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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。
+ J4 [7 Y+ @; ]# u5 ?1 {( ^/ Q. h' L/ H; X9 {$ G9 n2 ^( j
随机动态规划通常用于具有以下特征的问题:
1 z" d' n; X$ X. y& ?1 g; s: g# T% |1 ^2 `0 v; _3 A9 H
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。& }: Y! A" [  u% h
* U8 B' `0 v1 x8 d  R' ~1 t
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。
6 Z) X3 j2 r( [- [6 N
7 C8 e& t2 o* t  o! O3. 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。3 m/ p5 ^) B7 D) q; l/ O
* E# ^+ Q( ?8 g9 O; m
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。* w: a; ~2 ~! V' g5 O

4 {8 P0 V; R, m4 J$ v6 B( [) J; ~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。
5 I" U5 y$ f; Q/ A- \
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随机动态规划的实例的matlab代码.rar

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