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[管理学]运筹学 动态规划

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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。

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：

第6章：动态规划《运筹学》

第6章：动态规划《运筹学》

fk
sk 1
min
uk Dk (sk )
d (sk , sk1)
fk1(sk )
(k 1,2,3,4)
k=0时，f0(s1)= f0(s)=0，这是边界条件。
k=1时，S2={A1，A2，A3} f1( A1) 8
A1
8
f1( A2 ) 6 f1( A3 ) 4 k=2时，S3={B1，B2，B3}
发，采取某种策略到第n阶段的终止状态时的效益，它与所选 取的策略有关，因此常记作：
Vk,n (sk ,uk , sk 1,, sn ,un ) (k 1,2,, n) 常用的指标函数的形式有各阶段指标函数的和的形式和积的 形式两种。
①和的形式
n
Vk,n (sk ,uk , sk 1,,un ) v j (s j ,u j ) vk (sk , uk ) Vk1,n (sk1 , uk1 ,, un )
uskk
Sk
sk
Dk
sk
k 1,2,,n
建立实际问题的动态规划模型一般可遵循以下步骤：
第一，按时间或空间顺序将多阶段决策问题划分为适当的 阶段；
第二，恰当选择状态变量sk，使它既能确切地描述过程的演 变，又满足过程的无后效性；
第三，确定决策变量uk 及每阶段的容许决策集Dk(sk)。状态 变量和决策变量可以是连续的，也可以是离散的；
在例6-4中，第一阶段有一个状态s，则S1={s}；第二阶段的 状态有A1、A2、A3三个，则S2={A1,A2,A3}；第三阶段的状态 也有B1、B2和B3三个，则S3={B1,B2,B3}；第四阶段的状态有两 个，C1和C2，记为则S4={C1,C2}。
3.决策和策略 当各阶段的状态确

运筹学-动态规划

运筹学-动态规划
例７.1是一个四阶段决策问题,一般可分为四步：
运筹学-动态规划
●逆序法求解最短路问题
第一步,从K=4开始
状态变量S4可取两种状态D1, D2,它们到E点的距离 分别为4和3,这也就是由D1和D2到终点E 的最短距离， 即
f4(D1)=4, f4(D2)=3.
1 S1
2
3
4
Байду номын сангаас
S2
S3
S4
运筹学-动态规划
1
2
3
4
2）、状态 ( state) 各阶段开始时的出发点称作状态。
描述各阶段状态的变量，称作状态变量，用sk 表示。
在例７.1 中，第一阶段的状态为 A ，第二阶段的状态为城市 B1，B2 和 B3。所以状态变量 S1 的集合 S1={A},S2 的集合是 S2={B1,B2,B3}, 依次有 S3={C1,C2,C3}, S4={D1,D2} 。
C3 ，如果我们选择，从C2走，则此时的决策变量可表示x2(B1)=C2。
1
2
3
4
4）、策略（ Policy）
在各阶段决策确定以后，整个问题的决策序列就构成了一个策略,
用P1n(s1)表示。
如对于例７.1总共可有18个策略，但最优策略只有一个。
1
2
3
4
运筹学-动态规划
5）、目标函数
用于衡量所选定策略优劣的数量指标称作目标函数。
第七章 动态规划
７.1 动态规划问题和基本概念 ７.2 动态规划的基本原理 ７.3 动态规划的应用
引言
动态规划与多阶段决策：
多阶段决策是指这样一类特殊的活动过程, 它们可以按时间顺序分 解成若干相互联系的阶段, 每个阶段都要作出决策, 全部过程的决策是 一个决策序列, 所以多阶段决策问题又称为序贯决策问题。

管理运筹学07动态规划

管理运筹学07动态规划
生产计划、库存管理、路径规划 等。
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。

《运筹学07动态规划》课件

《运筹学07动态规划》课件
组合动态规划：解决组合问题， 如旅行商问题、背包问题等
动态规划的应用场景
资源分配 问题：如 背包问题、 车辆路径 问题等
优化问题： 如最短路 径问题、 最大子数 组问题等
决策问题： 如股票买 卖问题、 投资组合 问题等
游戏问题： 如国际象 棋、围棋 等
生物信息 学：如基 因序列比 对、蛋白 质结构预 测等
优化策略的改进
动态规划的扩展：从线性规划到非 线性规划，从单阶段决策到多阶段 决策
优化策略的改进：引入并行计算， 提高计算效率
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
优化策略的改进：引入启发式算法， 如遗传算法、模拟退火算法等
优化策略的改进：引入智能优化算 法，如神经网络、深度学习等
动态规划与其他 算法的比较
感谢您的观看
汇报人：
动态规划的基本 思想：将问题分 解为更小的子问 题，并利用子问 题的解来求解原
问题
动态规划的步 骤：确定状态、 状态转移方程、 初始状态和边
界条件
动态规划的算 法实现：递归、 迭代、记忆化
搜索等
动态规划的应 用：背包问题、 最短路径问题、 资源分配问题
等
动态规划的经典 案例
最短路径问题
问题描述：在图中找到从起点到终点的最短路径 应用场景：交通网络、物流配送、电路设计等 解决方案：使用动态规划算法，通过状态转移方程求解 经典案例：旅行商问题、最短路径问题等
排班问题
问题描述：如何合理安排员工工作时间，使得员工满意度最高，同时满足 公司业务需求
动态规划方法：使用动态规划算法，通过状态转移方程和递归函数求解
状态转移方程：定义状态变量，表示员工在不同时间段的工作状态
递归函数：根据状态转移方程，递归求解最优解

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。

管理运筹学第3章：动态规划

管理运筹学第3章：动态规划
如上例：

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。

管理运筹学动态规划_2023年学习资料

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第三节动态规划的基本方法-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-∫fn+1Sn+1=0-fKSx opt VxK+kK1-k∈Xk-k=n,n-1,..,2,1-了fn+1Sn+1=1-zf.s=Qg装v ,wXi》-k=n,n-1,,2,1-11
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-TkSk,xk,即有k+1=TkSk,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xk构成的决策序列，称 全过程策略，简称策略，记为-p1s1,有-p1s1={x1S1,x2S2,.,xnsn}∈P1-而-PkS ={xkSk,xK+1SK+1,...,xnSn}EPk-称为第k子过程策略，简称子策略。-8
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 段序号，称为阶段变量。-二、状态-状态表示某段的初始条件。用$k表示第k段的状态，称为第k段-状态变量。S ∈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 ，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=xkSk-xS ∈DS←—-K阶段的允许决策集合
第三节动态规划的基本方法-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 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-2°递推（逆推）求解-3°得出 顺推）结论-12
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多阶段决策过程图示
决策 决策
决策
第第
第
1
2
n
阶阶
阶
段段
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
4
(
D1
)

mindd
( (
D1 D1
, ,
E1) E2 )
ff55((EE12))

min53

4 3

7
f
4
(
D2
)

mindd
( (
D2 D2
, ,
E1) E2 )
ff55((EE12))

min62

4 3

5
f
4
(
D3
)

mindd
(D3 (D3
, ,
E1) E2 )
ff55((EE12))

min1343
ff33((CC12))

min32
1102

13
d (B1, C3 ) f3 (C3 )
6 8
f2 (B2 )

min
dd
( (
B2 B2
, ,
C2 C3
) )

f3 f3
((CC32))

min87 180
15
(C2 (C2
, ,
D1) D2 )
ff44((DD12))

min54

7
5


10
f3 (C3 )

mindd
(C3 (C3
, ,
D2 ) D3 )
f4 f4
(D2 (D3
)
)


min34

5 5

8
f3 (C4 )

mindd
d (B2 , C4 ) f3 (C4 )
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。
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。
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 4
1
7
8
D3 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
fk (sk ) Vk,n (sk , pk*,n ) optVk,n (sk , pk,n )
pk ,n
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。
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
(C4 (C4
, ,
D2 D3
) )

f4 f4
((DD32))

min84

5 5

9
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
f
2
( B1 )

mindd
(B1, (B1,
C1) C2)
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

5
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) D2 )
ff44((DD12))

min85

7
5


12
f3
(C2
)

mindd
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k阶段所有状态变量的集合记为Sk。动态规划考 虑的状态应该具有“无后效性”
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。