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随机动态规划 实例

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发表于 2024-7-6 10:24 |只看该作者 |倒序浏览
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随机动态规划(Stochastic Dynamic Programming)是一种用于处理决策问题的数学方法。它是动态规划的一种扩展形式,用于解决在具有不确定性的环境下进行决策的问题。在随机动态规划中,系统的状态转移和奖励函数受到随机性的影响,决策需要考虑随机性因素。1 c+ |6 @5 X5 k3 g8 W( C

8 [! ~$ z3 C( B9 V& v随机动态规划通常用于具有以下特征的问题:" ~. Z2 r; o! @1 a& {! C
* u) D4 m- y2 V, S
1. 状态转移具有随机性:系统在做出某个决策后,下一个状态不是确定性地转移到某个状态,而是受到一定的随机性影响。
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2. 奖励函数具有随机性:决策所获得的奖励或收益不是确定的数值,而是随机变量,具有一定的概率分布。4 ^  J  q- Z2 Y3 y9 m4 l
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3. 决策需要考虑风险和不确定性:在决策过程中,需要考虑如何最大化预期回报或最小化预期损失,同时考虑不确定性因素的影响。" o+ G5 o0 Z8 }7 z/ J
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随机动态规划的解决方法通常包括价值迭代、策略迭代等算法,通过对带有随机性因素的决策过程进行建模和优化,找到最优的决策策略或价值函数。这种方法在许多领域中都有广泛的应用,如金融、运筹学、智能交通等。, t2 q" Y$ M+ l8 J# V: R

' ]' c7 F& B& r- p4 d总的来说,随机动态规划是一种强大的工具,可以帮助处理带有不确定性的决策问题,提高决策的效率和鲁棒性。2 ^! r) K3 v& I' {' l6 d
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* [: G6 {7 [: G( b' b! D

随机动态规划的实例的matlab代码.rar

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