管理运筹学教案_动态规划1
运筹学教案动态规划
运筹学教案动态规划一、教学目标1. 了解动态规划的基本概念及其在运筹学中的应用。
2. 掌握动态规划的基本原理和方法,能够解决实际问题。
3. 学会使用动态规划解决最优化问题,提高解决问题的效率。
二、教学内容1. 动态规划的基本概念动态规划的定义动态规划与分治法的区别2. 动态规划的基本原理最优解的性质状态转移方程边界条件3. 动态规划的方法递推法迭代法表格法4. 动态规划的应用背包问题最长公共子序列最短路径问题三、教学方法1. 讲授法:讲解动态规划的基本概念、原理和方法。
2. 案例分析法:分析实际问题,引导学生运用动态规划解决问题。
3. 编程实践法:让学生动手编写代码,加深对动态规划方法的理解。
四、教学准备1. 教材:《运筹学导论》或相关教材。
2. 课件:动态规划的基本概念、原理、方法及应用案例。
3. 编程环境:为学生提供编程实践的平台,如Python、C++等。
五、教学过程1. 引入:通过一个实际问题,引出动态规划的概念。
2. 讲解:讲解动态规划的基本原理和方法。
3. 案例分析:分析实际问题,展示动态规划的应用。
4. 编程实践:让学生动手解决实际问题,巩固动态规划方法。
5. 总结:对本节课的内容进行总结,强调动态规划的关键要点。
6. 作业布置:布置相关练习题,巩固所学知识。
六、教学评估1. 课堂讲解:评估学生对动态规划基本概念、原理和方法的理解程度。
2. 案例分析:评估学生运用动态规划解决实际问题的能力。
3. 编程实践:评估学生动手实现动态规划算法的能力。
4. 课后作业:评估学生对课堂所学知识的掌握情况。
七、教学拓展1. 研究动态规划与其他优化方法的联系与区别。
2. 探讨动态规划在运筹学其他领域的应用,如库存管理、生产计划等。
3. 了解动态规划在、数据挖掘等领域的应用。
八、教学反思1. 反思本节课的教学内容、方法和过程,确保符合教学目标。
2. 考虑学生的反馈,调整教学方法和节奏,提高教学效果。
3. 探讨如何将动态规划与其他运筹学方法相结合,提高解决问题的综合能力。
管理运筹学:第10章 动态规划
5-
r3(s3, x3)
1
2
3
4
5 f3(s3) x*3
-- --- 0 0
4 - --- 4 1
- 6- -- 6 2
- - 11 - - 11 3
- - - 12 - 12 4
- - - - 12 12 5
管理运筹学
15
§3 动态规划的应用(1)
其中
x
* 3
表示取3子过程上最优指标值f3(s3)时的 x3
区别,也可知这时 x2的最优决策为1或2。
管理运筹学
18
§3 动态规划的应用(1)
第一阶段:
把 s1(s1 5) 台设备分配给第1,第2,第3厂时,最大
盈数利值为计算f1(见5) 表m1xa10x-[r1(85, x1) f1(5 x1)],其中 x1可取值0,1,2,3,4,5.
s1 x1 0
管理运筹学
5
§1 多阶段决策过程最优化问题举例
第二阶段:有4个始点B1,B2,B3,B4,终点有C1,C2,C3。对始点和终点进行分 析和讨论分别求B1,B2,B3,B4到C1,C2,C3 的最短路径问题:
表10-3
本阶段始点 (状态)
B1 B2 B3 B4
阶段2 本阶段各终点(决策)
C1 2+12=14 4+12=16 4+12=16 7+12=19
为最大,即
max x3
r3
(s3
,
x3
)
r3
(s3
,
s3
)
由于第3阶段是最后的阶段,故有
f3
(s3
)
max x3
r3
(s3
运筹学课件--动态规划
初始状态s1是T(3,3)
结束状态sn是 T(0,0)
可达状态有哪些?(3,J) (2,2) (1,1) (0,J) J 3 2 1 0
2013-6-9
A
1
运筹学课件
2
3
I
阶段指标——每阶段选定决策xk后所产生的效益,记
vk= vk(Sk, xk)。
指标函数——各阶段的总效益,记相应于Pkn的指标函数
2013-6-9 运筹学课件
动态规划模型的分类: 以“时间”角度可分成:
离散型和连续型。
从信息确定与否可分成:
确定型和随机型。
从目标函数的个数可分成: 单目标型和多目标型。
2013-6-9 运筹学课件
8.2基本概念与方程
1.基本概念
阶段(Stage)——分步求解的过程,用阶段变量k表示,k=1,,n 状态(State)——每阶段初可能的情形或位置,用状态变 量Sk表示。 按状态的取值是离散或连续,将动态规划问题分为
当 k 3,f Max f v
3 0
3 3
3
4
Max 3x 5s 13.6(0.9s 0.2x )
0
3 3
3
3
3
3
Max 0.28x 17.24s
0
3 3
3
3
x s , f 17.52s ,即第3年初将全部完好机器都 投入高负荷。
指标函数vkn=
v
5
表示第k至5年的总产量;
1
递推公式:f Max f v
6
f 0, k 5, ,1
2013-6-9
运筹学课件
管理运筹学第5章动态规划
根据阶段划分、状态转移方程和最优解的性质,建立递推关系。
递推关系的求解
通过递推关系求解各阶段的最优解,最终得到整个问题的最优解。
03
动态规划的求解方法
逆推法
总结词
逆推法是从目标状态出发,逆向推算出达到目标状态的最优决策,逐步推算出初始状态的最优决策。
详细描述
逆推法的基本思想是将问题分解为若干个相互联系的阶段,从最后阶段开始,依次向前推算出每个阶 段的最优决策,直到达到初始状态。这种方法适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题,可以避免 重复计算,提高求解效率。
详细描述
资源分配问题通常需要考虑资源的约束条件、 各部门或个体的需求和优先级,以及如何平 衡各方利益。动态规划通过将问题分解为一 系列子问题,逐一求解最优解,最终得到整 体最优解。
生产与存储问题
总结词
生产与存储问题主要研究在生产过程 中如何平衡生产与库存的关系,以最 小化生产成本和库存成本。
详细描述
特点
动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构特性的问题,通过将原问题分解 为子问题,逐个求解并存储子问题的解,避免了重复计算,提高了求解效率。
动态规划的重要性
解决复杂问题
动态规划能够解决一些复杂的问题,如资源分配、生产计 划、物流调度等,这些问题通常难以通过传统方法求解。
提高计算效率
通过避免重复计算,动态规划能够显著提高计算效率,尤 其在处理大规模问题时,能够大大减少计算时间和资源消 耗。
05
动态规划的优化策略
多阶段决策优化
01
02
03
阶段划分
将问题划分为若干个相互 关联的阶段,每个阶段都 有自己的决策变量和状态 转移方程。
状态转移
运筹学教案动态规划
运筹学教案动态规划一、引言1.1 课程背景本课程旨在帮助学生掌握运筹学中的动态规划方法,培养学生解决实际问题的能力。
1.2 课程目标通过本课程的学习,学生将能够:(1)理解动态规划的基本概念和原理;(2)掌握动态规划解决问题的方法和步骤;(3)能够应用动态规划解决实际问题。
二、动态规划基本概念2.1 定义动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种求解最优化问题的方法,它将复杂问题分解为简单子问题,并通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。
2.2 特点(1)最优子结构:问题的最优解包含其子问题的最优解;(2)重叠子问题:问题中含有重复子问题;(3)无后效性:一旦某个给定子问题的解确定了,就不会再改变;(4)子问题划分:问题可以分解为若干个子问题,且子问题之间是相互独立的。
三、动态规划解决问题步骤3.1 定义状态状态是指某一阶段问题的一个描述,可以用一组变量来表示。
3.2 建立状态转移方程状态转移方程是描述从一个状态到另一个状态的转换关系。
3.3 确定边界条件边界条件是指初始状态和最终状态的取值。
3.4 求解最优解根据状态转移方程和边界条件,求解最优解。
四、动态规划应用实例4.1 0-1背包问题问题描述:给定n个物品,每个物品有一个重量和一个价值,背包的最大容量为W,如何选择装入背包的物品,使得背包内物品的总价值最大。
4.2 最长公共子序列问题描述:给定两个序列,求它们的最长公共子序列。
4.3 最短路径问题问题描述:给定一个加权无向图,求从源点到其他各顶点的最短路径。
5.1 动态规划的基本概念和原理5.2 动态规划解决问题的步骤5.3 动态规划在实际问题中的应用教学方法:本课程采用讲授、案例分析、上机实践相结合的教学方法,帮助学生深入理解和掌握动态规划方法。
教学评估:课程结束后,通过课堂讨论、上机考试等方式对学生的学习情况进行评估。
六、动态规划算法设计6.1 动态规划算法框架介绍动态规划算法的基本框架,包括状态定义、状态转移方程、边界条件、计算顺序等。
管理运筹学07动态规划
连续时间动态规划
定义
连续时间动态规划是指时间连续变化,状态 和决策也连续变化,状态转移和决策可以发 生在任意时刻。
解决思路
通过将时间连续化,将连续的时间动态问题转化为 离散的时间动态问题,然后应用动态规划的方法进 行求解。
应用场景
控制系统优化、金融衍生品定价、物流优化 等。
状态转移
指从一个状态转移到另一个状态的过程,是动态规划的基本要素 之一。
状态转移方程
描述了状态转移的数学表达式,是动态规划算法的核心。
最优化原理
最优化原理
在多阶段决策问题中,如果每个阶段 都按照最优策略进行选择,则整个问 题的最优解一定是最优的。
最优子结构
如果一个问题的最优解可以由其子问 题的最优解推导出来,则称该问题具 有最优子结构。
解决方案
采用启发式搜索策略, 如模拟退火、遗传算法 等,来引导算法跳出局 部最优解。
案例
在旅行商问题中,采用 模拟退火算法结合动态 规划,在局部搜索和全 局搜索之间取得平衡, 得到全局最优解。
06 动态规划案例研究
案例一:生产与存储问题的动态规划解决方案
总结词
该案例研究探讨了如何利用动态规划解决生 产与存储问题,通过合理安排生产和存储策 略,降低总成本。
管理运筹学07动态规划
contents
目录
• 动态规划概述 • 动态规划的基本概念 • 动态规划的应用 • 动态规划的扩展 • 动态规划的挑战与解决方案 • 动态规划案例研究
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,从而有效 地解决最优化问题的方法。
运筹学动态规划
特别注意:动态规划是求解某类问题的一种 方法,是考察问题的一种途径,而不是一种算法 (如线性规划是一种算法)。
因而,动态规划没有标准的数学表达式和明 确定义的一组规则,而必须对具体问题进行具体 分析处理.
动态规划
8.1 多阶段决策过程及实例 8.2 动态规划的基本概念和
基本方程 8.3 动态规划的最优性定理 8.4 动态规划与静态规划关系
综述
动态规划是运筹学的一个分支,是解决多 阶段决策过程最优化问题的一种数学方法。
该方法是由美国数学家贝尔曼(R.Bellman)等 人在本世纪50年代初提出的。
他们针对多阶段决策问题的特点,把多阶段 决策问题变换为一系列互相联系单阶段问题,然 后逐个加以解决。
1
2
3
始点
5
B1
6 3
A
4 B2 4 6
2
5
B3 6
C1
1 2
2
C2 2
3
C3
3
4 终点
D1 2
D2 3
E
4
D3
2、状态
5
B1
6 3
A 4 B246
25
B3 6
C1
1 2
2
C2 2
C3 3 3
D1 2
D2 3 E 4
D3
各个阶段开始时所处的自然状况和客观条件称为
状态,描述了研究问题过程的状况(称不可控因素).
一些与时间没有关系的静态规划(如线性 规划,非线性规划)问题,只要人为地引进 “时间”因素,也可把它视为多阶段决策问题, 用动态规划方法去处理。
运筹学动态规划课程设计
运筹学动态规划课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解动态规划的基本概念、原理和应用场景;2. 学会建立动态规划模型,掌握动态规划的核心要素:状态、决策、状态转移方程和边界条件;3. 掌握解决实际问题时运用动态规划方法的能力,如最短路径问题、背包问题等。
技能目标:1. 能够运用动态规划思想分析和解决相关问题,提高问题求解效率;2. 培养逻辑思维能力和数学建模能力,通过编写代码实现动态规划算法;3. 提高团队协作能力,通过小组讨论、分享心得,共同解决复杂问题。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对运筹学及动态规划的兴趣,激发学习热情;2. 树立正确的价值观,认识到运筹学在优化决策、资源分配等方面的重要意义;3. 培养学生面对困难时保持积极态度,勇于克服挑战,不断提高自身能力。
本课程针对高年级学生,结合运筹学动态规划部分的知识点,注重理论与实践相结合。
课程性质为理论与实践并重,要求学生具备一定的数学基础和编程能力。
通过本课程的学习,旨在使学生掌握动态规划的基本原理和方法,培养其在实际问题中的应用能力,提高解决复杂问题的综合素质。
同时,注重培养学生的团队协作精神和积极向上的情感态度。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下几部分:1. 动态规划基本概念与原理:介绍动态规划的定义、特点和应用场景,讲解动态规划的基本原理,如最优子结构、无后效性等。
2. 动态规划模型建立:学习如何建立动态规划模型,包括定义状态、决策、状态转移方程和边界条件,分析实际问题时如何抽象为动态规划模型。
3. 动态规划算法及应用:- 最短路径问题:讲解Dijkstra算法、Floyd算法等动态规划方法解决最短路径问题;- 背包问题:介绍0-1背包问题、完全背包问题等,分析动态规划求解方法;- 其他应用:如最长公共子序列、最大子段和等问题的动态规划求解。
4. 动态规划编程实践:结合实际问题,编写代码实现动态规划算法,提高编程能力。
5. 动态规划案例分析:分析典型动态规划案例,让学生了解动态规划在实际问题中的应用。
运筹学教案动态规划
运筹学教案动态规划教案章节一:引言1.1 课程目标:让学生了解动态规划的基本概念和应用领域。
让学生掌握动态规划的基本思想和解决问题的步骤。
1.2 教学内容:动态规划的定义和特点动态规划的应用领域动态规划的基本思想和步骤1.3 教学方法:讲授法:介绍动态规划的基本概念和特点。
案例分析法:分析动态规划在实际问题中的应用。
教案章节二:动态规划的基本思想2.1 课程目标:让学生理解动态规划的基本思想。
让学生学会将问题转化为动态规划问题。
2.2 教学内容:动态规划的基本思想状态和决策的概念状态转移方程和边界条件2.3 教学方法:讲授法:介绍动态规划的基本思想。
练习法:通过练习题让学生学会将问题转化为动态规划问题。
教案章节三:动态规划的求解方法3.1 课程目标:让学生掌握动态规划的求解方法。
让学生学会使用动态规划算法解决问题。
3.2 教学内容:动态规划的求解方法:自顶向下和自底向上的方法动态规划算法的实现:表格化和递归化的方法3.3 教学方法:讲授法:介绍动态规划的求解方法。
练习法:通过练习题让学生学会使用动态规划算法解决问题。
教案章节四:动态规划的应用实例4.1 课程目标:让学生了解动态规划在实际问题中的应用。
让学生学会使用动态规划解决实际问题。
4.2 教学内容:动态规划在优化问题中的应用:如最短路径问题、背包问题等动态规划在控制问题中的应用:如控制库存、制定计划等4.3 教学方法:讲授法:介绍动态规划在实际问题中的应用。
案例分析法:分析实际问题,让学生学会使用动态规划解决实际问题。
教案章节五:总结与展望5.1 课程目标:让学生总结动态规划的基本概念、思想和应用。
让学生展望动态规划在未来的发展。
5.2 教学内容:动态规划的基本概念、思想和应用的总结。
动态规划在未来的发展趋势和挑战。
5.3 教学方法:讲授法:总结动态规划的基本概念、思想和应用。
讨论法:让学生讨论动态规划在未来的发展趋势和挑战。
教案章节六:动态规划的优化6.1 课程目标:让学生了解动态规划的优化方法。
运筹学课程动态规划课件
5 A
3
1 B1 3
6
8 B2 7
6
C1 6 8
3 C2 5
3 C3 3
84 C4
2 D1
2
D2 1 2
3 D3
3
E1 3
5 5 E2 2
6 6
E3
F1 4
G 3 F2
1
2
3 4 运筹学课程动态规划
5
6
7
示例5(生产与存储问题):
某工厂生产并销售某种产品。已知今后四个月市场需求 预测及每月生产j个单位产品的费用如下:
上一个阶段的决策直接影响下一个阶段的决策
运筹学课程动态规划
8
示例6(航天飞机飞行控制问题):
由于航天飞机的运动的环境是不断变化的,因 此就要根据航天飞机飞行在不同环境中的情况, 不断地决定航天飞机的飞行方向和速度(状态), 使之能最省燃料和实现目的(如软着落问题)。
运筹学课程动态规划
9
所谓多阶段决策问题是指一类活动过程,它可以分为若 干个相互联系的阶段,在每个阶段都需要作出决策。这 个决策不仅决定这一阶段的效益,而且决定下一阶段的 初
1 6
C3
D1
10
E
D2
6
运筹学课程动态规划
12
以上求从A到E的最短路径问题,可以转化为四个性质完
全相同,但规模较小的子问题,即分别从 Di 、 Ci 、Bi、
A到E的最短路径问题。
第四阶段:两个始点 D 1 和 D 2 ,终点只有一个;
本阶段始点 (状态)
D1 D2
本阶段各终点(决策) E 10 6
cj30j
j0 j1,2,6
月1 2 3
4
需求 2 3 2
运筹学教案动态规划ppt课件
(uk ,u2un )
注: 指标函数的含义是多样的,如:距离、 利润、成本、产品产量、资源消耗等。
最优化原理与动态规划问题基本方程
最优化原理
“作为全过程的最优策略具有这样的性质: 无论过去的状态和决策如何,对于前面决策所形 成的状态(即该最优策略上某一状态)而言,余 下的诸决策必须构成以此状态为初始状态的最优 策略。
3 A5
4
1 阶段
B
9
1
5
4
B
3
2
5
1 B
3
7
2
阶段
C1
1
5
D
1
4
8
C
4
2 D6
E 1
1
2
6
29
F
2 E
4 C
4
3
2
3
阶段
7
D
3
5
4 阶段
2
5 阶段
状态与状态变量
状态: 表示每个阶段开始时所处的自然状 况或客观条件,又称为不可控因素,是阶段的特 征,通常一个阶段有若干个状态。
如:前例,第一阶段状态为点A,第二阶段 的状态有B1,B2,B3三个状态。
但是要受到维数限制。
求解动态规划问题的过程: (1)将问题过程划分恰当阶段,选择阶段
变量k.。 正确(描2过)程正的确演选变择,状又态要变满量足x无k. 后应效注性意。:既能够
(3)正确选择决策变量uk,确定允许集合 。 (4)正确写出状态转移方程 xk+1= Tk(xk, uk)。 (5) 列出按阶段可分的准则函数V1,n ,要 满足几个性质。
概述
▪ 动态规划为运筹学的一个分支,是用于求解 多个阶段决策过程的最优化数学方法。
运筹学第八章_动态规划
□状态集合:状态变量 xk 的取值集合称为状态集合,状态集合 实际上是关于状态的约束条件。 □通常用Sk表示状态集合,xkSk。
□第1阶段 S1={A};
x1
x2
□第2阶段具有3个状
态B1、B2和B3,故
S2={B1, B2, B3}。 □……
x3
x4
x5
16
(3)决策(decision)
x2
B1
C1
C2
C3
□决策集合:第k阶段当状态处于xk时决策变量uk( xk )的取值范 称为决策集合,常用Dk( xk ) 表示。
□例1中,从第2阶段的 状态B1出发,可以选择 下一阶段的C1、C2、 C3。 □即 D2( B1 ) = { C1、 C2、C3 };
B1
C1
C2
C3
□决策集合实际上是决策的约束条件,uk( xk ) ∈ Dk( xk ) 。
6
□这是一个多阶段决策过程。 □该过程可以分为相互联系的若干阶段,每一阶段都需作出决
策,从而形成全过程的决策。
x1=1000
u1 第1年
x2=0.7u1+ 0.9(x1-u1)
u2 第2年
x3=0.7u2+ 0.9(x2-u2)
u3 第3年
x4=0.7u3+ 0.9(x3-u3)
u4 第4年
x5=0.7u4+ 0.9(x4-u4)
3
提纲
1 动态规划实例 2 动态规划的基本概念 3 动态规划的基本思想与基本原理 4 逆序解法与顺序解法
4
1 动态规划实例
学习目标:
1 明确什么是多阶段的决策问题,特别要注意没有明显 的时段背景的问题如何化归为多阶段的决策问题。
《管理运筹学》演示(动态规划)
动态规划
C1 6
(最短路问题)
1
B1 3 6
8 3
2
D1 2 E1 5 E2
3
5 F1 4
5
A
C2
5 D2 1 2 3
2
G
3
k=1 fu (A) = = 18 B1 1 1(A)
8 7
B2 6
C3
8
3
3 D3 3
6
E3 6 F2
3
k=4 k=2 C4 (D =7 7 ff ))= k = 3 4(D 1 4 1 f2 13 u4(D1)=E2 u 1 2(B1 2 1) = C2 f (C1)=D ) = 13 ff (D u 33(C2 =6 6 ))= 1 4 (D 2 4 2 f2 (B2 ) = 16 f (C ) = 10 2 2 3 2 (D =8 8 ff (D ))= 44 33 A f B C D E (C ) = 9 2 1 2 3 13 G 1 2 4 f3 (C4) =312
动态规划(基本概念)-5 状态转移方程
状态转移方程描述了过程由一个状态向另一个状态
转移规律或者说演变规律。也就是说,如果给定第k阶 段状态变量sk的值,该阶段的决策变量uk也确定,那么, 第 k+1 阶段的状态变量 sk+1 的值也就完全确定,这种状 态之间的对应关系,称为状态转移方程,记为,
sk+1=T(sk,uk)
动态规划(基本概念)-4 策略 允许策略集合 全(子)过程策略 最优策略 由一系列决策所构成的决策序列,称为一个策略。 从第1阶段到第n阶段的决策序列,则称为一个全过程 策略;用P1,n(s1)={ u1(s1), u2(s2), … un(sn) }. 若决策序列是从第 k 阶段到第 n 阶段 , 则称为 k 子过程 策略;用Pk,n(sk)={ uk(sk), uk+1(sk+1),…un(sn) }. 在实际问题中,存在着许多不同的策略,这些可供 选择的策略范围,称为允许策略集合,用P表示。 在允许策略集合中,使问题达到最优效果的策略, 称为最优策略,用P1,n*。 如在上例中,从 A 到 E 共有 18 种策略,最优策略只有 一个,即A→B2→C1→D1→E。
运筹学中的动态规划原理-教案
运筹学中的动态规划原理-教案一、引言1.1动态规划的基本概念1.1.1动态规划的定义:动态规划是一种数学方法,用于求解多阶段决策过程的最优化问题。
1.1.2动态规划的特点:将复杂问题分解为简单的子问题,通过求解子问题来得到原问题的最优解。
1.1.3动态规划的应用:广泛应用于资源分配、生产计划、库存控制等领域。
1.2动态规划的基本原理1.2.1最优性原理:一个最优策略的子策略也是最优的。
1.2.2无后效性:某阶段的状态一旦确定,就不受这个状态以后决策的影响。
1.2.3子问题的重叠性:动态规划将问题分解为子问题,子问题之间往往存在重叠。
1.3动态规划与静态规划的关系1.3.1静态规划:研究在某一特定时刻的最优决策。
1.3.2动态规划:研究在一系列时刻的最优决策。
1.3.3动态规划与静态规划的区别:动态规划考虑时间因素,将问题分解为多个阶段进行求解。
二、知识点讲解2.1动态规划的基本模型2.1.1阶段:将问题的求解过程划分为若干个相互联系的阶段。
2.1.2状态:描述某个阶段的问题情景。
2.1.3决策:在每个阶段,根据当前状态选择一个行动。
2.1.4状态转移方程:描述一个阶段的状态如何转移到下一个阶段的状态。
2.2动态规划的基本算法2.2.1递归算法:通过递归调用求解子问题。
2.2.2记忆化搜索:在递归算法的基础上,保存已经求解的子问题的结果,避免重复计算。
2.2.3动态规划算法:自底向上求解子问题,将子问题的解存储在表格中。
2.2.4动态规划算法的优化:通过状态压缩、滚动数组等技术,减少动态规划算法的空间复杂度。
2.3动态规划的经典问题2.3.1背包问题:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值,求解在给定背包容量下,如何选择物品使得背包中物品的总价值最大。
2.3.2最长递增子序列问题:给定一个整数序列,求解序列的最长递增子序列的长度。
2.3.3最短路径问题:给定一个加权有向图,求解从源点到目标点的最短路径。
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
管理运筹学-动态规划
盈利:万元
套数
分厂
0 0 0 0
第7章
1 3 4 2
2 5 6 5
3 6 7 9
4 7 8 8
5 6 9 8
6 5 10 7
1 2 3
13
动态规划
7.3
解 1. 建立DP模型
离散确定型典例
以 k = 1,2,3 表示给三个分厂分配的顺序。 设 sk = 在给k分厂分配时尚余的套数; xk = 分给k分厂的套数; 可知状态方程为 sk+1 = sk - xk vk ( sk, xk ) = 从现有sk套设备中分给k分厂xk套 设备后的预计创利额; fk ( sk, xk ) = 将现有sk套设备从 k - 3 分配后 (其中k分厂分得xk套)的预计创利额之和;
盈利:万元
价格 (元 )
年
1 9 7 6 8
第7章
2 2 5 5 7
动态规划
3 4 8 9 6
4 5 6 7 6
5 8 4 3 4
5 6 7 8
11
7.3
年 1 9
35
离散确定型典例
2 2
28
p1* = { 8, 8 , 7, 6 , 5 } (元)
价格 5 6 7
37 24
3 4
f *1 = 38 万元
把每批的制造过程做为一个阶段则阶段变量为11当第k段之前未得到合格品00否则动态规划4374其他典例状态转移方程为k111106k100k111动态规划4474其他典例因此函数基本方程为minb100x321边界条件为ff442000表示总共三批全未得到合格品而赔偿用户20002000动态规划4574其他典例20002000065006002000120072043270025980090015693ffff4411200016001220956956956956动态规划4674其他典例4005006007008009009569560695657434420612411956974806806806806ff33动态规划4774其他典例综上最优策略是
“管理运筹学”教学大纲
“管理运筹学”教学大纲一、课程简介“管理运筹学”是一门研究企业管理中决策与优化问题的课程。
本课程旨在让学生掌握运筹学的基本理论和方法,学会运用运筹学工具解决企业管理中的实际问题,提高决策效率和创新能力。
二、课程目标1、掌握运筹学的基本概念和原理,了解运筹学在企业管理中的应用。
2、掌握线性规划、整数规划、动态规划等常用运筹学方法,能够运用相关软件进行求解和分析。
3、理解运筹学在决策分析、资源优化配置、风险管理等方面的应用,能够运用运筹学方法解决实际问题。
4、培养学生的创新思维和综合分析能力,提高其在实际工作中运用运筹学的能力。
三、课程内容1、运筹学概述:介绍运筹学的定义、发展历程和应用领域,阐述运筹学在企业管理中的重要性。
2、线性规划:介绍线性规划的基本概念、数学模型、求解方法和实际应用,重点讲解线性规划在生产计划、资源分配等问题中的应用。
3、整数规划:介绍整数规划的基本概念、数学模型、求解方法和实际应用,重点讲解整数规划在排班安排、仓库管理等问题中的应用。
4、动态规划:介绍动态规划的基本概念、数学模型、求解方法和实际应用,重点讲解动态规划在最优路径选择、生产策略制定等问题中的应用。
5、决策分析:介绍决策分析的基本概念和方法,包括风险决策、不确定决策和多目标决策等,重点讲解如何运用运筹学方法进行决策分析。
6、资源优化配置:介绍资源优化配置的基本概念和方法,包括供应链优化、库存管理和排班安排等,重点讲解如何运用运筹学方法进行资源优化配置。
7、风险管理:介绍风险管理的基本概念和方法,包括风险识别、评估和控制等,重点讲解如何运用运筹学方法进行风险管理。
本课程总计36学时,分为理论授课和实践操作两个环节。
理论授课主要讲解运筹学的基本理论和常用方法,实践操作则通过案例分析和软件操作等方式加深学生对运筹学应用的理解和实践能力。
具体安排如下:1、理论授课:32学时,每周2学时,共16周。
2、实践操作:4学时,集中安排在学期末进行。
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5 . 最短路问题:给定一个交通网络图如下,其 最短路问题:给定一个交通网络图如下, 中两点之间的数字表示距离(或花费),试求从A点 ),试求从 中两点之间的数字表示距离(或花费),试求从 点 点的最短距离( 到E点的最短距离(总费用最小)。 点的最短距离 总费用最小)。
pk ,n (sk ) = {uk (sk ),uk +1 (sk +1 ),⋯, un (sn )}
p1,n ( s1 ) = {u1 ( s1 ), u2 (s2 ),⋯, un ( sn )}
k=1时 当k=1时,此决策函数序列成为全过程的一个 策略,简称策略 记为p 策略, 策略,简称策略,记为 1,n (s1).即 即 可供选择的策略有一定范围,此范围称为允许策 可供选择的策略有一定范围,此范围称为允许策 略集合, 表示。 略集合,用p表示。从允许策略集合中找出达到最优 表示 效果的策略称为最优策略 最优策略。 效果的策略称为最优策略。
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动态决策问题的特点: 动态决策问题的特点: 系统所处的状态和时刻是进行决策的重要因素; 系统所处的状态和时刻是进行决策的重要因素; 即在系统发展的不同时刻(或阶段) 即在系统发展的不同时刻(或阶段)根据系统 所处的状态,不断地做出决策; 所处的状态,不断地做出决策; 找到不同时刻的最优决策以及整个过程的最优策略。 找到不同时刻的最优决策以及整个过程的最优策略。 多阶段决策问题: 多阶段决策问题: 是动态决策问题的一种特殊形式; 是动态决策问题的一种特殊形式; 在多阶段决策过程中,系统的动态过程可以按照时间 在多阶段决策过程中 系统的动态过程可以按照时间 状态相互联系而又相互区别的各个阶段; 进程分为状态相互联系而又相互区别的各个阶段 进程分为状态相互联系而又相互区别的各个阶段; 每个阶段都要进行决策 目的是使整个过程的决策 每个阶段都要进行决策,目的是使整个过程的决策 决策 达到最优效果。 达到最优效果。
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3. 决策和策略(Decision and Policy) 决策和策略( 过程的某一阶段、 某个状态, 过程的某一阶段、 某个状态 可以做出不同的决 选择), 定(选择 决定下一阶段的状态,这种决定称为决策。 选择 决定下一阶段的状态,这种决定称为决策。 决策 在最优控制中也称为控制。 在最优控制中也称为控制。 控制 描述决策的变量,称为决策变量。 描述决策的变量,称为决策变量。 决策变量 决策变量是状态变量的函数。 决策变量是状态变量的函数。 一个数 一组数 一个向量
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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。
i 需求 yi
1
2
3
4
2
3
2
4
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5
动态规划的研究对象:
6 1 8 A 5 3 1
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4 5
3 6 7 8 3 4 5
11
4 9 5 8 2 6 7 8 9 2 3 6 7 5
4 E 3
2 1
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问题: 典型 问题
生产存贮决策问题 机器负荷分配问题 最短路问题
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常用uk(sk) 表示第k阶段当状态为 sk时的决策变量。 常用 表示第 阶段当状态为 时的决策变量。 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D 允许决策集合。 表示第k 之内,此范围称为允许决策集合。常用 k(sk)表示第 表示第 阶段从状态s 出发的允许决策集合, 阶段从状态 k出发的允许决策集合,显然有
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4. 状态转移方程 可以在各个阶段进行决策, 可以在各个阶段进行决策,去控制过程发展的 其发展是通过一系列的状态转移来实现的; 其发展是通过一系列的状态转移来实现的; 多段过程; 多段过程; 系统在某一阶段的状态转移不但与系统的当前的 状态和决策有关, 状态和决策有关,而且还与系统过去的历史状态和决 策有关。 状态转移方程如下 一般形式) 如下( 策有关。其状态转移方程如下(一般形式)
动态规划(Dynamic Programming) 动态规划( )
R. Bellman50年代执教于普林斯顿和斯坦福大学, 年代执教于普林斯顿和斯坦福大学, 年代执教于普林斯顿和斯坦福大学 后进入兰德( 年发表“ 后进入兰德(Rand)研究所。1957年发表“Dynamic )研究所。 年发表 Programming”一书,标识动态规划的正式诞生。 一书, 一书 标识动态规划的正式诞生。 动态规划是解决复杂系统优化问题的一种方法。 动态规划是解决复杂系统优化问题的一种方法。 是解决动态系统多阶段决策过程的基本方法之一。 动态系统多阶段决策过程的基本方法之一 是解决动态系统多阶段决策过程的基本方法之一。
12
第二节 动态规划的基本概念和定义
1. 阶段(stage) 阶段( ) 把所给问题的过程, 把所给问题的过程,适当地分为若干个相互联系 阶段; 描述阶段的变量称为阶段变量 常用k表示 的阶段 描述阶段的变量称为阶段变量,常用 表示; 阶段变量, 表示; 阶段的划分, 阶段的划分,一般是按时间和空间的自然特征来 年、月、 划分 ;但要便于把问题的过程能转化为多阶段决策 路段 一个数、 一个数、 的过程。 的过程。 一组数、 一组数、 2. 状态(state) 状态( ) 一个向量 每个阶段开始所处的自然状态或客观条件。 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。 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s 状态变量, 描述过程状态的变量称为状态变量,常用 k表示 阶段的状态。 第k阶段的状态。 阶段的状态 状态变量的取值有一定的允许集合或范围, 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 状态允许集合。 合称为状态允许集合。
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决策 状态 状态 1
决策 决策 状态 … 状态 n 2
多阶段决策问题的典型例子: 多阶段决策问题的典型例子: 1 . 生产决策问题:企业在生产过程中,由于需 生产决策问题:企业在生产过程中, 求是随时间变化的,因此企业为了获得全年的最佳 求是随时间变化的, 生产效益, 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。 根据库存和需求决定生产计划。 2. 机器负荷分配问题 : 某种机器可以在高低 机器负荷分配问题: 两种不同的负荷下进行生产。 两种不同的负荷下进行生产。在高负荷下进行生产 产品的年产量g和投入生产的机器数量 和投入生产的机器数量u 时 , 产品的年产量 和投入生产的机器数量 1 的关 系为 g=g(u1)
动态规划的研究对象和引例 动态规划的基本概念和定义 动态规划的基本思想和基本方程 动态规划的理论基础和具体迭代方 法
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教学大纲: 教学大纲 理解:动态规划基本概念、最优化原理和 理解 动态规划基本概念、 动态规划基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ概念 基本方程, 基本方程,通过资源分配和生产与存储 等问题,学习应用动态规划解决多阶段决 等问题 学习应用动态规划解决多阶段决 策问题。 策问题。 掌握动态规划模型结构 模型结构、 重点 : 掌握动态规划模型结构、逆序法 算法原理、资源分配、设备更新、 算法原理、资源分配、设备更新、生产 于存贮等问题 等问题。 于存贮等问题。 难点:为动态规划中状态变量等的确定。 难点 为动态规划中状态变量等的确定。 为动态规划中状态变量等的确定
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3. 航天飞机飞行控制问题:由于航天飞机的 航天飞机飞行控制问题: 运动的环境是不断变化的, 运动的环境是不断变化的,因此就要根据航天飞机 飞行在不同环境中的情况, 飞行在不同环境中的情况,不断地决定航天飞机的 飞行方向和速度(状态), ),使之能最省燃料和实现 飞行方向和速度(状态),使之能最省燃料和实现 目的(如软着落问题)。 目的(如软着落问题)。 不包含时间因素的静态决策问题(本质上是 不包含时间因素的静态决策问题( 一次决策问题)也可以适当地引入阶段的概念, 一次决策问题)也可以适当地引入阶段的概念,作 为多阶段的决策问题用动态规划方法来解决。 为多阶段的决策问题用动态规划方法来解决。 4 . 线性规划、非线性规划等静态的规划问题也 线性规划、 可以通过适当地引入阶段的概念, 可以通过适当地引入阶段的概念,应用动态规划方 法加以解决,后面将详细介绍。 法加以解决,后面将详细介绍。
uk(sk) ∈ Dk(sk)
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按顺序排列的决策组成的集合; 按顺序排列的决策组成的集合; 策略: 策略 由第k n(终止状态 为止的过程,称为问题的 终止状态)为止的过程 由第 终止状态 为止的过程, 后部子过程( 子过程 子过程)。 后部子过程(k子过程)。 由每段的决策按顺序排列组成的决策函数序列 称为k子过程策略 简称子策略,记为 k,n(sk),即 子过程策略, 称为 子过程策略, 简称子策略 记为p 子策略, ,
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