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  1. 动态规划动态规划.ppt

  2. 动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法。由美国数学家贝尔曼（Ballman）等人在20世纪50年代提出。他们针对多阶段决策问题的特点，提出了解决这类问题的“最优化原理”，并成功地解决了生产管理 、 工程技术等方面的许多实际问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-28
    • 文件大小：542720
    • 提供者：hylian126

  1. 动态规划法综述及实例介绍

  2. 动态规划所研究的对象是多阶段决策问题。 多阶段决策问题是指一类活动过程，它可以分为若干个相互联系的阶段，在每个阶段都需要作出决策。这个决策不仅决定这一阶段的效益，而且决定下一阶段的初始状态。 每个阶段的决策确定以后，就得到一个决策序列，称为策略。多阶段决策问题就是求一个策略，使各阶段的效益的总和达到最优。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-18
    • 文件大小：156672
    • 提供者：pw2005105211

  1. 复杂系统可靠性动态规划模型

  2. 动态规划是求解决策过程最优化的有效数学方法，是根据“最优决策的任何截断仍是最优的”这一最优性原理，通过将多阶段决策过程转化为一系列单阶段问题，逐个求解的优化求解方法，该方法已在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等众多领域得到广泛的应用。 通过对可靠性分配方法的简单评述，提出了在该目标中以可靠性分配原则为出发点的分配方法，不仅给出了分配原则如何量化的具体处理办法，而且结合实例说明如何处理分配结果。本题电子设备的可靠性问题可看成是一个多阶段动态规划问题，即我们将此问题看成是相互联系的5阶段的动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-24
    • 文件大小：72704
    • 提供者：icy1989

  1. 经典算法——动态规划教程

  2. 动态规划是对最优化问题的一种新的算法设计方法。由于各种问题的性质不同， 确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的没计法对不同的问题，有各具特 色的表示方式。不存在一种万能的动态规划算法。但是可以通过对若干有代表性 的问题的动态规划算法进行讨论，学会这一设计方法。 这里，在内容的编排上，我们从问题开始引入概念，若你对概念的形成不必通过 实例得到，可以直接从第二节开始。 目录： 一、多阶段决策过程问题 二、动态规划的基本知识 三、最优化原理与无后效性 四、动态规划的逆向思维法 五、动态规划的正向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-30
    • 文件大小：781312
    • 提供者：yudus

  1. 数学建模方法：蚁群算法

  2. 标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：wu_wenyang

  1. 算法分析 第五讲动态规划法

  2. 在实际生活中，有这么一类问题，它们的活动过程可以分为若干个阶段，而且在任一阶段i后的行为都仅依赖于i阶段的过程状态，而与i阶段之前的过程是如何达到i阶段的状态的方式无关，这样的过程就构成一个多阶段决策过程。在50年代，贝尔曼(Richard Bellman)等人根据这类问题的多阶段决策的特性，提出了解决这类问题的“最优性原理”，从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法，称之为动态规划法。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-05-22
    • 文件大小：433152
    • 提供者：wlxzzy

  1. 动态规划教程

  2. 动态规划方法与“时间”关系很密切，随着时间过程的发展而决定各时段的决策，产生一个决策序列，这就是“动态”的意思。然而它也可以处理与时间无关的静态问题，只要在问题中人为地引入“时段”因素，就可以将其转化为一个多阶段决策问题。在本章中将介绍这种处理方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-07-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lzh2011qhl2011

  1. 多阶段决策过程问题的动态规划算法

  2. 多阶段决策过程（ multistep decision process ）是指这样一类特殊的活动过程，过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段，在每一个阶段都需要做出决策，全部过程的决策是一个决策序列。在计算机算法设计方法中，动态规划技术是比较基本，但又比较抽象，难于理解的一种。它建立在最优原则的基础上，动态规划 （ dynamic programming ）算法是解决多阶段决策过程最优化问题的一种常用方法，难度比较大，技巧性也很强。利用动态规划算法，可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-21
    • 文件大小：351232
    • 提供者：alicelwh

  1. 本文介绍了DSS决策支持系统相关理论及决策的意义。决策者依据决策来指导工作，

  2. 决策支持系统概述 摘要：本文介绍了DSS决策支持系统相关理论及决策的意义。决策者依据决策来指导工作， 预测本部门事业未来，高效地控制企事业行为，帮助部门实现规划目标 关键词：决策支持；辅助；智能 。1，决策支持系统(DSS，Decision Support System)是以管理科学、运筹学、控制论和行为科 学为基础，以计算机技术、人工智能技术和信息技 术为手段，智能化地支持决策活动的计算机系统。 决策支持系统通过人机对话进行分析、比较和判 断，识别问题，建立或修改模型，帮助决策者明确 决策目

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-01-07
    • 文件大小：31744
    • 提供者：longmarcher

  1. 动态规划ppt（幻灯片）

  2. 动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法。由美国数学家贝尔曼（Ballman）等人在20世纪50年代提出。他们针对多阶段决策问题的特点，提出了解决这类问题的“最优化原理”，并成功地解决了生产管理 、 工程技术等方面的许多实际问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-19
    • 文件大小：542720
    • 提供者：tocaata

  1. 矩阵相乘问题的动态规划

  2. 矩阵相乘问题的动态规划，动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法，其思想是将求解的问题一层一层地分解成一级一级的子问题，子问题的求解由繁到简逐步缩小，直到可以直接解出子问题为止。下面用动态规划的方法解决矩阵联乘的最小乘法问题。由于动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点，为减少重复计算，对每一个子问题只解一次，将其不同阶段的不同状态保存在一个二维数组中。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2019-01-04
    • 文件大小：437248
    • 提供者：zhaobo156

  1. 基于“情景–应对”的矿井水灾事故应急决策机制

  2. 为解决矿井水灾事故应急快速反应、高效决策的现场需求，针对矿井水灾事故的不确定性、复杂性和紧迫性等特点，运用多案例分析法，解析了11起典型矿井水灾事故，提出了判别“情景”和事故“情景”两个关键概念，定义了集合{突水水源，突水通道，采掘方式，出水量，淹没范围，生存空间}为矿井水灾事故的情景，并运用AHP分析法计算了6个情景要素各自的权重。确立了“情景–应对”应用在矿井水灾应急决策领域的实现途径，详细阐述了构建情景库、案例库、对策库的方法以及“情景–应对”型矿井水灾应急决策方案的生成过程，并提出了以“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38697808

  1. 数学建模竞赛 自学指导建议.doc

  2. 数学建模必备 1、线性规划：问题的提出及数学模型、二维图解法（可行解集是凸集，可行解集的几种情况基本可行解与特点，最优解及最优解的几种），数模标准化，单纯形法（一）（二）、数模的矩阵表示，改进单纯形法。对偶问题的提出、对偶理论、影子价格、对偶单纯形法、灵敏度分析（b，c变化情况）。 重点：单纯形法、对偶问题及经济解释。 运输问题：主要掌握产销平衡的表上作业法。 难点：寻找闭回路 2、整数规划、数字模型的建立、分枝定界法的基本思想。分枝定界法、割平面法 重点：分枝定界法 3、动态规划

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-25
    • 文件大小：36864
    • 提供者：qq_43062786

  1. 科学决策--决策树决策技术

  2. 决策树使决策问题形象化。它把各备选方案在不同自然状况下的概率及其损益值大小，简明地绘制在一张图上，从而形象地反出整个决策过程。它不仅可以解决单阶段的决策问题，而且可以解决“损益矩阵”无法表达的多阶段的顺序决策问题，所以在决策中得到极为广泛的应用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-13
    • 文件大小：117760
    • 提供者：XIAOFENG1988

  1. 工业电子中的解析模糊PID控制器在多电机同步控制装置的应用

  2. 目前最常用的模糊控制算法，体现了按误差的大小自动调整误差对控制作用的权重，符合人在控制决策过程中的思维特点。但该法在调整α时并没有考虑误差变化EC的影响，而在系统的各个运行阶段，EC对控制性能具有不同的影响，因此该方法具有一定的局限性。例如：当E很小时，按该法调整α也应很小，这时控制作用主要取决于EC，EC若也很小，则控制作用微弱，从而使系统响应保持一定的误差。虽然运用PI模糊控制能减小静差，但是这种减小的过程有时是非常缓慢的；这时若加大α则可使误差较快趋于0，控制效果反而更好。所以，误差小时，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_38669093

  1. 基于运营商维修遗传算法的多级多目标变电站选址与规模确定模型

  2. 变电站选址和规模确定；多阶段计划；多目标计划；遗传算法启发式维修策略建立多级多目标变电站选址和规模规划模型，并考虑潮流约束，最大容量约束和最大供电半径约束等各种约束条件，从而可以对变电站的多年计划进行调整，以实现最佳总体规划。通过多个优化目标，可以防止由于多阶段优化过程中电源从属关系的过度更改而使计划变得无用。为了找到模型的最佳解决方案，提出了一种修复算子，并将其与改进的多目标遗传算法配合使用，以修复对应于一个阶段的每个染色体的决策变量，从而满足约束条件，同时确保种群多样性能够启发式地发展到最优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38666823

  1. 决策理论粗糙集的多类别分类方法

  2. 通过考虑实际决策过程中对错误的容忍度和操作成本，提出了一种新的两阶段方法来解决基于决策理论粗糙集（DTRS）的多类别分类问题。 第一步是将m类分类问题（m> 2）转换为m两类分类问题，并通过使用DTRS形成三种类型的决策区域：具有不同状态和动作的正向区域，边界区域和负向区域。 正区域决定接受，负区域决定拒绝，边界区域决定弃权。 第二阶段是使用最小概率误差准则和贝叶斯判别分析方法，在正区域中选择最佳候选分类。 以医学诊断为例，证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：271360
    • 提供者：weixin_38591011

  1. 多准则决策过程中的证据博弈理论框架

  2. 多准则决策过程是一个广泛关注的问题。 在传统研究中，假定决策者的行为不受他人的影响。 但是，在现实世界中，竞争环境更加普遍，每个人都在最大化自己的利益，每个人不可避免地会受到他人行为的影响。 为了解决竞争环境下的多准则决策过程，本文提出了一种证据博弈理论框架。 所提出的框架包括五个阶段，分别是博弈分析，决策分析，战略评估，评估融合，基于均衡的决策。 在提出的框架内，采用不确定性信息的表示形式，即基于Dempster-Shafer理论得出的信念结构，用于对涉及专家主观评估的不确定性进行建模。 博弈

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：694272
    • 提供者：weixin_38603924

  1. 解析模糊PID控制器在多电机同步控制装置的应用

  2. 目前常用的模糊控制算法，体现了按误差的大小自动调整误差对控制作用的权重，符合人在控制决策过程中的思维特点。但该法在调整α时并没有考虑误差变化EC的影响，而在系统的各个运行阶段，EC对控制性能具有不同的影响，因此该方法具有一定的局限性。例如：当E很小时，按该法调整α也应很小，这时控制作用主要取决于EC，EC若也很小，则控制作用微弱，从而使系统响应保持一定的误差。虽然运用PI模糊控制能减小静差，但是这种减小的过程有时是非常缓慢的；这时若加大α则可使误差较快趋于0，控制效果反而更好。所以，误差小时，α

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：188416
    • 提供者：weixin_38662213

  1. 基于改进Q-学习算法的多阶段群体决策模型

  2. 多阶段群体决策问题是一类典型的动态群体决策问题,主要针对离散的确定状态下的最优群体决策问题求解.但由于现实环境面临的大部分是不确定状态空间,甚至是未知环境空间(例如状态转移概率矩阵完全未知),为了寻求具有较高共识度的多阶段群体最优策略,决策者需要通过对环境的动态交互来获得进一步的信息.针对该问题,利用强化学习技术,提出一种求解多阶段群体决策的最优决策算法,以解决在不确定状态空间下的多阶段群体决策问题.结合强化学习中的Q-学习算法,建立多阶段群体决策Q-学习基本算法模型,并改进该算法的迭代过程,从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38526421
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