Экономико-математические методы анализа в управлении промышленным производством: методы динамического программирования

Слайд 2

Динамическое программирование – это метод оптимизации многошаговых и многоэтапных процессов, критерий

Динамическое программирование – это метод оптимизации многошаговых и многоэтапных процессов, критерий

эффективности которых обладает аддитивным свойством.
Динамическое моделирование – многошаговый процесс, каждый шаг которого, соответствует поведению экономической системы в определенный временный период.
Сущность метода динамического программирования сводится к составлению функциональных уравнений, управляющих процессом, и дальнейшему решению этих уравнений посредством нестандартных вычислительных процедур.
Слайд 3

Принцип Оптимальности “Оптимальное поведение обладает тем свойством, что каковы бы ни

Принцип Оптимальности

“Оптимальное поведение обладает тем свойством, что каковы бы ни

были первоначальное состояние и решение в начальный момент, последующие решения должны составлять оптимальное поведение относительно состояния, получившегося в результате первого решения” (Ричард Беллман)
Слайд 4

Основное требование к задачам: Объектом исследования должна служить управляемая система (объект)

Основное требование к задачам:

Объектом исследования должна служить управляемая система (объект) с

заданными допустимыми состояниями и допустимыми управлениями;
Задача должна позволять интерпретацию как многошаговый процесс;
Задача не должна зависеть от количества шагов и быть определенной на каждом из них;
Состояние системы на каждом шаге должно описываться одинаковым набором параметров;
Последующее состояние, в котором оказывается система после выбора решения на k-м шаге, зависит только от данного решения и исходного состояния к началу k-го шага.
Слайд 5

Алгоритм решения задач: 1. Выбирают способ деления процесса управления на шаги.

Алгоритм решения задач:

1. Выбирают способ деления процесса управления на шаги.
2. Определяют

параметры состояния и переменные управления на каждом шаге, записывают уравнения состояний.
3. Вводят целевые функции k-ого шага и суммарную целевую функцию, а также условные оптимумы и условное оптимальное управление на k-ом шаге .
4. Записывают в соответствии с обратной или прямой схемой рекуррентные уравнения Беллмана и после выполнения условной оптимизации получают две последовательности.
5. Определяют оптимальное значение целевой функции и оптимальное решение .