是可以改变的: —有 14 种颜色 —可以选择双门或者四门 —可以变换装饰 —有四种不同的立体音响系统 —Kaya 可以确定每种性能的效用 —她对汽车的资金预算是 B
配置问题的符号表示 z z z z z z z 性能 A1,…,Ak 每种性能都有多种选择。 写为 j∈Ai。 —如果 j 是 Ai 的备选项, u(j)=选项 j 的效用。 一个性能必须只能选择一个选项, ——偶尔选项是空的。 有一成对集合 P,如果(i,j) ∈P,这 意味着如果选择了 i,则必须选择 j。 设 E 是删除的集合。如果(i,j) ∈E, 则不能选择 i 和 j。 配置的资金预算为 B。
更多假设 z z 对于存储物品 j,有固定费用 f(j) 公司目标:来自计算机现货的最大 利润;考虑非特殊定购和固定费用。
整数规划模型 z z z z 如果顾客 i 选择产品 j,则 x(i,j)=1。 如果顾客 i 是特殊订购,则 w(i)=1。 如果存储产品 j,则 y(j)=1。 与同伴一起做: 目标函数是什么。
给δ准确的边界。 如果δj-1 不是位于上界,则 wj=0。
确定斜率,以正确的定义 y y=2.5δ1+0δ2+2.5δ3 规则:δj=0,直到δj-1 处于其上界,j>1。 (见下页)
如果 wj=0,令δj=0 (这个替代了其它上界)
说明:x=8 且 y=10
用δ法表述整数规划 把 x 表示为区间的和 x=δ1+…+δk,0≤δj≤uj,对于任意 j 用区间的斜率表示 y,y=a1δ1+…+akδk 在前面的区间没有用完之前不用另外一 个区间(λ位于上界) 如果δj<uj,则δj+1=0。强迫使用整数变 量工具。
约束是什么? z z z z 每个人最多选择一种产品 生产厂商最多储存 25 种不同的配置 在不存储产品 j 时,不能选择 j 变量是二元变量
如何让每个人选择产品使效用最大 z z 如果存储了 j 产品,并且如果 u(i,j)>u(i,k),则第 i 个人不选择 k。 如果存储了项目 j,而且如果 u(i,j)>u*(i),则第 i 个人并不定购。