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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 |正序浏览
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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。
* A+ A% t6 E4 J! z" O+ S  o0 x" W* s7 N* }2 r. B! i4 g0 z
随机动态规划通常用于具有以下特征的问题:
  S! G: {* j1 x6 A: s$ N0 y- i( v" |# C5 N. |  b
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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; L1 y$ r  f4 m, F$ h2. 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。8 l0 L4 Y- X1 w5 t$ A% o8 K! l

, B' |" R8 q6 A  t8 g1 g: {+ h3. 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。2 n) y; [: H: K4 C
) D1 h6 k# [6 j% ]" q
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。
5 u% U5 I* i5 o4 G6 B; b, d- `% U7 {, N& Z2 v5 Z- g$ @8 b$ |  p
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。
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随机动态规划的实例的matlab代码.rar

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