單目標(biāo)決策方法概述(參考版)
2025-01-25 06:44本頁(yè)面
【正文】 2023年 2月 11日星期六 6時(shí) 43分 2秒 06:43:0211 February 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 2023年 2月 11日星期六 上午 6時(shí) 43分 2秒 06:43: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 :43:0206:43Feb2311Feb23 ? 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 , February 11, 2023 ? 閱讀一切好書(shū)如同和過(guò)去最杰出的人談話。 2023年 2月 11日星期六 6時(shí) 43分 2秒 06:43:0211 February 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來(lái)秋。 。 :43:0206:43:02February 11, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 :43:0206:43Feb2311Feb23 ? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿，留一份不足，可得無(wú)限完美。 , February 11, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒(méi)有。 2023年 2月 11日星期六 6時(shí) 43分 2秒 06:43:0211 February 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 。 :43:0206:43:02February 11, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見(jiàn)青山。 :43:0206:43Feb2311Feb23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 , February 11, 2023 ? 雨中黃葉樹(shù)，燈下白頭人。他們認(rèn)為隨著收益的增加，從中獲得的心理滿足是遞增的。 (3)冒險(xiǎn)型。 此類決策者比較循規(guī)蹈矩，既不敢冒險(xiǎn)，又不甘落后。他們認(rèn)為隨著收益的增加，從中獲得的心理滿足是遞減的，即效用曲線斜率為遞減的。 (1)穩(wěn)重型。 (2)中立型。 (6)寫(xiě)出動(dòng)態(tài)規(guī)劃函數(shù)基本方程，常見(jiàn)的指標(biāo)函數(shù)是取各段指標(biāo)和的形式，即 第五節(jié) 效用曲線法 一、效用值概念 二、效用曲線 三、效用曲線的應(yīng)用 一、效用值概念 在前面的風(fēng)險(xiǎn)型決策分析中，都是以損益期望值的大小作為在風(fēng)險(xiǎn)情況下選擇最優(yōu)方案的準(zhǔn)則。 2)遞推性，即 Vk,n(sk， uk， sk+1,uk+1， … ， sn+1)＝ fk［ sk， uk,Vk+1(sk+1,… ， sn+1)］。 如果給定第 k階段狀態(tài)變量 sk的值，則該段的決策變量 uk一經(jīng)確定，第 k+1段的狀態(tài)變量 sk+1的值也就完全確定，即 (5)根據(jù)題意，正確地構(gòu)造出目標(biāo)與變量的函數(shù)關(guān)系 —— 目標(biāo)函數(shù)。或者在把靜態(tài)規(guī)劃模型 (如線性與非線性規(guī)劃 )轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型時(shí)，常取前者的變量 xj為后者的決策變量 uk。 (3)正確地定義決策變量及各階段的允許決策集合 Uk(sk)。 2)要滿足無(wú)后效性，即如果在某個(gè)階段狀態(tài)已經(jīng)給定，那么在該階段以后，過(guò)程的發(fā)展不受前面各段狀態(tài)的影響。 (2)正確地定義狀態(tài)變量 sk，使它既能正確地描述過(guò)程的狀態(tài)，又能滿足無(wú)后效性。 (6)寫(xiě)出動(dòng)態(tài)規(guī)劃函數(shù)基本方程，常見(jiàn)的指標(biāo)函數(shù)是取各段指標(biāo)和的形式，即 (1)首先應(yīng)將實(shí)際問(wèn)題恰當(dāng)?shù)胤指畛?n個(gè)子問(wèn)題 (n個(gè)階段 )。 (4)能夠正確地寫(xiě)出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，至少要能正確反映狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律。 (2)正確地定義狀態(tài)變量 sk，使它既能正確地描述過(guò)程的狀態(tài)，又能滿足無(wú)后效性。 用 fk(sk)表示第 k子過(guò)程指標(biāo)函數(shù)在狀態(tài) sk下的最優(yōu)值，即 (二 )多階段決策問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型 （ 1119） (三 )最優(yōu)化原理 (貝爾曼最優(yōu)化原理 ) 對(duì)于最優(yōu)策略過(guò)程中的任意狀態(tài)而言，無(wú)論其過(guò)去的狀態(tài)和決策如何，余下的諸決策必構(gòu)成一個(gè)最優(yōu)子策略。 用 Vk,n(pk,n(sk))表示第 k子過(guò)程的指標(biāo)函數(shù)。 用 vk(sk,uk)表示第 k段處于 sk狀態(tài)且所作決策為 uk(sk)時(shí)的指標(biāo)，則它就是第 k段指標(biāo)函數(shù)。針對(duì)不同問(wèn)題，指標(biāo)函數(shù)可以是費(fèi)用、成本、產(chǎn)值、利潤(rùn)、產(chǎn)量、距離、時(shí)間、效用等。 (1) 指標(biāo)函數(shù)。 (2)階段指標(biāo)函數(shù) (也稱階段效應(yīng) )。多階段決策過(guò)程的發(fā)展就是用階段狀態(tài)的相繼演變來(lái)描述的。顯然，當(dāng) k=1時(shí)的 k部子策略就是全過(guò)程策略。全過(guò)程策略是指具有 n個(gè)階段的全部過(guò)程，由依次進(jìn)行的 n個(gè)階段決策構(gòu)成的決策序列，簡(jiǎn)稱策略，表示為 P1,n{u1,u2,…,un}。 策略 (Policy)也叫決策序列。可能狀態(tài)集可以是一離散取值的集合，也可以為一連續(xù)的取值區(qū)間，視具體問(wèn)題而定。可能狀態(tài)集實(shí)際上是關(guān)于狀態(tài)的約束條件。如果某階段的狀態(tài)給定以后，則在這階段以后過(guò)程的發(fā)展不受這一階段以前各狀態(tài)的影響，即過(guò)程的歷史只能通過(guò)當(dāng)前的狀態(tài)去影響它未來(lái)的發(fā)展，當(dāng)前的狀態(tài)是以往歷史的一個(gè)總結(jié)。這是指當(dāng)各階段的狀態(tài)確定以后，整個(gè)問(wèn)題的過(guò)程就已
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