动态规划的应用-资源分配问题
动态规划资源分配问题
S1
7
X1
12
3
4
P1(x1)
44
5
8
F2+ p1 21 19
17 18
f1(s1)
21
X1*
1
• 当k=2时;
f2(s2) = max [p2(x2)+ f3(s3) ]
1< x2 < s2 3< s2< 6 计算结果:
S2 X2 p2(x2) F3+ p2 f2(s2) X2*
34 1 12 3 35 10 12 12 10 12 1 1或2
f（k* sk ) max{ fk (sk , xk )}
xk 1,2,3...,sk
4
xi sk
ik
xi大于等于1且为整数
将递推关系写出即是
f
* k
(
sk
)
xk
max
1, 2 ,..., sk
{Pk
(
xk
)
f
* k 1
(
sk
xk )}
f（5* s5）＝0
k 1,2,3
当k=4时;
f4(s4) = max [p4(x4)]
S3 X3 p3(x3) F3+ p3 f3(s3) X3*
23 1 12 5 56 7 98 79 11
4 123 568 12 10 10 12 1
5 1 2 34 5 6 88 13 13 12 10 13 1或2
• 当k=1时;
f1(s1) = max [p1(x1)+ f2(s2) ]
1< x1< s1 s1=7 计算结果:
5 123 35 6 15 14 13 15 1
2019年最新-动态规划资源分配问题-精选文档
课程 1 学分 复习天数
234
1
4 35 2
2
54 5 6
3
4
4
5 68 7
8 7 88
解：这个问题要求作出4个相应关联的决策，即应分配多 少天给每门考试科目。因此，即使这里没有固定的次序， 这四门考试科目可以看成动态规划模型中的四个阶段。 阶段：k＝1，2，3，4。考试科目 决策变量：x（k k＝1，2，3，4）是分配到阶段（考试科目） k的天数； 状态变量：sk是仍待分配的天数（即前面阶段未分配完的天数）
令
P（ixBiblioteka ）表示分配ix 天给考试科目
i 的效果量，我们的目标
是挑选
x
，
1
x
，
2
x
，
3
x
，使
4
max [ P1 ( x1 ) P2 ( x 2 ) P3 ( x 3 ) P4 ( x 4 )]
s.t x 1 x 2 x 3 x 4 7
x
，
1
x
，
2
x
，
3
x
4
1且为整数
目标可改写成
8 4
• 当k=3时;
f3(s3) = max [p3(x3)+ f4(s4) ]
1< x3 < s3 2< sk< 5 计算结果:
S3 X3 p3(x3) F3+ p3 f3(s3) X3*
23 1 12 5 56 7 98 79 11
4 123 568 12 10 10 12 1
5 1 2 34 5 6 88 13 13 12 10 13 1或2
动态规划——资源分配问题
动态规划法求解资源分配问题
cout<<endl; }
//主要代码 for (j = 1; j <= m; j++) for (i = 1; i <= n; i++) for (k = 0; k <= i; k++) if (d[i][j] < d[k][j - 1] + p[i - k][j]) { d[i][j] = d[k][j - 1] + p[i - k][j]; e[i][j] = k; }
资源分配问题
用动态规划法求解资源分配问题1.某市电信局有四套通讯设备，准备分给甲、乙、丙三个地区支局，事先调查了各地区支局的经营情况，并对各种分配方案作了经济效益的估计，如表所示，其中设备数为0时的收益，指已有的经营收益，问如何分配这四套设备，使总的收益最大？解：分三个阶段1,2,3k =分别对应给甲、乙、丙三个地区支局分配设备，0,1,2,3,4k s =表示在第k 阶段分配的设备套数，()k k x s 表示第k 阶段分配k s 套设备所产生的收益()k k f s 表示将k s 套设备分配给第k 阶段直到第3阶段所产生的收益用逆推法得到基本递推方程1144()max{()()},1,2,3()0k k k k k k f s x s f s k f s ++=+=⎧⎨=⎩ 当3k =时33333(0)48,(1)64,(2)68,(3)78,(4)78f f f f f ===== 当2k =时223(0)max{(0)(00)}max{4840}88f x f =+-=+=23223(0)(1)6440(1)max max 104(1)(0)4248x f f x f ++⎧⎫⎧⎫===⎨⎬⎨⎬++⎩⎭⎩⎭2322323(0)(2)6840(2)max (1)(1)max 64421085048(2)(0)x f f x f x f ++⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪=+=+=⎨⎬⎨⎬⎪⎪⎪⎪++⎩⎭⎩⎭232322323(0)(3)4078(1)(2)6842(3)max max 118(2)(1)64506048(3)(0)x f x f f x f x f ++⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪++⎪⎪⎪⎪===⎨⎬⎨⎬++⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪++⎩⎭⎩⎭23232232323(0)(4)4078(1)(3)4278(4)max (2)(2)max 68501246064(3)(1)6648(4)(0)x f x f f x f x f x f ++⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪++⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪=+=+=⎨⎬⎨⎬⎪⎪⎪⎪++⎪⎪⎪⎪+⎪⎪⎪⎪+⎩⎭⎩⎭当1k =时112(0)max{(0)(0)}max{3888}126f x f =+=+= 12112(1)(0)4188(1)max max 140(0)(1)38102x f f x f ++⎧⎫⎧⎫===⎨⎬⎨⎬++⎩⎭⎩⎭1211212(2)(0)4888(2)max (1)(1)max 4110414638108(0)(2)x f f x f x f ++⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪=+=+=⎨⎬⎨⎬⎪⎪⎪⎪++⎩⎭⎩⎭121211212(3)(0)6088(2)(1)48104(3)max max 156(1)(2)4110838118(0)(3)x f x f f x f x f ++⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪++⎪⎪⎪⎪===⎨⎬⎨⎬++⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪++⎩⎭⎩⎭12121121212(4)(0)6688(3)(1)60104(4)max (2)(2)max 4810816441118(1)(3)38124(0)(4)x f x f f x f x f x f ++⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪++⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪=+=+=⎨⎬⎨⎬⎪⎪⎪⎪++⎪⎪⎪⎪+⎪+⎪⎪⎪⎩⎭⎩⎭故最大收益为164，具体分配方案为甲3套，乙0套，丙1套。
离散型动态规划问题(举例)
表1 利润增长额 gi (x j ) （百元）
投资额
(j) 0 100 200 300 400 500 600
工厂(i)
2
0 25 45 57 65 70 73
f2 (600) max{g2 (0) f3(600), g2 (100) f3(500), g2 (200) f3(400), g2 (300) f3(300), g2 (400) f3(200), g2 (500) f3(100) g2 (600) f3(0)}
工厂(i)
4
0 28 47 65 74 80 85
自然问：现在还有多少钱？即 s4 =？ s4 =0，100，200，300，400，500，600都有可能。 下面分情况讨论：
s4 0
表1 利润增长额 gi (x j ) （百元）
投资额
(j) 0 100 200 300 400 500 600
工厂2
状态 s3
投资x3
工厂3
投资x4
状态 s4 工厂4 s5
g1 (x1 )
s2 s1 x1 g 2 (x2 ) s3 s2 x2
s4 s3 x3 g3 (x3 )
g4 (x4 )
状态变量 sk ：可用于第k, k+1,…n个工厂的投资额。
决策变量 xk ：第 k 阶段对第 k 个工厂的投资额。 允许决策集 Dk ： Dk {0, 100, , sk }
投资额
(j) 0 100 200 300 400 500 600
工厂(i)
4
0 28 47 65 74 80 85
f4 (s4 )
max {g
0x4 s4
动态规划习题详解
动态规划动态规划是运筹学的一个分支，它是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法。
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，提出了解决这类问题的“最优化原理”，并成功地解决了生产管理、工程技术等方面的许多实际问题，从而建立了运筹学的一个新分支——动态规划。
他的名著《动态规划》于1957年出版，该书是动态规划的第一本著作。
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。
第一节动态规划的基本方法多阶段决策的实际问题很多，下面通过具体例子，说明什么是动态规划模型及其求解方法。
例1：最短路线问题某工厂需要把一批货物从城市A运到城市E，中间可经过B1 、B2、B3、C1、C2、C3、D1、D2等城市，各城市之间的交通线和距离如下图所示，问应该选择一条什么路线，使得从A到E的距离最短？下面引进几个动态规划的基本概念和相关符号。
(1)阶段(Stage)把所给问题的过程，按时间和空间特征划分成若干个相互联系的阶段，以便按次序去求每个阶段的解，阶段总数一般用字母n表示，用字母k表示阶段变量。
如例l中 (最短路线问题)可看作是n=4阶段的动态规划问题，k=2表示处于第二阶段。
(2)状态(State)状态表示每个阶段开始时系统所处的自然状况或客观条件，它描述了研究问题过程状况。
描述各阶段状态的变量称为状态变量，常用字母sk表示第k阶段的状态变量，状态变量的取值范围称为状态集，用Sk表示。
如例l中，第一阶段的状态为A（即出发位置）。
第二阶段有三个状态：B1 、B2、B3，状态变量s2=B2表示第2阶段系统所处的位置是B2。
动态规划解决资源调度问题
考虑特殊情况
对于某些特殊情况，需要 单独设定初始状态或边界 条件。
算法流程与实现细节
算法流程设计
根据状态转移方程和边界条件，设计算法的整体流程，包括状态更新、决策选择等步骤。
数据结构选择
选择合适的数据结构来存储状态变量和中间结果，以便高效地实现算法。
细节处理
在实现算法时，需要注意一些细节问题，如状态变量的更新方式、数组越界等。同时，为 了提高算法的效率，可以采用一些优化技巧，如记忆化搜索、滚动数组等。
状态转移方程
建立状态转移方程，描述系统状态在不同决策下的变 化情况。
目标函数与约束条件
根据调度目标，构建目标函数，并考虑系统约束条件 ，将其转化为数学表达式。
模型分析与求解思路
01
边界与初始状态分析
明确模型的边界条件和初始状态，为求解过程提供基础。
02
决策与状态转移分析
分析不同决策对系统状态的影响，以及状态转移过程中可能出现的情况
边界与状态转移方程
在动态规划中，需要定义问题的边界条件和状态 转移方程，以描述子问题之间的关系和转化方式 。
优缺点
动态规划方法具有高效性、可扩展性等优点，但 也存在对问题结构要求较高、难以应用于非线性 问题等缺点。
02
资源调度问题建模
问题描述与定义
资源类型与数量
明确系统中存在的资源类型及其可用数量，如CPU、内存、存储等 。
的优化目标。
约束条件
资源调度问题通常涉及多种约束条 件，如资源数量限制、任务时间要 求、优先级等。
优化目标
优化目标可以是最大化资源利用率 、最小化完成任务时间、最小化成 本等。
动态规划方法简介
1 2 3
基本思想
动态规划在应用数学中的应用有哪些
动态规划在应用数学中的应用有哪些在应用数学的广袤领域中，动态规划是一种强大而富有成效的解题策略。
它为解决许多复杂的优化问题提供了高效且精确的方法。
那么，动态规划究竟在应用数学中有哪些具体的应用呢？让我们一起来探索。
首先，动态规划在资源分配问题中发挥着重要作用。
想象一下，一个企业有有限的资金、人力和时间等资源，需要将这些资源分配到不同的项目或业务部门，以实现最大的利润或效益。
这时候，动态规划就可以登场了。
通过建立合适的模型，将资源分配过程分解为一系列的阶段，并确定每个阶段的决策和状态，动态规划能够计算出最优的资源分配方案。
例如，一家制造企业要决定在不同的产品线之间分配生产资源，以满足市场需求并最大化总利润。
通过考虑每个产品线的生产成本、市场需求预测、生产能力等因素，利用动态规划可以找到最优的生产计划。
其次，动态规划在路径规划问题中也有广泛的应用。
比如说，在物流配送中，如何找到从起点到终点的最短路径或最优路径，使得运输成本最低、时间最短。
动态规划可以将整个路径空间分解为多个子问题，并通过逐步求解这些子问题来找到最优路径。
这在交通规划、网络路由等领域都具有重要意义。
比如，在城市交通中，为救护车规划最优的行驶路线，以最快的速度到达目的地，挽救生命。
再者，动态规划在库存管理中也能大显身手。
企业需要合理地控制库存水平，以平衡库存成本和满足客户需求。
通过动态规划，可以根据历史销售数据、市场需求预测、订货成本、存储成本等因素，确定最佳的订货策略和库存水平。
例如，一家零售商要决定何时补货、补多少货，以最小化库存成本并避免缺货现象。
动态规划能够帮助其做出明智的决策。
另外，动态规划在投资决策中也具有重要价值。
投资者常常面临着在不同的投资项目中分配资金，以实现最大的回报和最小的风险。
通过建立动态规划模型，可以考虑不同投资项目的预期收益、风险水平、投资期限等因素，找到最优的投资组合。
比如说，一个投资者有一定的资金，要在股票、债券、基金等多种投资工具中进行选择和分配，动态规划可以帮助他制定最优的投资策略。
动态规划方案解决资源分配问题的策略
动态规划方案解决资源分配问题的策略在幼儿教育事业中，资源分配问题是一项至关重要的任务。
如何合理、高效地分配教育资源，以满足幼儿的需求和发展，成为幼儿工作者们关注的焦点。
针对这一问题，我们引入动态规划这一优化算法，提出一套解决方案，以期为我国幼儿教育事业的发展提供有力支持。
一、背景及问题阐述随着我国经济社会的快速发展，幼儿教育事业逐渐受到广泛关注。
然而，在资源分配方面，幼儿教育仍面临诸多问题。
一方面，资源分配不均，城乡、地区之间差距较大，部分幼儿无法享受到优质的教育资源；另一方面，资源利用效率低下，导致教育成本上升，加剧了教育资源供需矛盾。
为解决这一问题，我们需要对教育资源进行合理分配，提高资源利用效率。
动态规划作为一种优化算法，具有实现全局最优、求解效率高等特点，适用于解决资源分配问题。
本文将以幼儿教育资源分配为背景，探讨动态规划在解决资源分配问题方面的应用。
二、动态规划基本原理动态规划（DynamicProgramming，DP）是一种求解最优化问题的方法，它将复杂问题分解为多个子问题，并通过求解子问题来实现全局最优。
动态规划的核心思想是“记住已经解决过的子问题的最优解”，从而避免重复计算。
1.确定状态：将问题分解为若干个子问题，并用状态变量表示这些子问题。
2.建立状态转移方程：找出子问题之间的关系，建立状态转移方程，表示当前状态如何通过前一个状态得到。
3.确定边界条件：设定初始状态和边界条件，为递推过程提供基础。
4.计算最优解：根据状态转移方程，从初始状态开始递推，得到问题的最优解。
5.构造最优解：根据最优解的递推过程，构造出问题的最优解。
三、动态规划解决资源分配问题的策略1.状态定义我们将资源分配问题分为两个状态：当前状态和子状态。
当前状态表示在某一时间点或某一阶段，已分配的资源总量；子状态表示在分配过程中，某一特定资源类型的分配情况。
2.状态转移方程状态转移方程是动态规划的核心，它描述了当前状态如何由子状态得到。
动态规划在经济管理中的应用研究
动态规划在经济管理中的应用研究1 绪言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程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。
动态规划(dynamic programming)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方法。
是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。
同时动态规划也是一种在数学和计算机中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。
其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解过程中通过子问题的解求出原问题的解。
动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。
它作为运筹学的一个分支，在工程技术，经济，工业生产及军事等部门都得到了广泛的应用，并获得了显著的效果。
许多问题，利用动态规划去处理，常比线性规划和非线性规划这样一些“静态”的优化方法更有成效。
特别是对于离散性质的问题，传统的解析数学方法无法施展其技，动态规划就常常成为一种有用的工具。
在某些情况下，用动态规划处理不仅能作定性的描述分析，而且可以利用计算机给出求其数值解的方法。
因此对动态规划应用的研究有重要的意义。
2 动态规划介绍动态规划是用来解决多阶段决策过程中最优化问题的一种方法。
动态规划基本原理是将一个问题的最优解转化为求子问题的最优解。
研究的对象是决策过程的最优化，其变量是变动的时间或变动的状态，最后达到整个系统的最优。
基本原理一方面说明了原问题的最优解中包含了子问题的最优解，另一方面给出了一种求解问题的思路，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同子问题，每一个子问题只解一次，并将结果保存起来以后直接引用，避免每次碰到时都要重复计算，以便各个击破。
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。
动态规划方法在资源分配问题中的应用探索
动态规划方法在资源分配问题中的应用探索资源分配是管理学和经济学领域中一个重要的课题。
任何一个组织，无论是企业、政府机构还是非营利组织，都需要合理地分配有限的资源，以达到最大化效益的目标。
然而，资源分配问题常常面临的挑战是复杂性和不确定性。
为了解决这个问题，动态规划方法被引入到资源分配决策中。
动态规划是一种数学优化方法，其核心思想是将一个问题划分为一系列的子问题，并从子问题中推导出最优解。
在资源分配问题中，这意味着我们可以将资源分配决策划分为一系列的时间步骤，每一步中做出最佳的决策，以实现整体资源的最优分配。
在资源分配问题中，一个常见的情况是多个项目同时需要资源，而资源又是有限的。
动态规划可以帮助我们确定在每个时间步骤中分配给每个项目的资源数量，以最大化整体效益。
具体来说，我们可以使用动态规划来解决两个关键问题：资源分配优先级和资源分配时机。
首先，资源分配优先级是指确定哪些项目在每个时间步骤中应该优先获得资源。
在动态规划中，我们可以为每个项目定义一个价值函数，该函数表示该项目在获得资源后所产生的效益。
然后，我们可以通过比较不同项目的价值函数来确定资源分配的优先级。
通过动态规划的递推过程，我们可以找到最佳的资源分配优先级，以最大化整体效益。
其次，资源分配时机是指确定在每个时间步骤中分配多少资源给每个项目。
动态规划提供了一种方法来计算每个时间步骤中分配给每个项目的最佳资源数量。
通常，我们可以通过建立状态转移方程来描述资源分配问题，其中状态表示当前时间步骤、已分配的资源量和项目的优先级。
通过求解状态转移方程，我们可以计算出最佳的资源分配方案。
动态规划方法在资源分配问题中的应用可以带来许多好处。
首先，它可以明确地确定每个项目获得资源的优先级，帮助决策者做出明智的决策。
其次，它可以考虑到不同项目之间的相互关系，从而避免资源的浪费和冲突。
最重要的是，动态规划方法可以有效地处理不确定性和变化，因为它可以根据不同时间步骤的信息进行适时的调整。
动态规划算法适用于哪些问题
动态规划算法适用于哪些问题在计算机科学和数学领域，动态规划算法是一种非常强大且实用的解题策略。
它通过将复杂的问题分解为一系列相互关联的子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而有效地提高了计算效率。
那么，动态规划算法究竟适用于哪些问题呢？首先，动态规划常用于解决具有最优子结构性质的问题。
最优子结构意味着一个问题的最优解包含了其子问题的最优解。
比如说在寻找最短路径的问题中，如果从起点到终点的最短路径经过某个中间节点，那么从起点到该中间节点的路径必然也是起点到该中间节点的最短路径。
这种性质使得我们可以通过逐步求解子问题来得到原问题的最优解。
背包问题就是一个典型的具有最优子结构的问题。
假设有一个背包，它有一定的容量限制，同时有若干种物品，每种物品有其重量和价值。
我们要在不超过背包容量的前提下，选择一些物品放入背包，使得背包内物品的总价值最大。
在这个问题中，如果一个包含某些物品的选择是最优的，那么对于这些物品的子集，它们在相应的子背包中的选择也必然是最优的。
其次，动态规划适用于具有重叠子问题的情况。
重叠子问题指的是在求解问题的过程中，多次出现相同的子问题。
如果每次遇到这些子问题都重新计算，将会导致大量的重复计算，效率低下。
通过动态规划，我们可以保存已经计算过的子问题的解，当再次遇到相同的子问题时，直接使用之前保存的结果，从而大大提高计算效率。
例如在斐波那契数列的计算中，如果我们使用递归的方法，会发现对于相同的斐波那契数会被多次计算。
而通过动态规划，我们可以创建一个数组来保存已经计算出的斐波那契数，当需要某个数时，直接从数组中获取，避免了重复计算。
动态规划在资源分配问题中也有广泛的应用。
比如生产计划的制定，工厂有一定的资源（如人力、材料、时间等），需要安排生产多种产品，每种产品的生产需要不同的资源投入和产生不同的收益。
我们需要确定每种产品的生产数量，以最大化总收益。
在这个过程中，我们可以将问题分解为不同阶段，每个阶段对应不同的资源分配决策，通过动态规划来找到最优的分配方案。
动态规划部分知识点总结
动态规划部分知识点总结动态规划的基本思想动态规划的基本思想可以用“递推”来描述。
在解决一个问题时，通常需要先确定一个递推关系，然后利用递推关系逐步求解问题的最优解。
以求解最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）问题为例，最长递增子序列是指在一个无序的序列中找到一个最长的子序列，要求子序列中的元素是递增的。
假设原序列为A，最长递增子序列的长度为LIS(i)，则可以通过递推关系来解决这个问题：LIS(i) = max(LIS(j)+1)，其中j<i 且A[j]<A[i]通过这个递推关系，我们可以逐步求解出从A[1]到A[n]的最长递增子序列的长度，最终得到整个序列的最长递增子序列。
动态规划的特点动态规划有一些特点，可以帮助我们更好地理解和应用这种方法。
1. 重叠子问题：动态规划的关键特点之一是重叠子问题，即原问题可以分解为若干个子问题，不同的子问题可能有重叠的部分。
通过记录和利用子问题的解，可以避免重复计算，提高计算效率。
2. 最优子结构：动态规划适用于具有最优子结构性质的问题。
最优子结构指的是原问题的最优解可以通过子问题的最优解来求解。
换句话说，原问题的最优解可以由子问题的最优解推导出来。
3. 状态转移方程：动态规划问题通常可以通过状态转移方程来描述。
状态转移方程是指原问题与子问题之间的关系，它可以用数学公式或递推关系来表示。
通过状态转移方程，可以确定问题的递推规律，从而求解问题的最优解。
动态规划的应用动态规划广泛应用于各种领域，比如算法设计、优化问题、数据挖掘等。
它可以解决许多经典问题，比如最短路径、背包问题、编辑距离、最长公共子序列等。
1. 最短路径：最短路径问题是指在一个加权有向图或加权无向图中，找到一条从起点到终点的路径，使得路径上的边权重之和最小。
动态规划可以用于求解最短路径问题，比如利用Floyd-Warshall算法或Dijkstra算法，通过记录并利用子问题的解来求解最短路径。
动态规划在资源分配中的应用
动态规划在资源分配中的应用在当今复杂多变的社会和经济环境中，资源分配是一个至关重要的问题。
如何有效地将有限的资源分配到不同的任务、项目或活动中，以实现最大的效益和价值，是决策者们面临的挑战。
动态规划作为一种强大的数学优化方法，为解决资源分配问题提供了有效的途径。
让我们先了解一下什么是动态规划。
动态规划是一种在求解多阶段决策过程问题时的优化方法。
它将一个复杂的问题分解成一系列相互关联的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而提高计算效率。
在资源分配中，动态规划可以帮助我们在不同的阶段做出最优的决策，以实现整体的最优资源分配方案。
以企业的生产资源分配为例。
假设一家企业拥有一定数量的人力、物力和财力资源，需要将这些资源分配到不同的产品生产线上，以实现最大的利润。
每个产品线在不同的资源投入下会产生不同的收益，而且资源的投入是有限的。
这时候，动态规划就可以派上用场。
我们可以将整个生产过程划分为多个阶段，每个阶段对应着不同的资源分配决策。
在每个阶段，我们需要考虑当前的资源状况和各个产品线的收益情况，做出最优的资源分配决策。
通过逐步推进，我们可以找到整个生产过程中的最优资源分配方案。
比如说，在第一阶段，我们有 100 个单位的人力、80 个单位的物力和 120 万元的财力。
产品 A 的生产需要 20 个人力、10 个物力和 30 万元财力，预期收益为 50 万元；产品 B 的生产需要 15 个人力、20 个物力和 40 万元财力，预期收益为 60 万元。
通过计算和比较，我们可能会决定在第一阶段将资源分配给产品 B。
然后进入第二阶段，此时剩余的资源发生了变化，我们再次根据新的资源状况和产品收益情况做出决策。
就这样，一步一步地推进，直到所有的资源都分配完毕。
动态规划在资源分配中的优势是显而易见的。
首先，它能够考虑到资源分配的长期效果。
不像一些短视的决策方法，只关注眼前的利益，动态规划通过全局的视角，综合考虑了各个阶段的决策对最终结果的影响，从而做出更具战略性的资源分配方案。
动态规划资源分配问题
小组成员：黄秀梅 罗燕雯 杨俊 李彩霞 林琳 （女） 吴晶莹 邓桂兰 罗碧辉
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1
资源分配问题：只有一种资源有待于分配到 若干个活动，其目标是如何最有效地在各 个活动中分配这种资源。在建立任何效益 分配问题的DP(Dynamic Programming )模型 时，阶段对应于活动，每个阶段的决策对 应于分配到该活动的资源数量；任何状态 的当前状态总是等于留待当前阶段和以后 阶段分配的资源数量，即总资源量减去前 面各阶段已分配的资源量。
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3
课程 1 学分 复习天数
234
1
4 35 2
2
54 5 6
3
4
4
5 68 7
8 7 88
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4
解：这个问题要求作出4个相应关联的决策，即应分配多 少天给每门考试科目。因此，即使这里没有固定的次序， 这四门考试科目可以看成动态规划模型中的四个阶段。 阶段：k＝1，2，3，4。考试科目 决策变量：x（k k＝1，2，3，4）是分配到阶段（考试科目） k的天数； 状态变量：sk是仍待分配的天数（即前面阶段未分配完的天数）
4
f（k
s
，
k
x
）＝
k
P（k
x
）＋
k
max
{
Pi ( x i )}
ik 1
f
பைடு நூலகம்
（*
k
sk
)
max{
f k ( s k , x k )}
x k 1,2 ,3 ..., s k
4
xi sk
ik
x i大于等于 1且为整数
将递推关系写出即是
十动态规划的应用资源分配问题 ppt课件
0 4
max
x2 0,1
5
0
5
x3 s3 0ຫໍສະໝຸດ 1g3(x3) 23
4
5 f3(s3) x*3
0
甲
0
乙
0
丙
0
00
00 1 3 5 4
1
4
4 1 2 7 10 6
2 3 4
6 11 12
62 11 3 12 4
39 4 12
11 11 11 12
5
5 13 11 12 12 十12动态规1划2的应用4资,5源分配问题
5 13 11 12
结果可写 成表格的 形式:
x3 s3 0
1
g3(x3) 23
4
5 f3(s3) x*3
00
00
1
4
41
2
6
62
3
11
11 3
4
12
12 4
5
12 12 十动态规划的应用资源分配问题 12 4,5
k =2，s3 = s2 - x2，s2=0,1,2,3,4,5，0 x2 s2，有
s2 = 2
f2(2)0m x2as2{xg2(x2)f3(s3)}
g2(0)f3(2)
06
xm 20,1a,2xgg22((12))ff33((10))xm 20,1a,2x1504010
x2*(2) =2
x3 s3 0
1
g3(x3) 23
4
5 f3(s3) x*3
0
甲 0
乙 0
丙 0
00
00 1 3
11 11
12 12
s2 = 4
f2(4) 0mx2asx2{g2(x2) f3(s3)}
资源分配的多目标优化动态规划模型
资源分配的多目标优化动态规划模型一、本文概述本文旨在探讨资源分配的多目标优化动态规划模型。
资源分配问题是在有限资源条件下，如何合理、有效地将这些资源分配给不同的活动或项目，以实现特定的目标或优化某些性能指标。
多目标优化则意味着在解决这类问题时，我们需要同时考虑并优化多个目标，如成本最小化、时间最短化、收益最大化等。
动态规划作为一种重要的数学方法，为解决此类问题提供了有效的工具。
本文首先将对资源分配问题的背景和重要性进行简要介绍，阐述为何需要多目标优化的动态规划模型来解决这一问题。
接着，文章将详细阐述多目标优化动态规划模型的基本概念和原理，包括模型的构建、求解方法以及关键要素等。
在此基础上，文章将结合具体案例，分析多目标优化动态规划模型在资源分配问题中的应用，并探讨其在实际操作中的优缺点。
本文还将对多目标优化动态规划模型的发展趋势进行展望，探讨未来研究的方向和可能的应用领域。
文章将总结全文，强调多目标优化动态规划模型在资源分配问题中的重要性和价值，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
二、资源分配问题的基本框架资源分配问题是一类重要的优化问题，它涉及到如何在多个可选方案之间分配有限的资源，以达到一个或多个预定目标的最优化。
这类问题广泛存在于各种实际场景中，如生产管理、物流规划、能源分配、投资组合等。
为了有效地解决这些问题，我们需要构建一个合理的资源分配多目标优化动态规划模型。
目标函数：目标函数是资源分配问题的核心，它描述了优化问题的目标。
在多目标优化问题中，目标函数通常是一个由多个子目标组成的函数组，这些子目标可能是相互冲突的，需要在优化过程中进行权衡。
约束条件：约束条件描述了资源分配问题中的限制条件，包括资源数量、分配规则、时间限制等。
这些约束条件限定了资源分配的可能性和范围，对于保证优化问题的可行性和实际意义至关重要。
决策变量：决策变量是资源分配问题中的关键参数，它代表了各种可能的资源分配方案。
动态规划在资源配置中的应用分析
动态规划在资源配置中的应用分析在当今复杂多变的商业环境中，资源的有效配置是企业和组织取得成功的关键因素之一。
动态规划作为一种强大的数学优化方法，在解决资源配置问题方面发挥着重要作用。
它能够帮助决策者在面对不确定性和多个阶段的决策过程中，做出最优的选择，从而实现资源的最大化利用和效益的提升。
动态规划的基本概念可以追溯到 20 世纪 50 年代，它是一种基于分阶段决策的优化方法。
与传统的静态规划不同，动态规划考虑了时间和阶段的因素，将一个复杂的问题分解为一系列相互关联的子问题，并通过逐步求解这些子问题来获得最终的最优解。
在资源配置领域，动态规划的应用范围非常广泛，包括生产计划、库存管理、项目调度、人力资源分配等多个方面。
以生产计划为例，企业需要在一定的生产周期内，根据市场需求和生产能力，合理安排各种产品的生产数量和时间。
这是一个典型的资源配置问题，因为企业需要在有限的人力、物力和财力资源的约束下，满足市场需求并实现利润最大化。
通过运用动态规划方法，企业可以将生产计划划分为多个阶段，每个阶段对应一个生产周期。
在每个阶段，企业需要根据当前的市场需求、库存水平和生产能力，决定生产哪种产品以及生产多少数量。
通过逐步求解每个阶段的子问题，并考虑到后续阶段的影响，企业可以制定出最优的生产计划，从而有效地利用资源，降低生产成本，提高生产效率。
库存管理也是资源配置中的一个重要问题。
企业需要合理控制库存水平，以满足市场需求的同时，降低库存成本。
动态规划可以帮助企业在不确定的市场需求情况下，制定最优的库存策略。
例如，企业可以根据历史销售数据和市场预测，将库存管理划分为多个阶段。
在每个阶段，企业需要决定是否补货以及补货的数量。
通过考虑库存持有成本、缺货成本和补货成本等因素，动态规划可以帮助企业找到最优的库存水平，从而在保证供应的前提下，降低库存成本。
在项目调度方面，动态规划同样具有重要的应用价值。
例如，在建筑工程项目中，需要合理安排各项任务的开始时间和结束时间，以确保项目按时完成，同时最小化项目成本。
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4 动态规划的应用—资源分配问题
例1 某工业部门根据国 设备
工厂
家计划的安排， 拟将某种 台数 甲 乙 丙
高 效率的设备五台， 分配
0
0
0
0
给所 属的甲、乙、丙三个
工厂， 各工厂若获得这种设
1
3
5
4
备之后， 可以为国家提供
2
7
10
6
的赢利如表 所示。问： 这
3
9 11 11
五台设备如何 分配给各工
4
12 11 12
厂， 才能使国家 得到的赢
5
13 11 12
利最大？
4 动态规划的应用—资源分配问题
x1
x2
x3
s1
s2
s3
工厂甲
工厂乙
工厂丙
指标值（赢利） 指标值（赢利） 指标值（赢利）
v1(s1，x1)
边界条件：f4(s4)=0
阶段指标：vk(sk，xk)见表中所示
4 动态规划的应用—资源分配问题
第三阶段：
v3(s3，x3)
f3 (s3)
max
x3 s3
v3
s3 , x3
f4
s4
s3
x3
f3(s3) x3*
0 123 4 5
设备 台数
0 1 2 3 4 5
工厂 甲乙 丙 00 0 35 4 7 10 6 9 11 11 12 11 12 13 11 12
,1 x 1
1f
s 2 x1
1
s1= 5
s1，x1取整数
0≤x1≤s1
设备 台数
0 1 2 3 4 5
工厂 甲乙 丙 00 0 35 4 7 10 6 9 11 11 12 11 12 13 11 12
s2 f2(s2) 00 15 2 10 3 14 4 16 5 21பைடு நூலகம்
v1(s1，x1)+f2(s2)
0≤s3≤5 x3=s3 s3， x3取整数
00
1
4
2
3
4
5
00
41
6
6
2
11
11 3
12
12 4
12 12 5
4 动态规划的应用—资源分配问题
第二阶段：
f2 (s2 ) max v2 s2 , x2 f3 s3 0 x 2s2
maxv2s2, x2 f3s2 x2 0x2s2
0≤s2≤5 0≤x2≤s2
x1* 0,2
（1）x1*=0 s2=5 x2*=2 s3=3 x3*=3
甲：0台，乙：2台，丙：3台
（2）x1*=2 s2=3 x2*=2 s3=1 x3*=1
甲：2台，乙：2台，丙：1台
两个方案总盈利均为21万元。
4 动态规划的应用—资源分配问题
生产与存储问题
设备更新问题
可靠性问题
动态规划的 其它应用
西安邮电大学现代邮政学院
Xi'an post and telecommunications university modern post College
第七章 动态规划
主讲教师 贾玉花
主要内 容
1 动态规划的基本概念
2 动态规划的基本方程
运
3 动态规划的逆推解法
筹
学
4 动态规划的应用
4 动态规划的应用—资源分配问题
v2(s2，x2)
v3(s3，x3)
阶段k：设备每分配给一个工厂，作为一个阶段。甲、乙、丙三个工厂分别
编 号为1,2,3。
状态变量sk：分配给第k个工厂至第n个工厂的设备台数。
决策变量xk：分配给第k个工厂的设备台数。 决策允许集合：0≦xk≦sk
状态转移方程：sk+1=sk-xk
递推方程：fk sk max vk sk , xk fk1 sk1 0xk sk
s1
x1
f1(s1) x1*
0123 4 5
5 0+21 3+16 10+11 11+6 11+4 11+0 21 0,2
4 动态规划的应用—资源分配问题
表1
表2
s3 f3(s3) x3*
s2
0 00
0
1 41
1
2 62
2
3 11 3
3
4 12 4
4
5 12 5
5
表3
s1 5
f1(s1) 21
f2(s2) x2* 00 51 10 2 14 2 16 1,2 21 2
设备 台数
0 1 2
工厂 甲乙 丙 00 0 35 4 7 10 6
s3 f3(s3) 00 14 26
s2，x2取整数
3 4
9 11 11 12 11 12
3 11 4 12
5 13 11 12
5 12
v2(s2，x2)+f3(s3)
s2
x2
f2(s2) x2*
0 123 4 5
0 0+0
0
0
1 0+4 5+0 2 0+6 5+4 10+0 3 0+11 5+6 10+4 11+0
5
1
10 2
14 2
4 0+12 5+11 10+6 11+4 11+0
16 1,2
5 0+12 5+12 10+11 11+6 11+4 11+0 21 2
4 动态规划的应用—资源分配问题
第一阶段：
f1(s1)
max
0 x1s1
v1 s ,1 x
1
f
s2
2
max v s 0x1s1
采购问题
背包问题
谢谢！