Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Составление математической модели динамического программирования




Дополнительно введем следующие условные обозначения: s - состояние процесса; Si; — множество возможных состояний процесса перед i-м шагом;

Wi — выигрыш с i-го шага до конца процесса, i= 1,m.

Можно определить следующие основные этапы составления математической модели задачи динамического программирования.

1. Разбиение задачи на шаги (этапы). Шаг не должен быть слиш­ком мелким, чтобы не проводить лишних расчетов и не до­лжен быть слишком большим, усложняющим процесс шаго­вой оптимизации.

2. Выбор переменных, характеризующих состояние s модели­руемого процесса перед каждым шагом, и выявление налага­емых на них ограничений. В качестве таких переменных следу­ет брать факторы, представляющие интерес для исследователя, например годовую прибыль при планирова­нии деятельности предприятия.

3. Определение множества шаговых управлений xf, i =1,m и налагаемых на них ограничений, т.е. области допустимых уп­равлений X.

4. Определение выигрыша,

(1)

который принесет на i-м шаге управление xl, если система перед этим находилась в состоянии s.

5. Определение состояния s1, в которое переходит система из состояния s под влиянием управления х,i,

(2)

где fi – функция перехода на i -м шаге из состояния S в состояние S1.

6. Составление уравнения, определяющего условный оптималь­ный выигрыш на последнем шаге, для состояния s модели­руемого процесса

Wm(s)=max{ } (3)

7. Составление основного функционального уравнения дина­мического программирования, определяющего условный оп­тимальный выигрыш для данного состояния s с i-го шага и
до конца процесса через уже известный условный оптималь­ный выигрыш с (i+1)- го шага и до конца.

Wi (s)=max {+Wi+1()} (4)

Заметим, что структура модели динамического программи­рования отличается от статической модели линейного програм­мирования. Действительно, в моделях линейного программиро­вания управляющие переменные -- это одновременно и переменные состояния моделируемого процесса, а в динами­ческих моделях отдельно вводятся переменные управления хi, и переменные, характеризующие изменение состояния s под влиянием управления. Таким образом, структура динамических моделей более сложная, что естественно, так как в этих моделях дополнительно учитывается фактор времени.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 401; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.