第9章多阶段动态规划决策.pptx

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动态规划PPt

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动态规划的基本概念及思想

动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求 解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初 美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原(principle of optimality),1957年出版了他的名著Dynamic Programming,这 是该领域的第一本著作。
以上步骤称为分解。将所给问题按时间或空间特征分解成相互关联的阶段,并确定 出计算局部最优解的递推关系,这是利用动态规划法解决问题的关键和难点所在
用动态规划求解TSP问题
求解对于每个阶段通过自底向上的方法求得局部最优解 d(6, 9)=min{c67+d(7, 9), c68+d(8, 9)}=min{6+7, 5+3}=8(6→8) d(5, 9)=min{c57+d(7, 9), c58+d(8, 9)}=min{8+7, 6+3}=9(5→8) d(4, 9)=min{c47+d(7, 9), c48+d(8, 9)}=min{5+7, 6+3}=9(4→8) d(3, 9)=min{c35+d(5, 9), c36+d(6, 9)}=min{4+9, 7+8}=13(3→5) d(2, 9)=min{c24+d(4, 9), c25+d(5, 9), c26+d(6, 9)}=min{6+9, 7+9, 8+8}=15(2→4) d(1, 9)=min{c14+d(4, 9), c15+d(5, 9)}=min{9+9, 8+9}=17(1→5) d(0, 9)=min{c01+d(1, 9), c02+d(2, 9), c03+d(3, 9)}=min{4+17, 2+15, 3+13}=16(0→3) 得到最短路径为0→3→5→8→9,长度为16

多阶段决策和序贯决策教材(PPT76张)

多阶段决策和序贯决策教材(PPT76张)

10.2风险型多阶段动态决策 10.2.3风险型多阶段动态决策问题
10多阶段决策和序贯决策
10.2风险型多阶段动态决策 10.2.3风险型多阶段动态决策问题
10多阶段决策和序贯决策
10.2风险型多阶段动态决策 10.2.3风险型多阶段动态决策问题
10多阶段决策和序贯决策
10.2风险型多阶段动态决策 10.2.3风险型多阶段动态决策问题
1、想要体面生活,又觉得打拼辛苦;想要健康身体,又无法坚持运动。人最失败的,莫过于对自己不负责任,连答应自己的事都办不到,又何必抱怨这个世界都和你作对?人生的道理很简单,你想要什么,就去付出足够的努力。 2、时间是最公平的,活一天就拥有24小时,差别只是珍惜。你若不相信努力和时光,时光一定第一个辜负你。有梦想就立刻行动,因为现在过的每一天,都是余生中最年轻的一天。 3、无论正在经历什么,都请不要轻言放弃,因为从来没有一种坚持会被辜负。谁的人生不是荆棘前行,生活从来不会一蹴而就,也不会永远安稳,只要努力,就能做独一无二平凡可贵的自己。 4、努力本就是年轻人应有的状态,是件充实且美好的事,可一旦有了表演的成分,就会显得廉价,努力,不该是为了朋友圈多获得几个赞,不该是每次长篇赘述后的自我感动,它是一件平凡而自然而然的事,最佳的努力不过是:但行好事,莫问前程。愿努力,成就更好的你! 5、付出努力却没能实现的梦想,爱了很久却没能在一起的人,活得用力却平淡寂寞的青春,遗憾是每一次小的挫折,它磨去最初柔软的心智、让我们懂得累积时间的力量;那些孤独沉寂的时光,让我们学会守候内心的平和与坚定。那些脆弱的不完美,都会在努力和坚持下,改变模样。 6、人生中总会有一段艰难的路,需要自己独自走完,没人帮助,没人陪伴,不必畏惧,昂头走过去就是了,经历所有的挫折与磨难,你会发现,自己远比想象中要强大得多。多走弯路,才会找到捷径,经历也是人生,修炼一颗强大的内心,做更好的自己! 7、“一定要成功”这种内在的推动力是我们生命中最神奇最有趣的东西。一个人要做成大事,绝不能缺少这种力量,因为这种力量能够驱动人不停地提高自己的能力。一个人只有先在心里肯定自己,相信自己,才能成就自己! 8、人生的旅途中,最清晰的脚印,往往印在最泥泞的路上,所以,别畏惧暂时的困顿,即使无人鼓掌,也要全情投入,优雅坚持。真正改变命运的,并不是等来的机遇,而是我们的态度。 9、这世上没有所谓的天才,也没有不劳而获的回报,你所看到的每个光鲜人物,其背后都付出了令人震惊的努力。请相信,你的潜力还远远没有爆发出来,不要给自己的人生设限,你自以为的极限,只是别人的起点。写给渴望突破瓶颈、实现快速跨越的你。 10、生活中,有人给予帮助,那是幸运,没人给予帮助,那是命运。我们要学会在幸运青睐自己的时候学会感恩,在命运磨练自己的时候学会坚韧。这既是对自己的尊重,也是对自己的负责。 11、失败不可怕,可怕的是从来没有努力过,还怡然自得地安慰自己,连一点点的懊悔都被麻木所掩盖下去。不能怕,没什么比自己背叛自己更可怕。 12、跌倒了,一定要爬起来。不爬起来,别人会看不起你,你自己也会失去机会。在人前微笑,在人后落泪,可这是每个人都要学会的成长。 13、要相信,这个世界上永远能够依靠的只有你自己。所以,管别人怎么看,坚持自己的坚持,直到坚持不下去为止。 14、也许你想要的未来在别人眼里不值一提,也许你已经很努力了可还是有人不满意,也许你的理想离你的距离从来没有拉近过......但请你继续向前走,因为别人看不到你的努力,你却始终看得见自己。 15、所有的辉煌和伟大,一定伴随着挫折和跌倒;所有的风光背后,一定都是一串串揉和着泪水和汗水的脚印。 16、成功的反义词不是失败,而是从未行动。有一天你总会明白,遗憾比失败更让你难以面对。 17、没有一件事情可以一下子把你打垮,也不会有一件事情可以让你一步登天,慢慢走,慢慢看,生命是一个慢慢累积的过程。 18、努力也许不等于成功,可是那段追逐梦想的努力,会让你找到一个更好的自己,一个沉默努力充实安静的自己。 19、你相信梦想,梦想才会相信你。有一种落差是,你配不上自己的野心,也辜负了所受的苦难。 20、生活不会按你想要的方式进行,它会给你一段时间,让你孤独、迷茫又沉默忧郁。但如果靠这段时间跟自己独处,多看一本书,去做可以做的事,放下过去的人,等你度过低潮,那些独处的时光必定能照亮你的路,也是这些不堪陪你成熟。所以,现在没那么糟,看似生活对你的亏欠,其 实都是祝愿。

动态规划问题完整ppt

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是动态决策问题的一种特殊形式; 其特点在于,它可以把一个n 维决策问题变换为几个一维最优化问题,从而一个一个地去解决。
产品的年产量g和投入生产的机器数量u 的关系为 找到不同时刻的最优决策以及整个过程的最优策略。
1 多阶段决策问题
1
g=g(u1)
精品课程《运筹学》
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。
3. 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)。
不包含时间因素的静态决策问题(本质上是一次 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。
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
精品课பைடு நூலகம்《运筹学》
4
5
6
谢谢观看
精品课程《运筹学》
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; 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; 找到不同时刻的最优决策以及整个过程的最
优策略。
精品课程《运筹学》
多阶段决策问题: 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 决策达到最优效果。

多阶段决策问题与动态规划

多阶段决策问题与动态规划

s1=1000, x1*=0 s2=900, x2*=0 s3=810, s4=576, x4*=576 s5=397, x5*=397 x3*=810
4.4 动态规划的应用(一)
1 求解静态规划问题
某些静态规划问题可用动态规划法来求解。
例 用动态规划法求解 max z=x12.x22.x3 x1+x2+x3=c xi≥0 i=1,2,3
值函数; (6) 写出递推方程和边界条件,建立基本方程; (7) 按照基本方程递推求解。
以上步骤是动态规划法处理问题的基本步骤,其中 的前六步是建立动态规划模型的步骤。
例:机器负荷问题 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u的 关系为 g=8u, 这时机器的年完好率为a=0.7 .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v的关系为h=5v, 这时机器的 年完好率为b=0.9.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 开始时决定机器在两种不同负荷下生产的数量 ,使五年内产品的总产量最高。
解: (1)按年数划分为5个阶段,k=1,2,3,4,5
(2)取第k年初完好的机器数sk为状态变量, s(31)=取10第00k年投入高负荷的机器数xk为决策变量, 0≤xk≤sk (4)状态转移方程为 sk+1=0.7xk+0.9(sk-xk)=0.9sk-0.2xk
(5)指标函数为Vk,5=∑[8xj+5(sj-xj)]=∑(5sj+3xj)
(6)基本方程为
fk(sk)= max {5sj+3xj +fk+1(sk+1)}
k=5,4,3,2,1

运筹学及其应用9.1 多阶段决策过程最优化问题举例

运筹学及其应用9.1 多阶段决策过程最优化问题举例

6
t
使 S = ∑ ∑ f ( x i ) + 16 u j =
i =1
j =1
Байду номын сангаас
6
∑ f ( xi ) + 16(5x1 + 4 x2 + 3x3 + 2 x4 + x5 − 185)
i =1
为最小,其中
f
(xi )
=
110200xxii
,0 −
≤ xi ≤ 15 300,15 < xi

30
6
例1
因此,我们的问题就变成:求y,y1,y2,…,yn-1,以使 g(y)+h(x-y)+g(y1)+h(x1-y1)+…+g(yn-1)+h(xn-1-yn-1) 达到最大,且满足条件
x1=ay+b(x-y) x2=ay1+b(x1-y1)
……… xn-1=ayn-2+b(xn-2-yn-2) yi与xi均非负,i=1,2, …,n-1
5
例1
若以y与x-y分别投入生产方式A与B,在第一 阶段生产后回收的总资源为x1=ay+b(x-y),再将x1 投入生产方式A和B,则可得到收入g(y1)+h(x1-y1), 继续回收资源x2=ay1+b(x1-y1),……
若上面的过程进行n个阶段,我们希望选择n 个变量y,y1,y2,…,yn-1,使这n个阶段的总收入最大。
第二种方法即所谓“局部最优路径”法,是 说某人从k出发,他并不顾及全线是否最短,只是选 择当前最短途径,“逢近便走”,错误地以为局部 最优会致整体最优,在这种想法指导下,所取决策
必是v1→v2→v5→ v9→ v10 ,全程长度是30;显

《动态规划》课件

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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。

管理学运筹学动态规划

管理学运筹学动态规划

动态规划的最优化原理
动态规划方法基于R.Bellman等人提出的最优 化原理,它可表述为:
基本概念(续五)
指标函数:用于衡量决策或策略优劣的数量指标称为 指标函数。
阶段指标函数:它通常是指在第k阶段,从状态sk出 发,采用决策uk时的效益,记为d(sk, uk)。 过程指标函数:它通常表示在第k阶段时的状态为sk 时,采用后部子策略pk,n的效益值,记为Vk,n(sk, pk,n)。 最优指标函数记为fk(sk),表示第k阶段的状态为sk时, 采用了最优后部子策略p*k,n的指标函数值, Vk,n(sk, pk,n)与fk(sk)的关系是
表示决策的变量称为决策变量,uk(sk)就表示 第k阶段当状态为sk时的决策变量。 决策变量的取值常常限制在一定的范围内,这 一范围称为允许决策集合,常用记号Dk(sk)表 示第k阶段状态为sk时的允许状态集合。
基本概念(续三)
各阶段的决策确定后,整个过程各阶段的决策 就构成一个决策序列,称为策略,用p1,n{u1(s1), u2(s2), …, un(sn)}表示。 此外还常常需要考虑后部子策略pk,n{uk(sk), …, un(sn)}。 动态规划要求的就是使整个问题达到最优的策 略。
7 9
k=1
C1 5
2
8 D1 3
B1 3
4
4
A
6
C2

58
3
B2 7 C3 4
5
D2
6 2
1
E1 4 E2 3
F
7
8
D3 3
C4 4
f1(
A)
mindd
( (
A, A,
B1) B2 )
ff22((BB12))

第九章多阶段决策和序贯决策

第九章多阶段决策和序贯决策

第一步,画出决策树图。
-700
2
建大厂
4
销路好0.7
销路差0.3
5
销路好0.9 销路差0.1
1
-400
建小厂
8
扩建
-300
6
销路好0.7
3
不扩建
9
销路差0.3
7
210
-40
-40
销路好0.9
210
销路差0.1
-40
销路好0.9
90
销路差0.1
60
60
3年内
7年内
第二步,从右向左计算各点的期望收益值。
第二阶段决策:产量不变,还是 增加产量。
30 5
82 买专利 决
策 自行研制
65
失败 0.2
95 产量不变 6
82
3
1 成功0.8
95 7
增加产量
60
63 成功0.6
85 产量不变 4
8
2
85
量 增加产
失败0.4
9
30
11
低0.1 中0.5 高0.4 低0.1
中0.5 高0.4
低0.1 中0.5 高0.4 低0.1
方案 收益 状态
按原工 艺方案 生产
(万元)
买专利(0.8)
产量 不变
增产
自研(0.6)
产量 不变
增产
价低 0.1 -100 -200 -300 -200 -300
中 0.5 0 50 50 0 -250
价高 0.4 100 150 250 200 600
第一阶段决策问题:购买专利, 还是自行研制
200
销路不好(0.2)

动态规划_多阶段决策问题的求解方法

动态规划_多阶段决策问题的求解方法

动态规划_多阶段决策问题的求解方法1.构造状态网络; :一:解决多阶段决策最优化的过程为动态规划方法在程序设计中,有一类活动的过程,由于它的特殊性,可将过程2.根据状态转移关系和状态转移方程建立最优值的分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要做出决策,从而3.按阶段的先后次序计算每个状态的最优值。

使整个过程达到最好的活动效果。

因此各个阶段决策的选取不能任逆向思维法是指从问题目标状态出发倒推回初始意确定,它依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展。

当各个阶段态的思维方法。

动态规划的逆向思维法的要点可归纳为以决策确定后,就组成一个决策序列,因而也就确定了整个过程的一条 1.分析最优值的结构,刻画其结构特征; 活动路线。

这种把一个问题看作是一个前后关联具有链状结构的多 2.递归地定义最优值; 阶段过程就称为多阶段决策过程,这种问题称为多阶段决策问题。

3.按自底向上或自顶向下记忆化的方式计算最优在多阶段决策问题中,各个阶段采取的决策,一般来说是与时间有关的,决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移,一个决策序列如果原问题可以分解成几个本质相同、规模较小的就是在变化的状态中产生出来的,故有"动态"的含义,我们称这种就会联想到从逆向思维的角度寻求问题的解决。

一般解决多阶段决策最优化的过程为动态规划方法。

策问题多采用动态规划逆向思维方法解决。

二、举:二:动态规划最优化原理 pascal 语例说明本文以信息学奥赛用语言——最优化原理是动态规划的基础。

任何一个问题,如果失去了这言为编程个最优化原理的支持,就不可能用动态规划方法计算。

这个“最优化说明,其他编程语言编写方法相同,语句类似。

原理”如果用数学化一点的语言来描述的话,就是:假设为了解决某 :一:问题描述一优化问题,需要依次作出 n 个决策 D1,D2,,Dn,如若这个决策设有 N 个不相同的整数组成的数列,记为: 序列是最优的,对于任何一个整数 k,1 < k < n,不论前面 k 个决策是怎样的,以后的最优决策只取决于由前面决策所确定的当前状态,即 ()且 ?? a1 a2 an aiajij以后的决策 Dk+1,Dk+2,,Dn 也是最优的。

《动态规划》课件

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动态规划(Dynamic Programming)是一种用来解决复杂问题的算法思想。
什么是动态规划
动态规划是一种将问题拆分成子问题并进行最优解比较的算法,常用于求解最优化问题。
问题模型
状态
将问题抽象成能够描述当前情况的状态。
目标
定义问题的目标,通常是最小化或最大化某 个指标。
经典面试题:爬楼梯问题
爬楼梯问题是指给定楼梯的阶数,求解爬到楼顶的不同方式的数量。
经典面试题:硬币找零问题
硬币找零问题是指给定一定面值的硬币和一个金额,找到凑出该金额的最少 硬币数。
经典面试题:最长回文子串问题
最长回文子串问题是指找到给定字符串中最长的回文子串。
实用案例:机器人找出路
机器人找出路是指给定一个迷宫,找到从起点到终点的路径。
决策
根据状态作出选择或决策。
转移方程
根据子问题的最优解推导出整体问题的最优 解。
最优子结构和重叠子问题
1 最优子结构
问题的最优解包含了子问题的最优解。
2 重叠子问题
子问题之间存在重复的计算,可以利用记 忆化存储中间结果来优化。
动态规划三部曲
1
定义状态
明确问题的状导转移方程
国王游戏问题
国王游戏问题是指在一个棋盘上放置国王,使得它们无法互相攻击。
编辑距离问题
编辑距离问题是指计算两个字符串之间转换的最小操作次数,包括插入、删 除和替换操作。
矩阵连乘问题
矩阵连乘问题是指给定一系列矩阵,找到最佳的乘法顺序,使得计算乘法的总次数最小。
最长递增子序列问题
最长递增子序列问题是指找到给定序列中最长的递增子序列的长度。
斐波那契数列问题

动态规划ppt.doc

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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。

动态规划

动态规划

1.多阶段决策过程的最优化
4)资源分配问题:资源分配问题便属 于这类静态问题。如:某工业部门或公 司,拟对其所属企业进行稀缺资源分配, 为此需要制定出收益最大的资源分配方 案。这种问题原本要求ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ次确定出对各 企业的资源分配量,它与时间因素无关, 不属动态决策,但是,我们可以人为地 规定一个资源分配的阶段和顺序,从而 使其变成一个多阶段决策问题(后面我 们将详细讨论这个问题)。
1.多阶段决策过程的最优化
3)连续生产过程的控制问题:一般化 工生产过程中,常包含一系列完成 生产过程的设备,前一工序设备的 输出则是后一工序设备的输入,因 此,应该如何根据各工序的运行工 况,控制生产过程中各设备的输入 和输出,以使总产量最大。
6
1.多阶段决策过程的最优化
许多问题的发展过程都与时间因素有关。 在这类多阶段决策问题中,阶段的划分 常取时间区段来表示,并且各个阶段上 的决策往往也与时间因素有关。这就使 它具有了“动态”的含义,所以把处理 这类动态问题的方法称为动态规划方法。 实际中尚有许多不包含时间因素的一类 “静态”决策问题,就其本质而言是一 次决策问题,是非动态决策问题,但是 也可以人为地引入阶段的概念当作多阶 段决策问题,应用动态规划方法加以解 决。
1.多阶段决策过程的最优化
局部最优路径法:某人从 k 点 出发,并不顾及全线是否最短, 只是选择当前最短途径,“逢 近便走”,错误地以为局部最 优会致整体最优,在这种想法 指导下,所取决策必是 v1 →v3 →v5 → v8 → v10 ,全程长度 是20;显然,这种方法的结果 常是错误的.
15
1.多阶段决策过程的最优化
三、动态规划求解的多阶段决策问题的 特点 通常多阶段决策过程的发展是通过状 态的一系列变换来实现的。 一般情况下,系统在某个阶段的 状态转移除与本阶段的状态和决策有 关外,还可能与系统过去经历的状态 和决策有关。 适合于用动态规划方法求解的只是一 类特殊的多阶段决策问题,即具有 “无后效性”的多阶段决策过程。

动态规划

动态规划

多阶段确定型决策(动态规划)若整个确定型决策过程又分为几个阶段,而在每个阶段(通常以时间为标志)要根据过程的演变情况确定一个决策,使全过程的某个指标达到最优,此时的决策问题称为多阶段确定型决策。

多阶段确定型决策过程实际上是一个状态转移问题,如最短路问题、资源的最优分配问题、设备更新问题和生产计划与存贮问题等。

动态规划模型理论是解决此类问题的有力工具。

它的目的就是求一个策略,使得各阶段的效益总和达到最优。

是1951年,美国数学家R.. Bellman 等人提出并创建形成的。

动态规划方法的基本思想:将一个复杂系统分解成若干阶段,每一个阶段系统都有一个决策集合,从中选择一个决策,从而决定整个过程的策略。

阶段往往用时间划分,这就具有“动态”的含义,然而,一些与时间无关的静态规划中的优化决策,也可以人为地把问题分为若干阶段作为多阶段决策问题处理。

多阶段确定型决策问题主要包括两种情况:一是阶段数固定,一是阶段数不固定。

各有各的解法,我们下面只介绍第一种情况。

求解思想主要来源于图论中的最短路径问题的思想(见图论中最短路径)。

下面结合图论最短路径问题的求解过程介绍动态规划的基本概念和原理:例:图7-5是一个线路图,边上的权表示两点之间的运输费用,寻求一条从A 到G 的路线,使运费最省。

分析:由图可知任意一条从A 到G 的路线均由六条支路构成,所以此例的最优路线问题,可看作是能够分成若干阶段的一个过程。

在过程的每一个阶段都需要作出选择,决定究竟走哪一条支路。

这些决定不同,直接导致整个选择的路线不同,走的路线的距离也不同。

如何选择路线呢?动态规划最优化原理:美国数学家R.. Bellman 指出:“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。

”其含义是:最优策略的任何状态后的部分策略,都是相应于以此时状态作为初始状态的最优策略。

简言之,每个最优策略只能是由最优子策略构成的。

第9章多阶段动态规划决策

第9章多阶段动态规划决策

3
C
170
D
3
3
150
E
160
2
9.1 多阶段决策与动态规划
多阶段决策:决策过程分为若干个互相联系 的阶段,在每一个阶段都需要作出决策,从 而使整个过程达到最好的效果。
状态
状态
状态
状态
决策1
决策2
……
决策n
多阶段决策过程的分类:
离散确定性,连续确定性;离散随机性,连续随机性.
3
9.1 多阶段决策与动态规划
170
B
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C
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2
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280
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10
9.3 确定性多阶段决策
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“新产品定价问15 题-Page22104”
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k=1
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期望价格
(万元/ 千克)
35.4
33.65 32.85 32.22 31.73
最优策略:如果第1、2、3天价格为30则购进,否则等待; 第4天价格为30或34则购进,否则第5天购买。
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随机性多阶段决策练习
某厂为安排生产需要在近五周内采购一批原材 料,估计未来五周内原材料价格波动及概率如 下表。试求在哪一周以什么价格采购可使采购 价格的期望值最小,并求出期望值。
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3
3
k=2
k=3
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E
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k=4
9.2 动态规划的基本概念和方程
贝尔曼(R.Bellman)的最优性原理:“任 何前一阶段决策结果所得的状态,应能使其 同其余阶段的决策共同构成最优决策。”
最优指标函数递推方程: f k(Sk )= min/max{Rk(Sk, dk )+ f k+1(Sk+1 )}
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E
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9.3 确定性多阶段决策
5元
1 0
1 2
“新产品定价15问题-Page22014”
6元
1 2
1 3
1 6
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1 4
8元
1 6
k=1
1 4
决策:当过程处于某一阶段的某个状态时, 可以作出的决定,用 dk (Sk )表示。
指标函数:当过程处于某一阶段某个状态的 即时所得,用 Rk (Sk ,dk )表示。
最短路线问题—基本概念
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B
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1
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登山线路问题
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B
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2
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200
280
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B
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3
C
170
D
3
3
150
E
160
9.2 动态规划的基本概念和方程
阶段:根据问题的时间和空间的自然特征进 行划分,用 k 表示。
状态:每个阶段开始所处的自然状况或客观 条件,用 Sk 表示。
1 5
k=2
1 6
1 5
k=3
18
14
k=4
2 5
2 4
1 8
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k=5
最优策略:如果第1年定价8元,第2年定价8元,第3年定价 7元,第4年定价6元,第5年定价5元。总利润92万元。
5元
1 0
1 2
25
1 5
20
2 5
6元
1 2
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45
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20
2 4
7元
1 4
92
8元
1 6
k=1
1 4
76
第九章 多阶段决策
9.1 多阶段决策与动态规划 9.2 动态规划的基本概念和方程 9.3 确定性多阶段决策:定价问题 9.4 随机性多阶段决策:采购问题
最短路线问题
170
B
300
1
250CBiblioteka 2001200
300
D 1
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A
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B
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C
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D
2
2
2
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200
280
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B
300
3
某厂为安排生产需要在月初五日内采购一批染料, 根据市场调查,每天染料价格波动及概率如下表。 试求每月在哪一天采购为宜?
单价 (万元/千克)
概率
30 0.22
34 0.40
40 0.38
采购日期
5
4
3
2
1
期望价格
(万元/ 千克)
35.4
33.65 32.85 32.22 31.73
最优策略:如果第1、2、3天价格为30则购进,否则等待; 第4天价格为30或34则购进,否则第5天购买。
• 9、春去春又回,新桃换旧符。在那桃花盛开的地方,在这醉人芬芳的季节,愿你生活像春天一样阳光,心情像桃花一样美丽,日子像桃子一样甜蜜。20. 8.1320.8.13Thursday, August 13, 2020
• 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。18:33:2818:33:2818:338/13/2020 6:33:28 PM
随机性多阶段决策练习
某厂为安排生产需要在近五周内采购一批原材 料,估计未来五周内原材料价格波动及概率如 下表。试求在哪一周以什么价格采购可使采购 价格的期望值最小,并求出期望值。
单价 (元/千克)
概率
500 600 700 0.3 0.3 0.4
最优策略:如果第1、2、3周价格为500元/千克则购进, 否则等待;第4周价格为500或600元/千克则购进,否则 第5天购买。
动态规划: 运筹学的一个分支,它是解决多阶段决策过程最优 化的一种数学方法。1951年美国数学家贝尔曼 (R.Bellman)等将多阶段决策问题变换为一系列 互相联系的单阶段问题,然后逐个加以解决产生。
基本思想: 从最后一段开始,用由后向前逐步递推的方法,从 终点逐段向始点方向寻找最优路经的方法.
C
170
D
3
3
150
E
160
9.1 多阶段决策与动态规划
多阶段决策:决策过程分为若干个互相联系 的阶段,在每一个阶段都需要作出决策,从 而使整个过程达到最好的效果。
状态
状态
状态
状态
决策1
决策2
……
决策n
多阶段决策过程的分类:
离散确定性,连续确定性;离散随机性,连续随机性.
9.1 多阶段决策与动态规划
• 11、夫学须志也,才须学也,非学无以广才,非志无以成学。20.8.1318:33:2818:33Aug-2013-Aug-20
• 12、越是无能的人,越喜欢挑剔别人的错儿。18:33:2818:33:2818:33Thursday, August 13, 2020
• 13、志不立,天下无可成之事。20.8.1320.8.1318:33:2818:33:28August 13, 2020
1 5
k=2
61
1 6
1 5
k=3
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14
k=4
1 8
1 4
k=5
9.4 随机性多阶段决策
最优指标函数方程: 最优指标期望值
f k(Sk )= min{Rk(Sk, dk )+ f k+1(Sk+1 )} k = n, n-1, ……, 1
f n+1(Sn+1 )=0
9.4 随机性多阶段决策
某厂为安排生产需要在月初五日内采购一批染料, 根据市场调查,每天染料价格波动及概率如下表。 试求每月在哪一天采购为宜?
k = n, n-1, ……, 1 f n+1(Sn+1 )=0
最短路线问题的求解:“标号法”
19 2
5
A
1
20
B 1
12 14
14 6
B
10
2
4
19
12
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B
11
3
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C
3
1
9
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5
12 8
C
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3
5
D
1
5
E
2
2 D 2
最短路线:A→B2 →C1 →D1 →E
最短路线问题的性质:从最短路上的任一点到终点 的部分道路也一定是从该点到终点的最短子路。
单价:X (万元/千克)
概率
30 0.22
34 0.40
40 0.38
“原材料采购 价格问题 Page216”
采购期望价格(最优指标)函数方程: f k(xk )= min{ Dk·xk+ Dk+1·f k+1(xk+1 )} Dk k = n, n-1, ……, 1 f n+1(xn+1 )=0
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