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1、第十章动态规划1§1 多阶段决策过程最优化问题举例例1最短路径问题下图表示从起点A到终点E之间各点的距离。求A到E的最短路径。BACBDBCDEC4123123123221647248386756110637512讨论:1、以上求从A到E的最短路径问题,可以转化为四个性质完全相同,但规模较小的子问题,即分别从Di、Ci、Bi、A到E的最短路径问题。从最短路上每一点到终点的部分道路,也一定是从该点到终点的最短路.第四阶段:两个始点D1和D2,终点只有一个;表10-1分析得知:从D1和D2到E的最短路径唯一。阶段4本阶段始点(状态)本阶段各终点(决策)到E的最短
2、距离本阶段最优终点(最优决策)ED1D2106106EE3第三阶段:有三个始点C1,C2,C3,终点有D1,D2,对始点和终点进行分析和讨论分别求C1,C2,C3到D1,D2的最短路径问题:表10-2分析得知:如果经过C1,则最短路为C1-D2-E;如果经过C2,则最短路为C2-D2-E;如果经过C3,则最短路为C3-D1-E。阶段3本阶段始点(状态)本阶段各终点(决策)到E的最短距离本阶段最优终点(最优决策)D1D2C1C2C38+10=187+10=171+10=116+6=125+6=116+6=12121111D2D2D14第二阶段:有4个始点B1,
3、B2,B3,B4,终点有C1,C2,C3。对始点和终点进行分析和讨论分别求B1,B2,B3,B4到C1,C2,C3的最短路径问题:表10-3分析得知:如果经过B1,则走B1-C2-D2-E;如果经过B2,则走B2-C3-D1-E;如果经过B3,则走B3-C3-D1-E;如果经过B4,则走B4-C3-D1-E。阶段2本阶段始点(状态)本阶段各终点(决策)到E的最短距离本阶段最优终点(最优决策)C1C2C3B1B2B3B42+12=144+12=164+12=167+12=191+11=127+11=188+11=195+11=166+11=172+11=133
4、+11=141+11=1212131412C2C3C3C35第一阶段:只有1个始点A,终点有B1,B2,B3,B4。对始点和终点进行分析和讨论分别求A到B1,B2,B3,B4的最短路径问题:表10-4最后,可以得到:从A到E的最短路径为AB4C3D1E阶段1本阶段始点(状态)本阶段各终点(决策)到E的最短距离本阶段最优终点(最优决策)B1B2B3B4A4+12=163+13=163+14=172+12=1412C26以上计算过程及结果,可用图2表示,可以看到,以上方法不仅得到了从A到D的最短路径,同时,也得到了从图中任一点到E的最短路径。以上过程,仅
5、用了22次加法,计算效率远高于穷举法。BACBDBCDEC412312312332164724838675161060106121111121314141275127一、基本概念:1、阶段k:表示决策顺序的离散的量,阶段可以按时间或空间划分。2、状态sk:能确定地表示决策过程当前特征的量。状态可以是数量,也可以是字符,数量状态可以是连续的,也可以是离散的。3、决策xk:从某一状态向下一状态过渡时所做的选择。决策是所在状态的函数,记为xk(sk)。决策允许集合Dk(sk):在状态sk下,允许采取决策的全体。4、策略Pk,n(sk):从第k阶段开始到最后第n阶段
6、的决策序列,称k子策略。P1,n(s1)即为全过程策略。5、状态转移方程sk+1=Tk(sk,xk):某一状态以及该状态下的决策,与下一状态之间的函数关系。§2 基本概念、基本方程与最优化原理86、阶段指标函数rk(sk,xk):从状态sk出发,选择决策xk所产生的第k阶段指标。过程指标函数Vk,n(sk,xk,xk+1,…,xn):从状态sk出发,选择决策xk,xk+1,…,xn所产生的过程指标。动态规划要求过程指标具有可分离性,即Vk,n(sk,xk,xk+1,…,xn)=rk(sk,xk)+Vk+1(sk+1,xk+1,…,xn)称指标具有可加性,或V
7、k,n(sk,xk,xk+1,…,xn)=rk(sk,xk)×Vk+1(sk+1,xk+1,…,xn)称指标具有可乘性。9二、基本方程:最优指标函数fk(sk):从状态sk出发,对所有的策略Pk,n,过程指标Vk,n的最优值,即10对于可加性指标函数,上式可以写为上式中“opt”表示“max”或“min”。对于可乘性指标函数,上式可以写为以上式子称为动态规划最优指标的递推方程,是动态规划的基本方程。终端条件:为了使以上的递推方程有递推的起点,必须要设定最优指标的终端条件,一般最后一个状态n+1下最优指标fn+1(sn+1)=0。11三、最优化原理作为整个过程
8、的最优策略具有如下性质:不管在此最优策略上的某个状态