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1、1,第八章 動態(tài)規(guī)劃,8.1 多階段決策問題 8.2 最優(yōu)化原理與動態(tài)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 8.3 離散確定性動態(tài)規(guī)劃模型的求解 8.4 離散隨機性動態(tài)規(guī)劃模型的求解 8.5 一般數(shù)學(xué)規(guī)劃模型的動態(tài)規(guī)劃解法,2,理解動態(tài)規(guī)劃基本概念、最優(yōu)化原理和基本方程,逆序法和順序解法,學(xué)習(xí)應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃解決多階段決策問題。 重點 :掌握動態(tài)規(guī)劃模型結(jié)構(gòu)、逆序法算法原理、資源分配、設(shè)備更新、生產(chǎn)與存貯等問題。,學(xué)習(xí)要點:,3,第一節(jié) 多階段的決策問題,4,動態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming),動態(tài)規(guī)劃是解決復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的一種方法。是解決動態(tài)系統(tǒng)多階段決策過程的基本方法之一。,5,動態(tài)規(guī)劃:是解決多
2、階段決策過程最優(yōu)化問題的一種方法,無特定的數(shù)學(xué)模型。,可解決 與時間有關(guān)的動態(tài)問題 與時間無關(guān)的靜態(tài)問題,6,多階段決策問題 1)動態(tài)決策將時間作為變量的決策問題稱為動態(tài)決策。其基本特點是多次決策。 2)多階段決策問題是一類特殊形式的動態(tài)決策問題。是指這樣一類活動過程:系統(tǒng)的動態(tài)過程可以按照時間進程分為狀態(tài)互相聯(lián)系而又互相區(qū)別的各個階段,而且在每個階段都要進行決策,當每一個階段的決策確定以后,就完全確定了一個過程的活動路線。,7,引例1 最短路線問題,2,5,3,7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,8,引例
3、2 生產(chǎn)與存貯問題 要求確定一個逐月的生產(chǎn)計劃,在滿足需求條件下,使一年的生產(chǎn)與存貯費用之和最?。?引例3 投資決策問題 某公司現(xiàn)有資金Q萬元,在今后5年內(nèi)考慮給A,B,C,D 4個項目投資? 引例4 設(shè)備更新問題 現(xiàn)企業(yè)要決定一臺設(shè)備未來8年的更新計劃,問應(yīng)在哪些年更新設(shè)備可使總費用最???,9,動態(tài)規(guī)劃方法的特點,優(yōu)點: 1)許多問題用動態(tài)規(guī)劃求解比線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃更有效,特別是離散性問題,解析數(shù)學(xué)無用武之地,而動態(tài)規(guī)劃成為得力工具。 2)某些情況下,用動態(tài)規(guī)劃處理不僅能作定性描述分析,且可利用計算機給出求其數(shù)值解的方法。,10,動態(tài)規(guī)劃方法的特點,缺點: 1)沒有統(tǒng)一的處理方法,求解時
4、要根據(jù)問題的性質(zhì),結(jié)合多種數(shù)學(xué)技巧。因此,實踐經(jīng)驗及創(chuàng)造性思維將起重要作用。 2)“維數(shù)障礙”:當變量個數(shù)太多時,由于計算機內(nèi)存和速度的限制導(dǎo)致問題無法解決。有些問題由于涉及的函數(shù)沒有理想的性質(zhì)使問題只能用動態(tài)規(guī)劃描述,而不能用動態(tài)規(guī)劃方法求解。,11,第二節(jié) 最優(yōu)化原理與動態(tài)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型一 最短路線問題求解,2,5,3,7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(E)=0,12,考慮一個階段的最優(yōu)選擇,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D1)=3,f(E)=0,2,5,3,7,5,
5、6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,13,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(D1)=3,2,5,3,7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,考慮一個階段的最優(yōu)選擇,14,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C1)=4,f(D1)=3,2,5,3,7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,考慮二個階段的最優(yōu)選擇,15,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C2
6、)=7,f(D1)=3,f(C1)=4,3,7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,2,5,3,4,考慮二個階段的最優(yōu)選擇,16,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C3)=6,f(D1)=3,f(C1)=4,f(C2)=7,2,5,3,7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,考慮二個階段的最優(yōu)選擇,17,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C3)=6,f(D1)=3,f(B1)=11,f(C2)=7,f(C1)=4,2,5,3,7,5,6
7、,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,考慮三個階段的最優(yōu)選擇,18,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f (D2)=4,f (E)=0,f(C3)=6,f (D1)=3,f(B2)=7,f(C2)=7,f(C1)=4,f(B1)=11,2,5,3,7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,考慮三個階段的最優(yōu)選擇,19,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C3)=6,f(D1)=3,f(B3)=8,f(C2)=7,f(C1)=4,f(B1)=11,f(B2)=7,2,5,3,
8、7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,考慮三個階段的最優(yōu)選擇,20,10,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C3)=6,f(D1)=3,f(B3)=8,f(C2)=7,f(C1)=4,f(A)=11,f(B2)=7,f(B1)=11,2,5,3,7,5,6,3,2,4,5,5,1,1,4,6,3,3,3,3,4,四個階段聯(lián)合考慮從A點到E點的最優(yōu)選擇,21,6,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C3)=6,f(D1)=3,f(B3)=8,f(C2)=7,
9、f(C1)=4,f(A)=11,f(B2)=7,f(B1)=11,狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài),A ( A,B3) B3,7,5,3,2,4,5,5,1,2,5,3,1,4,6,3,3,3,3,4,22,6,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C3)=6,f(D1)=3,f(B3)=8,f(C2)=7,f(C1)=4,f(A)=11,f(B2)=7,f(B1)=11,狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài),A ( A,B3) B3 ( B3, C2 ) C2,7,5,3,
10、2,4,5,5,1,2,5,3,1,4,6,3,3,3,3,4,23,6,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,f(E)=0,f(C3)=6,f(D1)=3,f(B3)=8,f(C2)=7,f(C1)=4,f(A)=11,f(B2)=7,f(B1)=11,狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài),A ( A,B3) B3 ( B3, C2 ) C2 ( C2, D2 ) D2,7,5,3,2,4,5,5,1,2,5,3,1,4,6,3,3,3,3,4,24,6,C1,C3,D1,A,B1,B3,B2,D2,E,C2,f(D2)=4,
11、f(E)=0,f(C3)=6,f(D1)=3,f(B3)=8,f(C2)=7,f(C1)=4,f(A)=11,f(B2)=7,f(B1)=11,狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài) 最優(yōu)決策 狀態(tài),A ( A,B3) B3 ( B3, C2 ) C2 ( C2, D2 ) D2 ( D2, E) E,7,5,3,2,4,5,5,1,2,5,3,1,4,6,3,3,3,3,4,從A到E的最短路徑為11,路線為AB3C2 D2 E,25,通過上例的討論,可以看到多級決策過程具有以下特點:,(1)把整個過程看成(或認為地分成)n個具有遞推關(guān)系的單級過程。 (2)采取逐級分析的方法,一
12、般由最后一級開始倒向進行。 (3)在每一級決策時,不只考慮本級的性能指標的最優(yōu),而且同時考慮本級及以后的總性能指標最優(yōu),因此它是根據(jù)“全局”最優(yōu)作出本級決策的。,26,動態(tài)規(guī)劃法較之窮舉法的優(yōu)點: (1) 容易計算出結(jié)果; (2) 動態(tài)規(guī)劃的計算結(jié)果不僅得到了從起始點到最終點的最短路線,而且得到了中間段任一點到最終點的最短路線 。,27,動態(tài)規(guī)劃方法的基本思想: (1)將多階段決策過程劃分階段,恰當?shù)剡x取狀態(tài)變量、決策變量及定義最優(yōu)指標函數(shù)從而把問題化成一族同類型的子問題,然后逐個求解。 (2)求解時從邊界條件開始,逆(或順)過程行進方向,逐段遞推尋優(yōu)。在每一個子問題求解時,都要使用它前面已求
13、出的子問題的最優(yōu)結(jié)果,最后一個子問題的最優(yōu)解,就是整個問題的最優(yōu)解。 (3)動態(tài)規(guī)劃方法是既把當前一段與未來各段分開,又把當前效益和未來效益結(jié)合起來考慮的一種最優(yōu)化方法,因此每段的最優(yōu)決策選取是從全局考慮的,與該段的最優(yōu)選擇一般是不同的。,28,二、基本概念和基本原理,動態(tài)規(guī)劃模型要用到的概念: (1)階段; (2)狀態(tài); (3)決策和策略; (4)狀態(tài)轉(zhuǎn)移律; (5)指標函數(shù)。,1、階段:將所給問題的過程,按時間或空間特征分解成若干互相聯(lián)系的階段,以便按次序去求每階段的解,常用字母k表示階段變量。,29,2、狀態(tài):各階段開始時的客觀條件叫做狀態(tài)。 狀態(tài)變量:描述各階段狀態(tài)的變量,用sk表示第
14、k階段的狀態(tài)變量。 狀態(tài)集合:狀態(tài)變量的取值集合,用Sk表示。,一階段:S1A 二階段:S2B1,B2,B3 三階段:S3C1,C2,C3 四階段:S4D1,D2,一階段:S1A 二階段:S2B1,B2,B3 三階段:S3C1,C2,C3 四階段:S4D1,D2,二、基本概念和基本原理,30,二、基本概念和基本原理,二、基本概念和基本原理,3、決策:當各段的狀態(tài)取定以后,就可以作出不同的決定(或選擇),從而確定下一階段的狀態(tài),這種決定稱為決策。 決策變量:表示決策的變量,稱為決策變量,常用xk(sk)表示第k階段當狀態(tài)為sk時的決策變量。 允許決策集合:決策變量的取值往往限制在一定范圍內(nèi),我們
15、稱此范圍為允許決策集合,用Dk(sk)表示第k階段從狀態(tài)sk出發(fā)的允許決策集合。,D2( B1)=C1,C2 D2( B2)=C1,C2,C3 如狀態(tài)為B1時選擇C2,可表示為:u2(B1)=C2,D2( B1)=C1,C2 D2( B2)=C1,C2,C3 如狀態(tài)為B1時選擇C2,可表示為: x2(B1)=C2,31,二、基本概念和基本原理,4 策略:各段決策確定后,整個問題的決策序列就構(gòu)成一個策略,用p1,nx1(s1),x2(s2),.xn(sn)表示。 允許策略集合:對每個實際問題,可供選擇的策略有一定范圍,稱為允許策略集合,記作P1,n,使整個問題達到最優(yōu)效果的策略就是最優(yōu)策略。,3
16、2,二、基本概念和基本原理,5、狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程:動態(tài)規(guī)劃中本階段的狀態(tài)往往是上一階段狀態(tài)和上一階段的決策結(jié)果。 第k段的狀態(tài)sk,本階段決策為xk(sk),則第k+1段的狀態(tài)sk+1也就完全確定,它們的關(guān)系可用公式表示:sk+1=Tk(sk,xk),33,6、指標函數(shù):用于衡量所選定策略優(yōu)劣的數(shù)量指標。 它分為階段指標函數(shù)和過程指標函數(shù)。 階段指標函數(shù)是指第k段,從狀態(tài)sk出發(fā),采取決策xk時的效益,用Vk(sk,uk)表示。 過程指標函數(shù)記為fk(sk):表示從第k段狀態(tài)sk按預(yù)定指標到過程終止時的效益值。,二、基本概念和基本原理,34,最簡單的方法窮舉法。共有多少條路徑,依次計算并比較。 動
17、態(tài)規(guī)劃方法本方法是從過程的最后一段開始,用逆序遞推方法求解,逐步求出各段各點到終點的最短路線,最后求得起始點到終點的最短路線。,三、最優(yōu)化原理與動態(tài)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型,35,最優(yōu)化原理Optimization Principle,作為整個過程的最優(yōu)策略具有這樣的性質(zhì): 無論過去的狀態(tài)和決策如何,對先前決策所形成的狀態(tài)而言,余下的諸決策必構(gòu)成最優(yōu)策略。,若M是從A到B的最優(yōu)路線上的一點,則從M到B的路線也是最優(yōu)的。,36,動態(tài)規(guī)劃的基本方程(最優(yōu)化原理的應(yīng)用),根據(jù)最優(yōu)化原理得到的計算動態(tài)規(guī)劃問題的遞(逆)推關(guān)系式:,邊界條件: k=n時,fn+1(sn+1)=0,邊界條件: k=n時, fn+1(
18、sn+1)=1,Opt: optimization, max or min vk: k階段的指標函數(shù) fk+1:k+1階段的最優(yōu)指標函數(shù)值 fk:k階段的最優(yōu)指標函數(shù)值,37,構(gòu)成動態(tài)規(guī)劃模型的條件-1,根據(jù)時間或空間的自然特征,實際問題能恰當?shù)貏澐譃槿舾呻A段,形成多階段決策的過程,38,構(gòu)成動態(tài)規(guī)劃模型的條件-2,正確的選擇狀態(tài)變量S 動態(tài)規(guī)劃的狀態(tài)應(yīng)具有三個特征: 能夠用來描述受控過程的演變特征; 滿足無后效性:如果某階段狀態(tài)給定,則在這階段以后過程的發(fā)展只與當前的狀態(tài)有關(guān),而與過去的歷史無關(guān)。或當前的狀態(tài)是過去歷史發(fā)展的一個總結(jié),過程的過去歷史只能通過當前的狀態(tài)影響未來的發(fā)展。 可知性:
19、各階段狀態(tài)變量的值,直接或間接地都是可以知道的。,39,構(gòu)成動態(tài)規(guī)劃模型的條件 - 3,確定決策變量sk的含義及每階段的允許決策集合Dk(sK),40,構(gòu)成動態(tài)規(guī)劃模型的條件-4,正確寫出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程 sk+1=T(sk,xk(sk) 或 sk+1=T(sk,xk),41,構(gòu)成動態(tài)規(guī)劃模型的條件-5,明確指標函數(shù)Vk,n的關(guān)系 一般有兩種形式 和式 積式,42,四 逆序解法與順序解法 如果尋優(yōu)的方向與多階段決策過程的實際行進方向相反,從最后一段開始計算逐段前推,求得全過程的最優(yōu)策略,稱為逆序解法。 順序解法的尋優(yōu)方向同于過程的行進方向,計算時從第一段開始逐段向后遞推,計算后一階段要用到前一階段
20、的求優(yōu)結(jié)果,最后一段計算的結(jié)果就是全過程的最優(yōu)結(jié)果。,43,第一步:k=0 狀態(tài):s1A,f0(A)0,求解步驟,順序解法求解,44,第二步:k=1 狀態(tài):B1 B2,x1*(B1)=A,x1*(B2)=A,f1(B1)4,f1(B2)5,(4),(5),45,第三步:k=2 狀態(tài):C1 C2 C3 C4,u2*(C1)=B1,x2*(C2)=B1,x2*(C3)=B1,f2(C1)6,f2(C2)7,f2(C3)10,x2*(C4)=B2,f2(C4)12,(6),(7),(10),(12),x2*(C1)=B1,46,第四步:k=3 狀態(tài):D1 D2 D3,x3*(D1)=C1或C2,x3
21、*(D2)=C2,x3*(D3)=C3,f3(D1)11,f3(D2)12,f3(D3)14,(11),(12),(14),47,第五步:k=4 狀態(tài):E1 E2,x4*(E1)=D1,x4*(E2)=D2,f4(E1)14,f4(E2)14,(14),(14),48,第六步:k=5 狀態(tài):F,u5*(F)=E2,f5(F)17,(17),即從A到F的最短距離為17。 最優(yōu)路線為:AB1C2D2E2F,49,逆序解法與順序解法建模的不同點,1狀態(tài)轉(zhuǎn)移方式不同 sk+1=Tk(sk,xk) sk=Tk(sk+1,xk),50,2指標函數(shù)的定義不同 逆序解法中,我們定義最優(yōu)指標函數(shù)fk(sk)表示
22、第k段從狀態(tài)sk出發(fā),到終點后部子過程最優(yōu)效益值,f1(s1)是整體最優(yōu)函數(shù)值。 順序解法中,定義最優(yōu)指標函數(shù)fk(sk+1)表示第k段時從起點到狀態(tài)sk+1的前部子過程最優(yōu)效益值。fn(sn+1)是整體最優(yōu)函數(shù)值。,51,3. 基本方程形式不同 (1)當指標函數(shù)為階段指標和形式 逆序解法,則基本方程為:,則基本方程為:,順序解法,52,(2)當指標函數(shù)為階段指標積形式 逆序解法,基本方程為:,基本方程為:,順序解法,53,第3節(jié) 離散確定型動態(tài)規(guī)劃 模型求解,Solution of Discrete Certain DP Model,54,例4,某一警衛(wèi)部門共有12支巡邏隊,負責(zé)4個要害部位
23、A、B、C、D的警衛(wèi)巡邏。 對每個部位可分別派出2-4支巡邏隊,并且由于派出巡邏隊數(shù)的不同,各部位預(yù)期在一段時期內(nèi)可能造成的損失有差別,具體數(shù)字見表8-1。 問該警衛(wèi)部門應(yīng)往各部位分別派多少支巡邏隊,使總的預(yù)期損失為最小。,55,解-1,階段變量k :把12支巡邏隊往4個部位派遣看成依次分四個階段(k=1,2,3,4)。 狀態(tài)變量sk:表示每個階段初擁有的可派遣的巡邏隊數(shù)是前面階段決策的結(jié)果,也是本階段決策的依據(jù) 決策變量xk:表示各階段對各部位派出的巡邏隊數(shù), 各階段允許的決策集合Dk(sk)為: Dk(sk)=xk|2xk4| (k=1,2,3,4),56,解-2,狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程:sk+1=
24、sk-xk (k=1,2,3,4) 每階段初擁有可派遣的巡邏隊數(shù)量等于上階段初擁有的數(shù)量減去上階段派出的數(shù)量 過程函數(shù)為階段指標函數(shù)之和: 階段指標函數(shù)vk(xk)表示k階段派出的巡邏隊數(shù)為xk時,該階段的部位的預(yù)期損失值,57,解-3,fk(sk):表示從k階段狀態(tài)為sk出發(fā),采用最優(yōu)子策略到過程結(jié)束時的預(yù)期損失值,有 先考慮給D部位派巡邏隊,即k=4,上式可寫為 邊界條件f5(s5)=0 ,所以,58,解-4,因D4(s4)=2,3,4,又s4的可能值是2s46,故由表8-1的數(shù)據(jù),可得下表的結(jié)果,總共12支巡邏隊,每部位24支巡邏隊。,59,解-5,聯(lián)合考慮對C、D兩個部位派巡邏隊,k=3,有: 因D3(s3)=2,3,4,4s38,可得如下結(jié)果,60,解-6,考慮對B、C、D三個部位派巡邏隊,k=2,有 由D2(s2)=2,3,4,8s210,可得如下結(jié)果,61,解-7,考慮對A、B、C、D四個部隊派巡邏隊,即k=1時,有 因s1=12, D1(s1)=2,3,4,可得如下結(jié)果,62,解-8,最優(yōu)策略
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