管理运筹学动态规划
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。
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。
第8章 动态规划《管理运筹学》PPT课件

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。
运筹学教材课件(第四章动态规划)

最优解的存在性
对于多阶段决策问题,如果每个 阶段的决策空间是有限的,则存 在最优解。
最优解的唯一性
对于某些多阶段决策问题,可能 存在多个最优解。在这种情况下, 我们需要进一步分析问题的性质 和约束条件,以确定最优解的个 数和性质。
最优解的稳定性
在某些情况下,最优解可能受到 参数变化的影响。我们需要分析 最优解的稳定性,以确保最优解 在参数变化时仍然保持最优。
VS
详细描述
排序问题可以分为多种类型,如冒泡排序 、快速排序、归并排序等。动态规划可以 通过将问题分解为子问题,逐一求解最优 解,最终得到全局最优解。在排序问题中 ,动态规划可以应用于求解最小化总成本 、最大化总效益等问题。
04
动态规划的求解方法
逆推法
逆推法
从问题的目标状态出发,逆向推算出达到目标状态的 最优决策,直到达到初始状态为止。
案例二:投资组合优化问题
要点一
总结词
要点二
详细描述
投资组合优化问题是动态规划在金融领域的重要应用,通 过合理配置资产,降低投资风险并提高投资收益。
投资组合优化问题需要考虑市场走势、资产特性、风险偏 好等多种因素,通过动态规划的方法,可以确定最优的投 资组合,使得投资者在风险可控的前提下,实现收益最大 化。
详细描述
在背包问题中,给定一组物品,每个物品都有一定的重量和价值,要求在不超过背包容量的限制下, 选择总价值最大的物品组合。通过动态规划的方法,可以将背包问题分解为一系列子问题,逐一求解 最优解。
排序问题
总结词
排序问题是动态规划应用的另一个重要 领域,主要涉及到将一组元素按照一定 的顺序排列,以达到最优的目标。
本最小化和效率最大化。
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《管理运筹学》案例演示(动态规划)

x1
[
]
第一季度生产量加库存量要满足本季度需求量, 又不能超过第一到第四季度的总需求: 最高生产量为6个单位:
2 ≤ x1 + s1 ≤11 0 ≤ x1 ≤ 6
f1 ( s1 )
x1
0 1 2
21
Байду номын сангаас
3
21.5
4
22
5
6
f1 ( s1 )
∗ x1
s1
0
20.5 21.5 20.5
5
第四步:最佳生产决策:第一季度生产5单位产品,期末库存量为 3单位;第二季度不生产,期末库存量为零;第三季度生产6单位 产品,期末库存量为4单位;第四季度不安排生产。
8 100 75 53
A B C
问如何确定三个项目计划的投资额,才能使8千万元的资金投 资后的利润最大。 解: 阶段变量k ( k =1,2, 3 ):每投资一个项目作为一个阶段; 状态变量sk :可以对第k个项目投资的资金数(即投资 第k个项目前的资金数); 决策变量xk:第k 个项目的投资, 0≤xk≤sk;
11 10.5 8 8 8 8 5
6 5 0 0 0 0 0
第三步:第二到第四季度的最佳生产决策; 第二到第四季度的最低生产成本:
f2 (s2 ) = m c2( x2 , s2 ) + f3 (s3 ) in
x2
[
]
约束条件: 由于第一季度期初库存s1= 0,而最高生产量x1= 6 ,市场需求量d1=2,所以,第二季度期初的库存量应为: 第二季度生产量加库存量要满足本季度需求量, 又不能超过第二到第四季度的总需求: 最高生产量为6个单位:
该季度生产量不能超过6个单位:
运筹学第六章 动态规划

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
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。
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

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。
《管理运筹学教案》课件

《管理运筹学教案》PPT课件一、引言1. 课程介绍:管理运筹学的定义、目的和应用领域2. 课程目标:让学生了解和掌握运筹学的基本概念、方法和应用3. 课程安排:10个章节,每章包含理论讲解、案例分析和练习题二、线性规划1. 线性规划的定义和应用2. 线性规划的基本概念:目标函数、约束条件、可行解、最优解3. 线性规划的图解法和解法4. 案例分析:最小成本物流配送问题三、整数规划1. 整数规划的定义和应用2. 整数规划的基本概念:整数变量、约束条件、可行解、最优解3. 整数规划的解法:贪心算法、动态规划、分支定界法4. 案例分析:人员排班问题四、动态规划1. 动态规划的定义和应用2. 动态规划的基本概念:状态变量、决策变量、状态转移方程、最优策略3. 动态规划的解法:自顶向下法、自底向上法4. 案例分析:最短路径问题五、非线性规划1. 非线性规划的定义和应用2. 非线性规划的基本概念:非线性函数、约束条件、可行解、最优解3. 非线性规划的解法:梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法4. 案例分析:最大化利润问题六、目标规划1. 目标规划的定义和应用2. 目标规划的基本概念:多目标规划、目标函数、约束条件、有效解3. 目标规划的解法:分层递阶法、平方规划法、图解法4. 案例分析:资源分配问题七、决策分析1. 决策分析的定义和应用2. 决策分析的基本概念:决策变量、目标函数、约束条件、可行解3. 决策分析的解法:确定性决策、风险性决策、不确定性决策4. 案例分析:产品组合决策问题八、网络计划1. 网络计划的定义和应用2. 网络计划的基本概念:活动、节点、路径、最早开始时间、最晚开始时间3. 网络计划的类型:PERT、CPM、Gantt图4. 案例分析:项目调度问题九、排队论1. 排队论的定义和应用2. 排队论的基本概念:到达过程、服务过程、排队系统、队列长度、等待时间3. 排队论的模型:M/M/1、M/M/c、M/G/14. 案例分析:银行排队问题十、库存管理1. 库存管理的定义和应用2. 库存管理的基本概念:库存水平、订货周期、订货量、库存成本3. 库存管理的方法:固定订货量系统、固定订货周期系统、连续检查系统4. 案例分析:物料需求计划问题重点和难点解析一、线性规划1. 线性规划的基本概念理解:目标函数、约束条件的设定及解的最优性的判断。
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。
运筹学第五章动态规划

和 dk 2 (sk ));
(4) 允许决策集: D k ( s k ) ( x k , y k ) 0 ≤ y k ≤ s k ; 0 ≤ x k ≤ 1 0 0 0 ( s k y k )
状态转移方程: s k 1 s k x k y k ,s 1 5 0 0k4,3,2,1
其中s 5 表示第四阶段末的状态; (5) 阶段指标: v k ( s k ,x k ,y k ) q k y k p k x k ,k4,3,2,1;
5.1 动态规划的基本概念和模型
5.1.1 动态规划的基本概念
下面结合实例来介绍动态规划的基本概念:
【例5.1】 如图5.1所示,在处有一水库,现需从点铺设一条 管道到点,弧上的数字表示与其相连的两个地点之间所需修建 的渠道长度,请找出一条由到的修建线路,使得所需修建的渠 道长度最短。
2
A4
3
B
7
(1) 按月份分段: k4,3,2,1;
(2) 状态变量: s k 表示第 k 个月月初的库存量;
(3) 决策变量: dk1(sk表) 示第 k 个月已有库存 s的k 情况下,要定
购的商品量, dk2表(sk示) 第 个月k 已有库存 的商品量(为方便,后面将分别依次用 ,
的 来x sk 情 代k y况 替k 下,要d销k1(售sk )
(6) 动态规划基本方程:
fk(s k) (x k,y m k) a D x k(s k)v k(s k,x k,y k) fk 1 (s k 1 )
f5 (s 5 ) 0 k 4 ,3 ,2 ,1
求解(要求板书) 辅图1
辅图2
辅图3
5.2.3 动态规划的顺序解法
【 例 5.3】 图 5.3 所 示 为 一 水 利 网 络 , A 为 水 库 , 分B 1 ,别B 2 为,B 3 不;C 同1 ,C 的2 ,供C 3 水;D 目1 ,D 的2地,试找出给各供水目的地供水的 最短路线。
运筹学资料6动态规划1.

于是从A城市到达E城市的阶段数 有下列四种情形:
3.从A城市通过其他B、C、D三城 市之二到E城市,三个阶段。
4.从A城市通过其他B、C、D三城 市各一次到E城市,四个阶段。
例7-5(一定阶段最短路问题) W 先生每天驾车去公司上班。如图, W先生的住所位于A,公司位于F, 图中的直线段代表公路,交叉点 代表路口,直线段上的数字代表 两路口之间的平均行驶时间。现 在W先生的问题是要确定一条最 省时的上班路线。
fk(Sk)= Min r(Sk,dk(Sk))+fk+1(Sk+1)
dk(Sk)
k=1,2,3,4,5
f6(S6)=0
这种递推关系称为动态规划 的函数基本方程。
贝尔曼(Ballman)最优化原理
E
F
如果S3=C2,则下一步能取D2或D3,故 f3(C2)=Min r(C2,D2)+ f4(D2) r(C2,D3)+ f4(D3) =Min(3+5,2+7)=8
最短路线: C2——D2——E2——F 最优解: d3*(C2)= D2
4 A3
4 1 C3
B2
2
2
C2 3
5 B1 4
3 C1 3
5 B1 4
3 C1 3
D3 5
E2
3
2
D2
4
F
4
2 E1
D1
A
B
C
D
E
F
d 2 r (S 2,d 2 (S 2))+ f3(S 3) f 2(S 2) d 2 (S 2)
S2
C1 C2 C3
B1
12 13 -
12
C1
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。
管理运筹学第3章:动态规划

B
fn*(Sn)
=
min [dn(sn,xn)+ fn+1*(Sn+1)
], n=4、3、2、1
xn∈Dn(Sn) f5*(S5) = min [r5(s5,x5)] x5∈D5(S5) 三、求解过程:
用反向嵌套递推法:从最后一个阶段开始,依次对各子过程寻优,直至获得全过程的最优, 形成最优策略,获得最优策略指标值。
4
3.3 DP建模及求解
一、建模条件:
决策过程本身具有时顺序性或可以转化为具有时序性的决策问题, 均可建立动态规划数学模型求解。
二、典型动态决策问题建模及其求解
1、最短路线问题
例1:求下列图中A到F的最短路线及最短路线值。
B1 3 A 4 B3 5 4 B2
9 5
C1 8 C2
1 5
D
1
4 2 E1 1 F 2 E2 5
5
3
4 6
D
2
6 9 7
5
1 7 C3 4 2
4
D
3
B1 3 4
9 5
C1 8
1 5
D
1
4
2
A 4
5
B2
5 1 B3 7
3
C2
4 6
D
2
6 9 7 5
E1
1 F 24 C3 24E2D
3
1、阶段(stage)n: n = 1、2、3、4、5。 2、状态(state)Sn: S1={A},S2={B1,B2,B3},S3={C1,C2,C3},S4={D1,D2,D3},S5={E1,E2}。 3、决策(decision)Xn:决策集Dn(Sn)。 D1(S1)={X1(A)}={B1,B2,B3}= S2, D2(S2)={X2(B1),X2(B2),X2(B3)}={C1,C2;C1,C2,C3 ;C2,C3 }={C1,C2,C3}=S3, D3(S3)={X3(C1),X3(C2),X3(C3)}={D1,D2;D1,D2,D3; D1,D2,D3}={D1,D2,D3}=S4, D4(S4)={X4(D1),X4(D2),X4(D3)}={E1,E2;E1,E2;E1,E2}={E1,E2}=S5, D5(S5)={X5(E1),X5(E2)}={F;F}={F}。 4、状态转移方程:Xn = Sn+1 5、指标函数(距离):dn(sn,xn)。 d2(B3,C2)=1, d3(C2,D3)=6 等。 6、指标递推方程:fn*(Sn) = min [rn(sn,xn)+ fn+1*(Sn+1) ], n=4、3、2、1
运筹学动态规划的概念

运筹学动态规划的概念运筹学中的动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学方法。
它适用于需要做出一系列决策才能获得最优解的情况。
在这种情况下,每个决策都会对接下来的决策产生影响,因此需要考虑整个过程的影响。
动态规划的实质是将多阶段决策过程拆解成一系列子问题,每个子问题都可以用一个状态来描述。
通过求解每个子问题的最优解,就可以逐步得到整个过程的最优解。
动态规划的基本思想是以最优子结构为基础,避免重复计算已经求解过的子问题的过程。
也就是说,如果我们已经知道了子问题的最优解,那么整个问题的最优解就可以通过这些子问题的最优解推导出来。
通常情况下,动态规划问题需要满足以下几个条件:1.具有最优子结构特征:问题的最优解是由子问题的最优解组合而成的。
2.无后效性:子问题的解一旦确定,就不会被改变。
3.子问题重复性:不同的子问题可能会对应相同的状态。
4.边界性:即为问题的较小的子问题需要单独处理。
通过以上条件,我们就可以将动态规划问题分解为一个个子问题,并求解每个子问题所对应的最优值。
动态规划的基本流程分为三个步骤:1.定义状态:构建状态转移方程需要定义状态,状态通常用一个或多个变量来表示,变量的取值代表状态。
2.写出状态转移方程:根据定义好的状态,写出各个状态之间的转移方程。
3.确定边界条件:对较小的子问题需要单独处理,因此当状态变量为边界值时,需要特殊处理。
动态规划的应用广泛,它可以用于解决大量的问题。
例如,求解最长公共子序列问题、背包问题、最短路问题、字符串编辑距离问题等等。
它在图像处理、自然语言处理、生物信息学等领域中也有广泛的应用,如图像去噪、序列比对、DNA 序列匹配等。
总之,动态规划是运筹学中一种解决多阶段决策问题的重要方法,它通过将问题分解成子问题,并求解每个子问题的最优解,得出整个问题的最优解。
在实际应用中,我们需要根据具体问题特点,定义好状态,写出好的状态转移方程,才能有效地解决问题。
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第一节:现实中的动态规划问题 第二节:动态规划基本概念 第三节:动态规划的基本方法 第四节:配载问题 第五节:生产和库存控制问题 第六节:资源分配问题 第七节:动态规划应用
多式联运是一种以实现货物整体运输最优化为目标的联合运输组织 形式,它以集装箱为媒介,把水路、公路、以及铁路等多种运输方式有 机地结合起来,构筑连续的、综合性的一体化货物运输网络。在集装箱 多式联运系统中,各种运输方式的组织优化直接关系到货物运输的费用 、时间和运输质量。
p1(s1) = { x1(s1),x2(s2),… ,xn(sn)} ∈P 1
而
pk(sk) = { xk(sk),xk+1 (sk+1),… ,xn(sn)} ∈Pk
称为第k子过程策略,简称子策略。
8
六、指标函数
(1) 阶段指标函数
用vk(sk,xk)表示第k段处于sk状态且所作决策为xk∈P 1
如何制定 运输方式 组合优化 方案使在 满足客户 需求的条 件下降低 集装箱运 输总成本?
公路运输 铁路运输 水路运输
成都-郑州
1474 1353
/
郑州-南京
704 695
/
南京-上海
349 303 392
运输方式 铁路运输
运 载 工 具 速 70 度(km/h)
公路运输 100
水路运输 36
运输方式 铁路运输 中转时间(h) 7
2°递推 (逆推)求解 3°得出 (顺推)结论
12
20
8
2 19
c 12 14
14 6
d
35
7
9
g5
5 s
b 10
6 e
4
5
1
19 13
12 8
h
2
12 a
d1(s)=b k=1
11
k=2
f
10
2
k=3
d2(b)=d d1(s)=b d3(d)=g
f3
?d ??
min
?? ?
d
3
?d3
?d, g ?? ?d, h??
(3) 最优决策
构成最优策略的决策称为 最优决策,记为x k *。 (4) 最优值:最优策略对应的最优指标 f *1
一、最优化原理 作为一个全过程最优策略具有这样的性质:
无论过去的状态和决策如何,对前面所形成的状态而言, 余下的诸决策必构成最优策略 。
二、函数基本方程
和
f*n+1(sn+1) = 0 f*k(sk) = opt {v k(sk,xk)+f k+1*(sk+1)}
二、状态
状态表示某段的初始条件。用 sk表示第k段的状态,称为第k段 状态变量。sk ∈Sk
三、决策
是指人们对某一阶段活动中各种不同的 行为或方案或途径等的 一种选择。
用xk表示第k段的决策,称为第k段决策变量。由于决策随状态 而变,所以决策变量xk是状态变量sk的函数,记为 xk= xk(sk)
xk ?sk ?? Dk ?sk ?
公路运输 3
水路运输 18
多阶段决策问题
阶段、决策、策略
动态规划的 基本特性( 多阶段决策问题的基本特性)
Q = S1 S2 … Sk 反证法 容易得证。
S k+1 S 'k+1
… k , Sk+1 , … , Sn , T} 全程最优
则 {S k+1 , … , Sn , T}
子程最优
5
动态规划方法的基本思路
最短路问题 —— 标号法
11 2
Q
4 3
11
7 A1 4
7
6 3
A2
2 4
8 41 A3 5
4
B1
1 4
3
7
C1 3
0
6
B2 3
4
T
63 3
B3
4 C2
阶段
1
2
3
4
动态规划的 基本概念
一、阶段
把所研究的问题恰当的划分成若干个相互联系的阶段。用 k = 1,2,…,n 表示阶段序号,称为阶段变量。
ZH物流公司是一家大型的集装箱多式联运经营企业,在成都设有内 陆集装箱货运站(CFS),经营成都——上海间集装箱货物运输服务,其 多式联运通道的主要节点城市为南京与郑州。现有一个货主需要将2个20 英尺的集装箱从成都运往上海,运输路线为成都-郑州-南京-上海,要求 在货物起运后25-30小时之内到达目的地。
x k∈Xk
k = n, n -1, …, 2, 1
积
f*n+1 (sn+1) = 1
f *k ( s k )
=
opt {v
xk∈Xk
k ( s k ,x k )
×f k +1*( s k +1) }
k = n, n -1, …, 2, 1
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三、基本步骤 1°建立模型
(1) 划分阶段,设定 k (2) 设定状态变量 sk (3) 设定决策变量 xk (4) 建立状态转移方程 (5) 确定指标函数 vk,fk* (6) 建立函数基本方程
时的指标,则它就是第k段指标函数,简记为vk。
(2) 过程指标函数
用f k ( s k ,x k ) 表示第k子过程的指标函数 。
它是各vk的累积效应。
常用函数:
和函数 积函数
n
fk(s k,xk ) = ? v i(s i,xi) i= k n
fk(s k,xk ) = ? v i(s i,xi) i= k
k阶段的允许决策集合
四、状态转移方程 sk+1 与sk,xk之间必须能够建立一种明确的数量对应关系,记为
Tk(sk,xk), 即有 sk+1 = Tk(sk,xk)
这种明确的数量关系称为 状态转移方程。
五、策略 由各阶段决策x k 构成的决策序列,称为全过程策略,简称策略,记为
p 1( s1) ,有
9
七、最优解
(1) 最优指标函数 fk*(sk) = opt {f k(sk, pk(sk))}, k=1,2,…,n pk∈Pk
(2) 最优策略 能使上式成立的子策略pk*称为最优子策略,记为 pk* (sk) = { xk*(sk),… ,xn*(sn)} 特别当k=1时,称为最优策略,记为 p1* (s1) = { x1*(s1),… ,xk*(sk),… ,xn*(sn)}
通常情况下,多式联运组织优化问题具有如下几个方面的特点:
? 一、两地之间集装箱货物运输有三种可选的运输方式(公路、铁路、水 路运输)
? 二、集装箱的中转过程有很好的衔接 ? 三、集装箱运量不可以分割,在某两个特定的地点之间,只能选择一种
运输方式 ? 四、集装箱运量对运输价格及运输时间没有明显的影响 ? 五、集装箱运输能力几乎不受限制 ? 六、运输时间须控制在合理范围之内(如集装箱干线船的班期)。
f4 ?g ??? f4 ?h???
?
min
?3?
? ?
9