系统工程硕士动态规划例子

3.5 动态规划50年代初，由美国数学家 Bellman提出。将系统运行过程分为若干相继的阶段，而在每个阶段都要做出决策的过程，就叫做多段决策过程。多段决策过程的每一段的结束状态，就是下一段的初始状态。动态规划是研究多段决策而提出来的一种数学方法，它的中心思想是所谓的 “最优性原理 ”，这个原理归结为一个基本递推关系式， 从整个过程的终点出发，由后向前，使过程连续地转移，一步一步地推到始点，找到最优解 。系统动态最优化习惯称为最优控制，它与系统静态最优化的区别在于其自变量是时间的函数，实质上属于泛函极值的范畴。2511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2例 求从 A到 E的最短路径2511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f5(E)=02511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D1)=5f5(E)=02511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f4(D1)=52511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f3(C1)=8f4(D1)=52511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f3(C2)=7f4(D1)=5f3(C1)=82511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f3(C3)=12f4(D1)=5f3(C1)=8f3(C2)=72511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f3(C3)=12f4(D1)=5f2(B1)=20f3(C2)=7f3(C1)=82511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f3(C3)=12f4(D1)=5f2(B2)=14 f3(C2)=7f3(C1)=8f2(B1)=212511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f3(C3)=12f4(D1)=5f2(B3)=19f3(C2)=7f3(C1)=8f2(B1)=21f2(B2)=142511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f3(C3)=12f4(D1)=5f2(B3)=19f3(C2)=7f3(C1)=8f1(A)=19 f2(B2)=14f2(B1)=212511214106104131112396581052C1C3D1AB1B3B2D2EC2f4(D2)=2f5(E)=0f3(C3)=12f4(D1)=5f2(B3)=19f3(C2)=7f3(C1)=8f1(A)=19 f2(B2)=14f2(B1)=21状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态A （ A， B2）