第四章 动态规划

合集下载

运筹学:第4章 动态规划 第4节 设备更新问题

运筹学:第4章 动态规划 第4节 设备更新问题
三、设备更新问题 企业中经常会遇到一台设备应该使用多少年更新最合算的问 题。一般来说,一台设备在比较新时,年运转量大,经济收入 高,故障少,维修费用少,但随着使用年限的增加,年运转量 减少因而收入减少,故障变多,维修费用增加。如果更新可提 高年净收入,但是当年要支出一笔数额较大的购买费。 设备更新的一般提法为:在已知一台设备的效益函数r(t) ,维 修费用函数u(t) 及更新费用函数 c(t) 条件下,要求在n年内的 每年年初作出决策,是继续使用旧设备还是更换一台新的,使 使n年总效益最大。
阶段指标函数:
gk
(
xk
)
rk
rk (0)
(sk ) uk
uk (sk (0) ck
) (sk
)
xk K xk R
最优指标函数 fk (sk ):第k年初,使用一台已用了sk 年的设 备,到第5年末的最大效益,有
fk
(sk
)
max
rk
rk (sk ) uk (sk ) fk1(sk1) (0) uk (0) ck (sk ) fk1(1)
r3 (2) (0)
u3(2) u3(0)
c3
f4 (2 1) (2) f4 (1)
x3 K x3 R
4 1.5 5.5 max5 0.5 2.2 6.5 8.8,
此时, x3* (2) R
K=3时最优值表
x3
s3
f3 (s3 ) x3*
1 9.5 R 2 8.8 R
K
R
f5 (s5 )
x5*
1
3.5
3
2
2.5
2.3
3
1.75
2
4
0.5
1.5

《动态规划》课件

《动态规划》课件
《动态规划》ppt课 件
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。

《动态规划课件》课件

《动态规划课件》课件

应用场景:求解最短路径、背 包问题等
注意事项:避免重复计算子问 题和记忆化搜索
定义:将问题划分为 若干个较小的子问题, 并逐个解决子问题, 最终得到原问题的解
特点:将原问题分解为 更小的子问题,通过求 解子问题的最优解得到 原问题的最优解
应用场景:适用于 具有重叠子问题和 最优子结构特性的 问题
示例:背包问题、 最大子段和问题等
分段算法的代码 实现
分段算法的时间 复杂度分析
避免重复计算:使用备忘录或动态规划表来记录已计算过的子问题 减少子问题的数量:通过合并或减少不必要的子问题来降低计算复杂度 选择合适的递归方式:根据问题的特点选择最优的递归方式 优化递归栈:通过减少递归深度或使用循环代替递归来提高性能
优化算法:动态规划可以优化算法,提高计算效率 避免重复计算:通过记忆化搜索,避免重复计算,提高计算速度
添加标题ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
添加标题
添加标题
添加标题
动态规划与分治法比较:分治法将 问题分解为子问题,而动态规划将 子问题联系起来
动态规划与回溯法比较:回溯法会 穷举所有可能解,而动态规划可以 避免不必要的搜索
机器学习与深度 学习中的动态规 划
自然语言处理中 的动态规划
计算机视觉中的 动态规划
推荐系统中的动 态规划
最大子段和问题的定义 最大子段和问题的应用场景 最大子段和问题的解决方法 最大子段和问题的实际应用案例
定义:矩阵链乘法问题是一种优化问题,通过动态规划算法来求解
应用场景:在科学计算、机器学习、图像处理等领域都有广泛的应用
算法原理:通过动态规划算法,将矩阵链乘法问题转化为子问题,从而避免重复计算,提高 计算效率
应用场景:背包问题在计算机科学、运筹学、经济学等领域都有广泛的应用,如资源分配、路径规划、时间表安 排等。

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

动态规划写课程设计

动态规划写课程设计

动态规划写课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解动态规划的概念、原理和应用场景。

2. 学生能掌握动态规划问题的解题步骤,包括状态定义、状态转移方程、边界条件等。

3. 学生能运用动态规划解决经典问题,如背包问题、最长递增子序列等。

技能目标:1. 学生能够运用动态规划的思想分析问题,提高问题求解的效率。

2. 学生能够运用编程语言实现动态规划的算法,解决实际问题。

3. 学生能够通过动态规划的实践,培养逻辑思维和编程能力。

情感态度价值观目标:1. 学生通过学习动态规划,培养面对复杂问题时的耐心和毅力。

2. 学生在学习过程中,学会与他人合作、交流,培养团队协作精神。

3. 学生能够认识到算法在生活中的广泛应用,激发对计算机科学的兴趣和热爱。

课程性质:本课程为计算机科学或信息技术相关专业的核心课程,旨在培养学生解决实际问题的能力。

学生特点:学生已具备一定的编程基础和算法知识,具有一定的逻辑思维能力。

教学要求:教师需结合实际案例,引导学生掌握动态规划的核心思想,注重理论与实践相结合,提高学生的实际操作能力。

同时,关注学生的情感态度价值观的培养,激发学生的学习兴趣。

在教学过程中,将课程目标分解为具体的学习成果,便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 动态规划基本概念:介绍动态规划的定义、特点和应用场景,使学生了解动态规划的核心思想。

教材章节:第二章 动态规划基础内容列举:动态规划的定义、动态规划与分治、贪心算法的关系、动态规划的应用场景。

2. 动态规划解题步骤:讲解动态规划问题的解题方法,包括状态定义、状态转移方程、边界条件等。

教材章节:第二章 动态规划基础内容列举:状态定义、状态转移方程、边界条件、动态规划算法的设计方法。

3. 经典动态规划问题:通过分析经典问题,使学生掌握动态规划的应用。

教材章节:第三章 动态规划经典问题内容列举:背包问题、最长递增子序列、最长公共子序列、矩阵链乘、最优二叉搜索树。

4. 动态规划实践:结合编程实践,让学生动手解决实际问题,提高动态规划的应用能力。

算法导论答案 (4)

算法导论答案 (4)

算法导论答案第一章:算法概述啊算法的定义算法是一系列解决问题的明确指令。

它是一个有穷步骤集,其中每个步骤或操作由确定性和可行性特征。

算法是通过将预期的输入转换为输出来解决问题的工具。

第二章:插入排序插入排序的思想插入排序是一种简单直观的排序算法,其基本思想是将待排序的序列分为已排序和未排序两部分,每次从未排序的部分中取出一个元素,并将其插入到已排序部分的正确位置,直到所有元素都被排序。

插入排序的算法实现以下是插入排序的伪代码:INSERTION-SORT(A)for j = 2 to A.lengthkey = A[j]// Insert A[j] into the sorted sequence A[1.. j-1].i = j - 1while i > 0 and A[i] > keyA[i + 1] = A[i]i = i - 1A[i + 1] = key插入排序的时间复杂度插入排序的时间复杂度为O(n^2),其中n是排序的元素个数。

虽然插入排序的最坏情况下的复杂度很高,但是对于小规模的数据集,插入排序是一种较快的排序算法。

第三章:分治策略分治策略的基本思想分治策略是一种解决问题的思想,它将问题的规模不断缩小,直到问题足够小而可以直接解决。

然后将子问题的解合并起来,得到原问题的解。

分治策略的应用实例一种经典的应用分治策略的算法是归并排序。

归并排序将待排序的序列划分为两个子序列,分别排序后再将两个有序子序列合并为一个有序序列。

以下是归并排序的伪代码:MERGE-SORT(A, p, r)if p < rq = floor((p + r) / 2)MERGE-SORT(A, p, q)MERGE-SORT(A, q + 1, r)MERGE(A, p, q, r)MERGE(A, p, q, r)n1 = q - p + 1n2 = r - qlet L[1..n1+1] and R[1..n2+1] be new arraysfor i = 1 to n1L[i] = A[p + i - 1]for j = 1 to n2R[j] = A[q + j]L[n1 + 1] = infinityR[n2 + 1] = infinityi = 1j = 1for k = p to rif L[i] <= R[j]A[k] = L[i]i = i + 1elseA[k] = R[j]j = j + 1分治策略的时间复杂度归并排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n是待排序序列的长度。

运筹学:第4章 动态规划 动态规划第1节

?阶段指标k阶段状态下决定决策后所产生的效益记为?指标函数各阶段的总效益相应于由阶段k状态出发到终点的后部子策略pkn的指标函数记为?由阶段k状态sk出发到终点的所有可能的后部子策略产生的指标函数中最优者称最优指标函数记为??kkkxsts1????kkkkxsvv?knkknknpsvv?????knkknkkpsoptvsf?kksf?说明状态转移策略阶段指标指标函数?问题
opt {v k(sk
x k D k (sk )
1) 0,k
,x k ) n,n

fk 1(sk 1
1, ,2,1
)}
n
指标函数为阶段指标之 和,即 V kn v i(si ,xi )

i k
fk(sk )
fn 1(sn
opt {v k(sk
x k D k (sk )
1) 1,k
,x k ) n,n
P* 14
AB2C 1D1E
f1 19
最短路 最短距离
• 总结以上求解过程,可用如下递推方程表示
fk(s k
)
x
k
min
D k (sk
{v
)
k(s
k
,x
k
)
fk 1(sk 1 )}
f5(s5 ) 0,k 4,3,2,1
一般动态规划基本(逆序递推)方程表示为:
fk(sk )
fn 1(sn
表示两点间距离。现需选一条由A到E的旅行路线, 使总距离最短。
• 以上两个例子代表了这样一种特殊的决策 过程,该过程可分为互相联系的若干阶段, 每一阶段都需做出决策,从而形成全过程 的决策。这种把一个问题看作一个前后关 联具有链状结构的多阶段过程称为多阶段 决策过程,也称序贯决策过程,相应的问 题称为多阶段决策问题。

《动态规划教学》课件


动态规划的理论研究
要点一
动态规划算法的收敛性研究
深入探讨动态规划算法的收敛速度和收敛条件,为算法优 化提供理论支持。
要点二
动态规划的近似算法研究
研究近似动态规划算法,在保证一定精度下降低计算复杂 度,提高求解效率。
THANK YOU
缺点
01
空间复杂度高
动态规划通常需要存储所有子问题的解决方案,因此其空 间复杂度通常较高。对于大规模问题,可能需要大量的存 储空间,这可能导致算法在实际应用中受到限制。
02 03
可能陷入局部最优解
虽然动态规划有助于找到全局最优解,但在某些情况下, 它可能陷入局部最优解。这是因为动态规划通常从问题的 初始状态开始,逐步解决子问题,如果初始状态不是最优 的,则可能在整个过程中都围绕着一个非最优的解决方案 。
期权定价
动态规划可以用于期权定价模型,以更准确地预测期 权价格。
计算机科学
算法优化
动态规划可以用于优化算法,以提高计算效率和 准确性。
数据压缩
动态规划可以用于数据压缩算法,以更有效地压 缩和解压缩数据。
游戏开发
动态规划可以用于游戏开发和AI算法,以提高游 戏的可玩性和智能性。
生物信息学
基因序列比对
动态规划可以用于基因序列比对 ,以ห้องสมุดไป่ตู้定不同基因序列之间的相 似性和差异性。
蛋白质结构预测
动态规划可以用于预测蛋白质的 三维结构,以更好地理解蛋白质 的功能和作用机制。
进化树构建
动态规划可以用于构建进化树, 以更好地理解物种的进化关系和 演化历程。
05
动态规划的优缺点
优点
高效性
动态规划能够有效地解决最优化问题,特别是那些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并 存储它们的解决方案,动态规划避免了重复计算,从而大大提高了算法的效率。

运筹学(重点)


两个约束条件
(1/3)x1+(1/3)x2=1
及非负条件x1,x2 0所代表的公共部分
--图中阴影区, 就是满足所有约束条件和非负
条件的点的集合, 即可行域。在这个区域中的每
一个点都对应着一个可行的生产方案。
22
5–
最优点
4–
l1 3B E
2D
(1/3)x1+(4/3)x2=3
l2 1–
0 1〡 2〡 3A 4〡 5〡 6〡 7〡 8〡 9〡C
运筹学 Operational Research
运筹帷幄,决胜千里
史记《张良传》
1
目录
绪论 第一章 线性规划 第二章 运输问题 第三章 整数规划 第四章 动态规划 第五章 目标规划 第六章 图与网络分析
2
运筹学的分支 数学规划: 线性规划、非线性规划、整数规划、 动态规划、目标规划、多目标规划 图论与网络理论 随机服务理论: 排队论 存储理论 决策理论 对策论 系统仿真: 随机模拟技术、系统动力学 可靠性理论
32
西北角
(一)西北角法
销地
产地
B1
0.3
A1
300
0.1 A2
0.7 A3
销量 300
B2
1.1
400
0.9
200
0.4
600
B3
0.3
0.2
200
1.0
300 500
B4
产量
1.0
700 ②
0.8
400 ④
0.5
600
900 ⑥
600
2000




34
Z
cij xij 0.3 300 1.1 400 0.9 200

《动态规划》课件

《动态规划》PPT课件
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
  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)。

♦ 分阶段的最短路径问题
如图4.1.1,给定一个线路网络,两点之间连线上的权 例4.1.1.如图 如图 ,给定一个线路网络, 数代表两点之间的距离(或费用),试求一条从 到 的铺管 ),试求一条 数代表两点之间的距离(或费用),试求一条从A到E的铺管 线路,使总距离最短(或总费用最小) 线路,使总距离最短(或总费用最小) 。 B1
第四步:正确写出状态转移方程s 第四步:正确写出状态转移方程 k+1=T(sk,uk(sk))。 状态转移方程 。
状态转移方程描述了从某个客观条件s 出发,如何通过本阶段决策u 状态转移方程描述了从某个客观条件 k出发,如何通过本阶段决策 k来改 变初始状态,从而到达一个新状态s 的过程。 无后效性。 变初始状态,从而到达一个新状态 k+1的过程。它也体现了 无后效性。 本题状态转移方程s 本题状态转移方程 k+1=uk(sk) ,如s3=C1=T2(B1,u2(B1)), u2(B1)=C1 。 如
教学说明
【参考资料】 参考资料】 1 .《管理科学--应用 --应用 建模和求解》 《管理科学--应用spreadsheet建模和求解》·清华大学出 建模和求解 清华大学出 版社·丁以中主编 丁以中主编·176-181页(分阶段的生产计划优化问题) 版社 丁以中主编 页 分阶段的生产计划优化问题) 2.《运筹学》·清华大学出版社 张莹 清华大学出版社·张莹 《运筹学》 清华大学出版社 张莹·136-150页(生产与存贮问 页 资源分配问题) 题、资源分配问题) 3.《运筹学试题精选与答题技巧》 ·哈尔滨工业大学出版社 徐 哈尔滨工业大学出版社·徐 《运筹学试题精选与答题技巧》 哈尔滨工业大学出版社 永仁主编·126-131页(离散确定性动态规划模型的求解) 永仁主编 页 离散确定性动态规划模型的求解) 4.《运筹学应用案例》 ·机械工业出版社 陶谦坎 机械工业出版社·陶谦坎 《运筹学应用案例》 机械工业出版社 陶谦坎·78-86页(案 页 例13) )
第二步:正确选择状态变量S 描述过程演变) 第二步:正确选择状态变量 k(描述过程演变)。 状态变量
状态是指每个阶段开始时所处的自然状况或客观条件,又称不 可控因素。 状态是指每个阶段开始时所处的自然状况或客观条件,又称不 可控因素。 客观条件 它既是前一个阶段决策的结果 结果, 策的出发点 出发点。 它既是前一个阶段决策的结果,又是下一个阶段决 策的出发点。 Sk包含第 阶段之前决策过程的全部信息,使该 阶段后做出的决策同以 包含第k阶段之前决策过程的全部信息 阶段之前决策过程的全部信息, 前的状态和决策相互独立(无后效性) 前的状态和决策相互独立(无后效性) 本题状态是某阶段的出发点, 本题状态是某阶段的出发点,即:S1={A}, S2={B1,B2,B3}, S3={C1,C2,C3}, S4={D1,D2}。 。
♦ 分阶段的最短路径问题
f2(B1)=21 f3(C1)=8
12 14 6
B1
f1(A)=19
2 5 10 f2(B2)=14
C1
f3(C2)=7
9 6
3
f4(D1)=5
D1
5
f5(E)=0
A
B2
4 13
10
C2
5 8
E D2
f4(D2)=2
2
1
B3
f2(B3)=19
12 11
C3
f3(C3)=12
教学说明
【重点】 重点】
1.动态规划的基本概念、基本定理;2.分阶段最短路问题的模型及求解; 动态规划的基本概念、基本定理; 分阶段最短路问题的模型及求解; 分阶段最短路问题的模型及求解 动态规划的基本概念 3.一维资源平行分配的模型及求解。 一维资源平行分配的模型及求解 一维资源平行分配的模型及求解。 【难点】 难点】 1.动态规划各个基本概念、基本定理的内涵; 动态规划各个基本概念 动态规划各个基本概念、基本定理的内涵; 2.生产与存贮问题的求解。 生产与存贮问题的求解。 生产与存贮问题的求解
♦ 分阶段的最短路径问题
逆序解法的状态转移图: 逆序解法的状态转移图:
u1 s1 k=1 s2= T1(s1,u1) f1(s1) s2 u2 k=2 s3= T2(s2,u2) f2(s2) s3 … sn un k=n Tn(sn,un) fn(sn) sn+1 …
顺序解法的状态转移图: 顺序解法的状态转移图:
【本章计划学时】 本章计划学时】
共7,其中:讲授:5;案例分析:2 ,其中:讲授: ;案例分析:
【实验内容】 实验内容】
利用Excel描述、求解生产与存贮问题(课堂演示) 描述、求解生产与存贮问题(课堂演示) 利用 描述
【本章习题】 本章习题】
课本第 页第1题 页第2题 课本第203页第 题,204页第 题 页第 页第
【教学目的与要求】 教学目的与要求】
1. 理解动态规划的基本概念、基本思想。掌握动态规划建模 理解动态规划的基本概念 基本思想。掌握动态规划建模 动态规划的基本概念、 的程序。 的程序。 掌握分阶段的最短路问题的建模及求解 含标号法求解) 分阶段的最短路问题的建模及求解( 2. 掌握分阶段的最短路问题的建模及求解(含标号法求解) 3. 能够熟练地建立一维资源平行分配的数学模型并会求解, 能够熟练地建立一维资源平行分配的数学模型并会求解, 熟练地建立一维资源平行分配的数学模型并 了解一维资源连续分配问题的建模和求解 一维资源连续分配问题的建模和求解。 了解一维资源连续分配问题的建模和求解。 4.了解背包问题、生产和存贮问题、不确定性采购问题、复 了解背包问题 了解背包问题、生产和存贮问题、不确定性采购问题、 的动态规划模型。 合系统工作可靠性问题 的动态规划模型。
♦ 分阶段的最短路径问题
第五步:正确写出指标函数:过程指标函数 第五步:正确写出指标函数:过程指标函数Vk,n(sk,uk,..., un)、阶段指标函数 k(sk,uk)、最优指标函数 k(sk)。 、阶段指标函数d 、最优指标函数f 。
阶段指标函数表示在某一阶段某一状态下, 阶段指标函数表示在某一阶段某一状态下,采取某一决策后到下一阶段初时的 表示在某一阶段某一状态下 表示在某一阶段k的某一状态下 直接效果值。过程指标函数表示在某一阶段 的某一状态下, 直接效果值。过程指标函数表示在某一阶段 的某一状态下,采取一系列决策 后到阶段最末的效果值。最优指标函数表示过程指标函数v 的最优值, 后到阶段最末的效果值。最优指标函数表示过程指标函数 k,n的最优值,即 f k(sk)=opt {Vk,n(sk,uk,...,un)} 本题中,过程指标函数 表示在第k阶段由点 至终点E的距离 阶段由点s 的距离, 本题中,过程指标函数Vk,n表示在第 阶段由点 k至终点 的距离,阶段指标函 表示在第k阶段由点 至点s 的距离, 阶段由点s 表示从第k阶段 数dk表示在第 阶段由点 k至点 k+1的距离,如d3(C1,D1)=3; f k(sk)表示从第 阶段 表示从第 sk到终点 的最短距离。 到终点E的最短距离 的最短距离。
例4.2.2(平行分配)各工厂分配某种设备若干台后,预测可创造的利润 (平行分配)各工厂分配某种设备若干台后, 单位:万元)如表4.2.1所示。问:这5台设备应如何分配给这 个工厂, 所示。 台设备应如何分配给这3个工厂 (单位:万元)如表 所示 台设备应如何分配给这 个工厂, 使得所创造的总利润为最大 总利润为最大? 使得所创造的总利润为最大?
2 10 6 6 10 12 14
C1
9
3
D1
5
A
5
B2
4 13
C2
5 8
E D2
2
1
B3
12 11
C3
10
图4.1.1
♦ 分阶段的最短路径问题
解:
第一步:将问题的过程划分为恰当的阶段, 第一步:将问题的过程划分为恰当的阶段,每一阶段 阶段 用变量k表示 表示。 用变量 表示。
按节点到始点A间隔弧的个数,本题可以划分为 个阶段 个阶段, 按节点到始点 间隔弧的个数,本题可以划分为4个阶段,即:A→B(B1 、 B2、 间隔弧的个数 B3),B (B1、 B2、 B3) →C (C1、 C2、 C3), C(C1、 C2、 C3) →D (D1、 D2), D (D1、 D2) → E。 。
管 理
运 筹

(本科版) 本科版)
教师: 教师:郭丰恺
成都理工大学信息管理学院电子商务系
E-Business Department, College of Information management, Chengdu university of technology
注:本课件需要在office2003系统下才能播放 本课件需要在 系统下才能播放
u1 s1 k=1 s2= T1(s1,u1) f1(s2) s2 u2 k=2 s3= T2(s2,u2) f2(s3) s3 … sn un sn+1 k=n … Tn(sn,un) fn(sn+1)
♦ 分阶段的最短路径问题
f2(B1)=20 f3(C1)=8
12 14 6
B1
2 10
C1
9
3 6
♦ 分阶段的最短路径问题
第三步:确定决策变量 及每阶段允许决策集合D 第三步:确定决策变量uk及每阶段允许决策集合 k(Sk)
决策是从某阶段的某个状态 出发,在若干个不同的方案中做出的选择, 决策是从某阶段的某个状态sk出发,在若干个不同的方案中做出的选择, 是从某阶段的某个状态 所以记作u 阶段决策变量u 所以记作 k(sk)。我们把第 阶段决策变量 k允许取值的范围记作 k(Sk)。决策 。我们把第k阶段决策变量 允许取值的范围记作D 。 具有可控性。 具有可控性。 全过程策略是由第 至第 阶段决策组成的一个序列, 全过程策略是由第1至第 阶段决策组成的一个序列,即p1,n(s1)={u1(s1), 是由第 至第n阶段决策组成的一个序列 u2(s2), …, un(sn)},第k子过程策略是 k,n(sk)={uk(sk), uk+1(sk+1), …, un(sn)}。 子过程策略是p 第 子过程策略是 。 本题中决策变量u 表示从出发点s 本题中决策变量 k(sk)表示从出发点 k开始决定下一个阶段的出发点。如: 表示从出发点 开始决定下一个阶段的出发点。 u2(B1)=C1, D2(B1)={C1, C2,C3}
相关文档
最新文档