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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。6 w% K4 {0 W; X* g, R' |# e( {1 c

) I% n- d- N  C: V# Z  i随机动态规划通常用于具有以下特征的问题:
  _2 o. f. }# N* L+ a. B+ W) x* n. s; q" T0 z
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。
- N, A, p( s3 A5 P
( M0 D' z+ b+ z: Y8 l2. 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。: s0 E6 @0 ~( A# V* h
/ s( ^+ z6 T& J8 v
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。; L5 S! C( l' j/ l  z4 G1 h0 B) U7 \
9 Z" I1 W" E# N+ o
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。7 x9 ^2 L1 z4 q

5 {# ^; a  T+ l0 K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。) D& t" ]: S4 u1 M! L# ^
- |3 r  S" @3 x1 p: |
1 }* |, u& q- p( W
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随机动态规划的实例的matlab代码.rar

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