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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。5 G: q, K2 J% Q# d2 `+ a

/ i8 o8 j. e, C  ]4 q0 ^随机动态规划通常用于具有以下特征的问题:
' N% K. _9 m8 @/ C! y3 ]9 H. B! \7 }# f& l4 O; q
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。
' b9 X9 a& L3 _+ q; h+ ]+ n) k; @- W
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。, Q/ J) l+ W3 F$ a+ g% U/ e3 h

# G% c$ ]5 I/ L0 z3. 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。, R4 z; y. ]# {4 o, ]9 @2 N6 ]+ r/ O

3 N& w0 ^: n/ A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。
% F3 b3 f, P$ L9 h* M0 p- v: T( F- M# A
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。
' U8 g  `* t/ ^
. y4 ^- D* B8 g: J& O
: W+ I6 x+ ~$ \- w+ [1 c( p2 f1 _" X7 v/ o# X7 U. j; H7 l

随机动态规划的实例的matlab代码.rar

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