动态规划是一种在运筹学中广泛使用的优化技术,尤其适用于解决涉及多个阶段决策的问题。这一章主要讨论了离散确定型的动态规划模型,这是最基础的形式,但其核心思想和原则同样适用于其他类型的动态规划问题。 理解动态规划的关键在于掌握多阶段决策过程的最优化。在这样的过程中,每一阶段都需要作出决策,并且这些决策之间相互关联,影响着最终的整体效果。动态规划的核心在于,每个阶段的决策不仅要考虑本阶段的最优,还要考虑到对全局目标的影响。这种随时间发展而决定各时段决策的方法,即为“动态”的含义。 动态规划包含五个基本概念: 1. 阶段:问题被划分为一系列互相联系的时间或空间阶段。 2. 状态:每个阶段开始时的条件,由状态变量(如sk)表示,状态集合(Sk)定义了所有可能的状态。 3. 决策和策略:在给定状态下作出的决定(uk),决策变量受到允许决策集合(Dk(sk))的约束。 4. 状态转移方程:描述如何从一个阶段的状态(sk)通过决策(uk)转移到下一个阶段的状态(sk+1)。 5. 指标函数:衡量策略优劣的量,包括阶段指标函数(d(sk, uk))和过程指标函数(Vk,n(sk, pk,n)),最优指标函数(fk(sk))表示从特定状态采用最优策略至过程结束的最佳效益。 动态规划的基本思想是将问题分解为子问题,从边界条件开始,逆向或顺向递推求解。每个子问题的最优解依赖于前一个子问题的最优解,最后得到的整体最优解就是原问题的最优解。动态规划的基本方程是一个递推公式,用于找到从当前阶段到后续阶段的最优决策。 例如,假设有一个背包问题,我们需要在有限的背包容量下,从一组物品中选择最有价值的组合。动态规划可以创建一个表格,每一行代表一个阶段(物品的选择),每一列代表背包的容量,表格中的每个单元格存储的是在当前容量下能获得的最大价值。通过比较放入和不放入当前物品两种情况下的最大价值,我们可以填满这个表格,最后得到的就是背包问题的最优解。 动态规划提供了一种系统性的方法来解决多阶段决策问题,通过将问题分解为阶段,定义状态、决策和目标函数,然后利用递推公式寻找最优解。这种方法在诸如资源分配、路径规划、库存管理、生产计划等领域都有广泛应用。


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