動態(tài)規(guī)劃問題ppt課件(編輯修改稿)
2024-11-30 18:12 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 執(zhí)行了任意選定決策 uk后的狀態(tài)是xk+1=Tk(xk,uk)。 這時 k后部子過程就縮小為 k+1后部子過程 。根據(jù)最優(yōu)性原理 ， 對 k+1后部子過程應采取最優(yōu)策略 ， 由于無后效性 ， k后部子過程的目標函數(shù)值為 )),((),( 1 kkkkkkk uxTfuxr ??))},((),({)( 1 kkkkkkkukkuxTfuxroptxfk???),(1 kkkk uxTx ??動態(tài)規(guī)劃基本方程 ),(1 kkkk uxTx ?????nkiiiiuukk uxro p txfnk),()(~}),(),({1~1??????nkiiiiuukkkuuxro p tuxro p tnkk)}(),({ 11 ???? kkkkkuxfuxroptk動態(tài)規(guī)劃基本方程 ),(1 kkkk uxTx ?????nkiiiikk uxrxf ),()(39。?????nkiiiikkk uxruxr139。39。 ),(),()}(),({ 11 ???? kkkkkuxfuxroptk動態(tài)規(guī)劃方法基本原理 動態(tài)規(guī)劃方法基本原理 ))},((),({)( 1 kkkkkkkukkuxTfuxroptxfk???),(1 kkkk uxTx ??rk(xk, uk)和 xk+1=Tk(xk, uk)都是已知的函數(shù) 求 fk(xk)需要首先求關于 xk的所有 k+1段狀態(tài) xk+1的 fk+1(xk+1) 逆序地求出條件最優(yōu)目標函數(shù)值集合和條件最優(yōu)決策集合 狀態(tài) xk+1是由前面階段的狀態(tài)決定的 用問題給定的初始條件 ， 即可 順序地求出整個多段決策問題的最優(yōu)目標函數(shù)值 、 最優(yōu)策略和最優(yōu)路線 。 動態(tài)規(guī)劃問題求解的一般步驟 逆序地求出條件最優(yōu)目標函數(shù)值集合和條件最優(yōu)決策集合 k=n時 ， 動態(tài)規(guī)劃基本方程是 )}(),({)( 11 ???? nnnnnunnxfuxroptxfn0)( 11 ??? nn xf邊界條件 )},({)( nnnunnuxro p txfn?k=n時的動態(tài)規(guī)劃基本方程成為 ))(,()( nnnnnn xuxrxf ??動態(tài)規(guī)劃問題求解的一般步驟 逆序地求出條件最優(yōu)目標函數(shù)值集合和條件最優(yōu)決策集合 k=n－ 1時 ， 動態(tài)規(guī)劃的基本方程是 )}(),({)( 111111nnnnnunn xfuxroptxfn?? ??????所有的 fn(xn)都已經(jīng)求出，因此可以根據(jù) xn=Tn1(xn1,un1) 就階段 n1每個可能狀態(tài) xn1∈ Xn1求條件最優(yōu)決策及相應的條件最優(yōu)目標函數(shù)值 fn－ 1(xn－ 1) })()。({ 111111 ?????? ?? nnnnnn Xxxuxf動態(tài)規(guī)劃問題求解的一般步驟 逆序地求出條件最優(yōu)目標函數(shù)值集合和條件最優(yōu)決策集合 k=1時 ， 動態(tài)規(guī)劃的基本方程是 )}(),({)( 22111111xfuxro p txfu??所有的 f2(x2)都已經(jīng)求出，因此可以根據(jù) x2=T1(x1,u1) 就階段 1每個可能狀態(tài) x1∈ X1求條件最優(yōu)決策及相應的條件最優(yōu)目標函數(shù)值 f1(x1) })()。({ 111111 Xxxuxf ??動態(tài)規(guī)劃問題求解的一般步驟 逆序地求出條件最優(yōu)目標函數(shù)值集合和條件最優(yōu)決策集合 })()。({ 111111 Xxxuxf ??),( 111 uxr )( 22 xf})()。({ 111111 ?????? ?? nnnnnn Xxxuxf),( 111 ??? nnn uxr )( nn xf})()。({ nnnnnn Xxxuxf ?? ),( nnn uxr動態(tài)規(guī)劃問題求解的一般步驟 順
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