[管理学]运筹学 动态规划

合集下载

运筹学动态规划

运筹学动态规划

第三节 动态规划应用举例
例1 生产与存储问题 一个工厂生产的某种产品,在一定的时期
内,增大生产批量,能够降低产品的单位成本,但若超过市场的需 求量,就会造成产品的积压而增加存储的费用。因此如何正确地制 定生产计划,使得在整个计划期内,生产和存储的总费用最小,这 就是生产与存储问题。
第三节 动态规划应用举例
第七章 动态规划
第一节 最短线路问题
第二节 动态规划的基本概念和原理 第三节 动态规划应用举例 第四节 决策变量连续的动态规划问题 第五节 乘积形式的目标函数 第六节 随机型动态规划问题
第一节 最短线路问题
一、最短线路问题及其解法
图7-1是一个线路网络图。从A到E要修建一条石 油管道。管道必须在B、C、D三处设立加压站。 在B处有B1,B2,B3三个不同地址可供选择作为 建站点。当然,从A到这3个点的距离是不同的; 同样,C和D处也都有不同的地址可供选择。图 上的圆圈称为节点,表示地址,两个节点之间的 箭线称为线或边,表示可以修建管道,线上的数 字表示两个地址之间的距离。现在的问题是在许 多条从A到E的线路中,找出一条最短的,称为最 短线路问题。
三、最优化原理与动态规划方程
基本步骤为:
(1)将问题的求解过程恰当地分成若干阶段,一般可按问题所处的空间或时间 进行划分,并确定阶段变量,对n个阶段问题来说,k=1,2,…,n。 (2)正确地选择状态变量sk,它应当满足无后效性等三个条件,并确定状态集
合Sk。
(3)确定决策变量xk(sk)及阶段的允许决策集合Dk(sk)。 (4)写出状态转移函数 (5)根据题意,列出指标函数Fk,n,fk(sk),F1,n,f1(s1)。
三、最优化原理与动态规划方程
•最优化原理 对于多阶段决策问题,作为整个 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,就前面决策所形成的状态而言, 余下的诸决策必然构成一个最优子策略。

管理运筹学第5章动态规划

管理运筹学第5章动态规划
递推关系的建立
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

运筹学第10章动态规划

运筹学第10章动态规划
从k阶段状态sk出发,对所有的子策略,最优的过程指标函数称为最 优指标函数,记为fk(sk),通常取Vk的最大值或最小值。
管 理 运 精品资料 筹 学
17
动态(dòngtài)规划要求过程指标满足递推关系 ,即
Vk (sk , xk , xk1, , xn ) Vk [v(sk , xk ),Vk1(sk1, xk1, , xn )]
管 理 运 精品资料 筹 学
20
动态(dòngtài)规划方法的基本思想
• 结合解决最短路线问题来介绍动态规划方法(fāngfǎ) 的基本思想。生活中的常识告诉我们, 最短路线有一 个重要特性: 如果由起点A 经过P 点和H 点而到达终 点G 是一条最短路线, 则由点P 出发经过H 点到达终 点G 的这条子路线, 对于从点P 出发到达终点的所有 可能选择的不同路线来说, 必定也是最短路线。
连和形式 (xíngshì):
VK VK (sk , xk , xk1, , xn ) vk (sk , xk)+VK (sk+1, xk1, , xn )
n1
v j (s j , x j)Vn jk
最优指标函数是
f k (sk ) Opt {vk (sk , xk } f k1 (sk1 )}, k 1,2,, n
xk Dk ( sk )
管 理 运 精品资料 筹 学
18
连乘形式(xíngshì)(VvjK≠0)V:K (sk , xk , xk1, , xn )
vk (sk , xk ) VK (sk+1, xk1, , xn )
n1
j =k
vj
(s j
,
xj
) Vn
最优指标函数是
fk (sk ) Opt {vk (sk , xk } fk1(sk1)}, k 1, 2, , n

运筹学教案动态规划

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。

[管理学]运筹学 动态规划

[管理学]运筹学  动态规划

多阶段决策过程图示
决策 决策
决策
第第

1
2
n
阶阶

段段

动态规划的基本概念
C1 5
2
8 D1 3
4
A
B1 3
4
6
C2
5
58
3
5 6 D2 2
E1 4 3
F
B2 7 C3 4
1
E2
7
8
D3 3
C4 4
1
2
3
4
5
阶段: k=1,2,3,4,5
基本概念(续一)
C1 5
2
8 D1 3
B1 3
4
4
A
6
C2
第七章 动态规划
动态规划简介
多阶段决策过程最优化
多阶段决策过程,是指一类特殊的过程, 它们可以按时间顺序分解成若干个相互联 系的阶段,称为“时段”,在每个时段都 要做决策,全部过程的决策是一个决策序 列。多阶段决策问题也称为序贯决策问题。 多阶段决策问题的目标是要达到整个活动 过程的总体最优。在每个阶段进行决策时 不应仅考虑本阶段最优,尤其应考虑对最 终目标的影响,从而做出对全局来说最优 的决策。 动态规划是符合这种要求的一种决策方法。
C1 5
2
8 D1 3
4
A
B1 3
4
6
C2
5
58
3
5 6
D2
2
E1 4 3
F
B2 7 C3 4
1
E2
7
8
D3 3
C4 4
第二步,k=4,状态变量s4可以取三个值D1,D2,D3。于是
f

第8章 动态规划《管理运筹学》PPT课件

第8章 动态规划《管理运筹学》PPT课件
Vk,n (sk , uk , , sn1) fk [sk , uk ,Vk 1,n (sk 1, uk 1, , 1)] ③函数 fk (sk , uk ,Vk 1,n ) 对于变量 Vk1,n 要严格单调。
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)

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。
感谢您的观看

《管理运筹学》案例演示(动态规划)

《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:
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

h
11
C1 5
2
8 D1 3
4
A
B1 3
4
6
C2
5
58
3
5 6 D2 2
E1 4 3
F
B2 7 C3 4
1
E2
7
8
D3 3
C4 4
第二步,k=4,状态变量s4可以取三个值D1,D2,D3。于是
f4(D1) mindd((D D11,,EE12))ff55((EE12))min53347 f4(D2) mindd((D D22,,EE12))ff55((EE12))min62345
最优路线为:A→B1 →C2 →D2 →E2 →F
从起点A到终点F的最短h 路程为17。
15
动态规划的最优化原理
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。
h
6
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。
f4(D3) mindd((D D33,,EE12))hff55((EE12))min13435 12
k=3
C1 5
2
8 D1 3
B1 3 4
4
A
6
C2
5
58
3
B2 7 C3 4
5
D2
6 2
1
E1 4 E2 3
F
7
8 D3 3
C4 4
f3
(C1)
mindd((CC11,,
D1) D2)
ff44((DD12))
第七章 动态规划
动态规划简介
h
1
多阶段决策过程最优化
多阶段决策过程,是指一类特殊的过程, 它们可以按时间顺序分解成若干个相互联 系的阶段,称为“时段”,在每个时段都 要做决策,全部过程的决策是一个决策序 列。多阶段决策问题也称为序贯决策问题。 多阶段决策问题的目标是要达到整个活动 过程的总体最优。在每个阶段进行决策时 不应仅考虑本阶段最优,尤其应考虑对最 终目标的影响,从而做出对全局来说最优 的决策。 动态规划是符合这种要h 求的一种决策方法。2
h
7
基本概念(续四)
状态转移方程:动态规划中一个阶段的状态 常常是上一阶段的状态和决策的结果。如果 给定了第k阶段的状态sk,和第k阶段的决策 uk(sk),则第k+1阶段的状态sk+1也就完全确 定了,这一关系可用下面的方程表示
sk+1=Tk(sk, uk)
称之为状态转移方程,它表示了由第k阶段 到第k+1阶段状态转移的规律
min85
7 5
12
f3
(C2
)
mindd((CC22
, ,
D1) D2)
ff44((DD12))
min5457
10
f3(C3)
mindd
(C3, (C3,
D2) D3)
ff44((DD32))
min3455
8
f3 (C4 )
mindd((CC44
, ,
D2) D3)
f4 fh4
((DD32))
4
4
A
6
C2
5
58
3
5 6 D2 2
E1 4 3
F
B2 7 C3 4
1
E2
7
8
D3 3
C4 4
状态:各阶段开始时的客观条件。表示状态的变
量称为状态变量,常用sk表示第k阶段的状态变量, 第虑k的阶状段态所应有该状具态有变“量无的后集h效合性记”为Sk。动态规划5 考
基本概念(续二)
决策:当一个阶段的状态取定了后,就可以作 出不同决定(或选择),从而确定下一阶段的 状态,这种决定称为决策。
多阶段决策过程图示
决策 决策
决策
第第

1
2
n
阶阶

段段

h
3
动态规划的基本概念
C1 5
2
8 D1 3
4
A
B1 3
4
6
C2
5
58
3
5 6 D2 2
E1 4 3
F
B2 7 C3 4
1
E2
7
8
D3 3
C4 4
1
2
3
4
5
阶段: k=1,2,3,4,5 h
4
基本概念(续一)
C1 5
2
8 D1 3
B1 3
min8455
9
13
k=2
C1 5
2
8 D1 3
B1 3
4
4
A
6
C2
5
58
3
B2 7 C3 4
5
D2
6 2
1
E1 4 E2 3
F
7
8
D3 3
C4 4
f2(B1) mindd((BB11,,CC12))ff33((CC12))min32110213
d(B1,C3) f3(C3)
68
f2(B2) mindd((BB22,,CC32)) ff33((CC32))min8718015
h
8
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
h
10
最短路线问题的解
C1 5
2
8 D1 3
4
A
B1 3
4
6
C2
5
58
3
5 6 D2 2
B2 7 C3 4178Fra bibliotekD3 3
C4 4
E1 4
F
3
E2
动态规划最通常的 解法,就是逆序递 推的方式求解。
第一步,从k=5开始,状态变量s5可以取两种状态 E1,E2,从它们到终点F的距离分别为4,3。即
f5(E1)=4, f5(E2)=3
d(B2,C4) f3(C4)
79
h
14
k=1
C1 5
2
8 D1 3
B1 3
4
4
A
6
C2
5
58
3
B2 7 C3 4
5
D2
6 2
1
E1 4 E2 3
F
7
8
D3 3
C4 4
f1 (A ) m d d i( (A A n ,,B B 1 2 )) ff2 2 ((B B 1 2 )) m 5 4 i 1 1 n 5 3 17
fk(sk)V k,n(sk,pk *,n)oV p k,n(tsk,pk,n)
h
pk,n
9
特别地,f1(s1)就是从初始状态s1到全过程结 束的整体最优函数。
对最短路线问题阶段指标函数就是两点间 的距离。后部子过程pk,n的指标函数Vk,n(sk, pk,n)就是在第k阶段位于点sk时到终点的距离, 而fk(sk)就是到终点的最短距离。 最短路线问题,就是要求f1(A)以及相应的路 线。
相关文档
最新文档