




版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
第9章動態(tài)規(guī)劃2/6/20231課件教學目標與要求【教學目標】1.理解下列基本概念:狀態(tài)變量,決策變量,策略,狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,指標函數(shù)和最優(yōu)值函數(shù)2.理解動態(tài)規(guī)劃的基本方程和最優(yōu)化原理3.理解動態(tài)規(guī)劃模型建立過程5.掌握順序算法與逆序算法解題方法【知識結(jié)構】2/6/20232課件[引例]馬車驛站問題124833538667863235AB2B1D2D1C3C2C4C1EA—B—C—D—E階段1階段2階段3階段44個階段EED1
D2D1
D2D1
D2D1
D2C2
C3
C4C1
C2
C31D1E1D2E2C4D1
C4D22C3D1
C3D22C2D1
C2D22C1D1
C1D23B2C2
B2C3
B2C43B1C1
B1C2
B1C3B1
B22AB1
AB2AB2B1C4C3C2C1D1D24321終點路線數(shù)可選路線起點階段一共有2×3×2×1=12條不同的路線f(E)=0f(D1)=2f(D2)=1f(C1)=8f(C2)=5f(C3)=4f(C1)=5f(B1)=8f(B2)=11f(A)=13回顧分析過程:1.將分析對象劃分成4階段;2.每階段始點狀態(tài)與終點狀態(tài)有關,而不考慮始終點狀態(tài)如何形成(無記憶性);3.每階段各始點狀態(tài)為終點狀態(tài)與始點至終點距離之和的最小值(狀態(tài)轉(zhuǎn)移)這種最優(yōu)化方法稱為動態(tài)規(guī)劃,由美國數(shù)學家貝爾曼等人于20世紀50年代創(chuàng)立.2/6/20233課件9.1.1動態(tài)規(guī)劃的基本概念1.階段:把所給問題的過程,恰當?shù)胤譃槿舾蓚€相互聯(lián)系的階段,以便能按一定的次序去求解。描述階段的變量稱為階段變量,常用k表示。[導入案例]中k=1,2,3,42.狀態(tài)變量:每個階段開始所處的自然狀況或客觀條件(用點集表示).如引例:
第1階段的狀態(tài)就是起點A,記為s1={A};
第2階段有2個狀態(tài){B1,B2},記為s2={B1,B2};
第3階段有4個狀態(tài){C1,C2,C3,C4},記為s3={C1,C2,C3,C4};
第4階段有2個狀態(tài){D1,D2},記為s4={D1,D2};3.決策變量:在某一階段的某個狀態(tài)時的不同選擇,如引例中B1狀態(tài)下有3種選擇:
B1—C1,B1—C2,B1—C3
這3種選擇構成了允許決策的集合。不同狀態(tài)下允許決策的集合也不同,故決策變量是狀態(tài)變量的函數(shù),即xk(sk)∈D(sk)124833538667863235AB2B1D2D1C3C2C4C1EA—B—C—D—E階段1階段2階段3階段44個階段4.策略按順序排列的決策組成的集合,由過程的第k階段開始到終止狀態(tài)為止的過程(或k子過程),k子過程的策略稱子策略,記為Pk,n(sk),即Pk,n(sk)={xk(sk),xk+1(sk+1),…,xn(sn)}當k=1時,即為全過程的一個策略。如引例中:D—E,即4到5過程起始有2個狀態(tài),D1和D2,因此有P4,5={D1—E,D2—E}5.狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程確定過程是由一個狀態(tài)到另一個狀態(tài)的演變過程。第k階段狀態(tài)變量值給定后,如果確定決策變量,第k+1階段狀態(tài)變量值就完全確定。即:sk+1=T(sk,xk)如引例中:若對A—B1,A—B2選擇了A—B1,則s2=5,B1到C有3種選擇:B1—C1、B1—C2、B1—C3,若選擇了B1—C2,則s3=s2+d(B1,C2)=86.指標函數(shù)用來衡量所實現(xiàn)過程優(yōu)劣的一種數(shù)量指標。其基本方程有加法和乘法兩種形式,通常加法形式用的較多,其公式為:7.邊界條件起始或終止條件。2/6/20235課件5.1.2動態(tài)規(guī)劃的基本原理124833538667863235AB2B1D2D1C3C2C4C1EA—B—C—D—E階段1階段2階段3階段44個階段最優(yōu)化原理
(Optimalityprinciple):最優(yōu)策略具備這樣的性質(zhì):無論初始狀態(tài)與初始決策如何,以后諸決策對以第一個決策所形成的狀態(tài)作為初始狀態(tài)的過程而言,必然構成最優(yōu)策策略.通俗地說:最優(yōu)策略的子策略也是最優(yōu)的.例如,在導入案例中,最優(yōu)策略是A—B1—C2—D1—E,最短距離為13,其子策略:B1—C2—D1—E,C2—D1—E,D1—E也是最優(yōu)的。依據(jù)這一原理,從后往前推各階段最優(yōu)子過程,從而得到全程最優(yōu)過程。設f(i)表示從點i到終點E的最短距離,d(i,j)表示點i,j之間的距離.顯然f(E)=0,為該問題的邊界條件.k=4決策:D1Ek=3決策:D2E決策:C1D1決策:C2D1k=2決策:C3D2決策:C4D2決策:B1C2決策:B2C3k=1決策:AB1最短路線:AB1C2D1E最短路長:132/6/20236課件5.1.2動態(tài)規(guī)劃的最優(yōu)化原理2/6/20237課件9.2.1動態(tài)規(guī)劃模型的建立指標函數(shù)通常有兩種形式:加法形式和乘法形式。2/6/20239課件9.2.2動態(tài)規(guī)劃問題的解法:逆序法最優(yōu)值函數(shù)f(k):從k階段到E的最短距離;階段指標函數(shù),即該階段選擇不同路線的距離。從后向前推。S1={A}S2={B1,B2}S3={C1,C2,C3,C4}S4={D1,D2}S5={E}f5(E)=0同理f4(D1)=2,f4(D2)=1同理f3(C2)=5,f3(C3)=4,f3(c4)=5同理f2(B2)=11124833538667863235AB2B1D2D1C3C2C4C1EA—B—C—D—E階段1階段2階段3階段42/6/202310課件9.2.2動態(tài)規(guī)劃問題的解法:順序法124833538667863235AB2B1D2D1C3C2C4C1EA—B—C—D—E階段1階段2階段3階段4最優(yōu)值函數(shù)f(k):從A到k階段的最短距離;階段指標函數(shù),即該階段選擇不同路線的距離。從前向后推。S0={A}S1={B1,B2}S2={C1,C2,C3,C4}S3={D1,D2}S4={E}最優(yōu)值函數(shù):f0(A)=0f1(B1)=5,f2(B2)=3f2(C1)=7,f3(C2)=8,f3(C3)=10,f3(c4)=9f3(D1)=11,f4(D2)=132/6/202311課件k=3x3s3P3(x3)f3(s3)x3*0123450123450379111203791112012345k=2x2s2P2(x2)+f3(s2-x2)f2(s2)x2*01234501234500+30+70+90+110+125+05+35+75+95+119+09+39+79+911+011+311+712+012+312+00591216180121,222,3k=1x1s1P1(x1)+f2(s1-x1)f1(s1)x1*01234550+184+168+1211+911+511+0201,2,3012345甲乙丙00045389711119111211111212方案一:1,2,2方案二:2,1,2方案三:2,2,1方案四:3,2,02/6/202313課件案例2設備負荷問題某種機器可在高低兩種不同的負荷下進行生產(chǎn),設機器在高負荷下生產(chǎn)的產(chǎn)量函數(shù)為g=9x,其中x為投入生產(chǎn)的機器數(shù)量,季度完好率為a=0.65,在低負荷下生產(chǎn)的產(chǎn)量函數(shù)為h=4y,其中y為投入生產(chǎn)的機器數(shù)量,季度完好率為b=0.95。設資源擁有量100.解4季度看成4階段
sk第k季初擁有完好機器數(shù)
xk第k季分配給高負荷機器數(shù),則低負荷分配數(shù)sk-xk
下季度初完好機器數(shù)sk+1=0.65xk+0.95(sk-xk)
第k季產(chǎn)量vk=6xk+4(sk-xk)2/6/202314課件k=4f4是x4的增函數(shù),故最大值解為x4*=s4,相應地有f4(s4)=9s4k=3f3是x3的增函數(shù),故最大值解為x3*=s3,相應地有f3(s3)=14.85s32/6/202315課件Lingo程序model:
sets: JD/1..4/:s,x,v; !定義狀態(tài)變量、決策變量和指標函數(shù); ZB/1..5/:f; !定義最優(yōu)值函數(shù);
endsets f(5)=0; !初始化最優(yōu)值函數(shù); s(1)=100; !初始化狀態(tài)變量;
@for(jd:x<=s); !決策變量取值限制;
@for(jd(k)|k#lt#4:s(k+1)=0.65*x(k)+0.95*(s(k)-x(k));); !狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程;
@for(jd(k):v(k)=9*x(k)+4*(s(k)-x(k))); !指標函數(shù)表達式;
@for(zb(k)|k#lt#5:f(k)=v(k)+f(k+1);); !基本方程;
max=f(1);
!目標;end2/6/202317課件案例3生產(chǎn)庫存問題2/6/202318課件案例3生產(chǎn)庫存問題2/6/202319課件案例3生產(chǎn)庫存問題階段12345需求/dk23243逆推:f5=26.5,s5=0,x5*=0或3s4=3↑x4*=6←s4=0↑→x4*=0s3=1↑s3=4↑x3*=0或3←→x3*=6s2=3↑s2=0↑s2=0↑x2*=6←→x2*=0→x2*=0s1=0↑x1*=2←s1=3↑→x1*=5s1=3↑→x1*=52/6/202321課件案例4背包問題2/6/202322課件案例4背包問題2/6/202323課件本章小結(jié)本章介紹了動態(tài)規(guī)劃的基本概念、基本原理和幾種典型的應用問題。要求1)理解動態(tài)規(guī)劃的核心概念狀態(tài)與狀態(tài)變量、決策與決策變量、策略、狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程、指標函
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 動火現(xiàn)場安全施工協(xié)議書
- 合同項目減扣協(xié)商協(xié)議書
- 鄉(xiāng)鎮(zhèn)購買動物防疫協(xié)議書
- 房屋買賣延遲還款協(xié)議書
- 工程尾款分期支付協(xié)議書
- 應急安全教育共建協(xié)議書
- 兄弟之間買房補助協(xié)議書
- 勞動合同履約保證協(xié)議書
- 非因公死亡支付協(xié)議書
- 煤礦大型設備包機協(xié)議書
- 昆蟲生態(tài)學 第三章種群生態(tài)學課件
- 2025屆天津市和平區(qū)第二十中學數(shù)學八下期末復習檢測模擬試題含解析
- (五調(diào))武漢市2025屆高三年級五月模擬訓練語文試卷(含答案詳解)
- 政府委托經(jīng)營協(xié)議書
- 江蘇省南通市通州區(qū)、如東縣2025屆九年級下學期中考一?;瘜W試卷(含答案)
- (高清版)DG∕TJ 08-2243-2017 市屬高校建筑規(guī)劃面積標準
- 良渚文化課件
- 股權無償劃轉(zhuǎn)協(xié)議書
- 食品配送服務質(zhì)量保障措施
- (統(tǒng)編2024版)七下語文期末專題總復習課件(共6個專題)新教材
- 【MOOC答案】《電力電子學》(華中科技大學)章節(jié)作業(yè)期末慕課答案
評論
0/150
提交評論