文档介绍：致谢
本论文是在柴岩老师悉心指导下完成的。导师渊博的专业知识,严谨的治学态度精益
求精的工作作风对我影响深远。不仅使我掌握了基本的研究方法,还使我明白了许多待人
接物与为人处世的道理。在此,谨向导师表示崇高的敬意和衷心的感谢!
在两年多的学习生涯中,我还得到了理学院各位老师的悉心指导和无私帮助,在此一
并表示由衷的谢意。
还要感谢两年来支持和帮助过我的同学朋友们,正是有了你们的理解和鼓励,我才能
克服一个一个的困难和疑惑,才有了追求进步的勇气和信心。
最后,感谢百忙之中评阅本文和出席论文答辩的各位老师!由于自身专业水平的不足,
论文肯定存在尚未发现的缺点和错误,恳请各位老师多予指正,不胜感激!
摘要
应用动态规划理论求解多阶段决策过程中,往往存在一种或多种制约状态变量选取的
约束指标,这时就需要考虑在存在约束指标的条件下,如何选取状态变量,达到目标函数
的最优化。
本文研究了一类带约束指标的动态规划问题。基于已有的 AHP 和动态规划模型解决
静态问题的基础,引入熵权理论,求解各约束指标的客观权重,并根据不同时刻各指标的
约束能力,由决策者根据具体问题确定各约束指标的决策系数,进行加权处理。综合各状
态变量对不同约束指标的权重,求解状态变量的综合权重,把原有的静态约束指标转化为
能够影响决策结果的动态变量,解决在动态约束指标影响下的决策优化问题。
此算法能够根据具体的实际情况,对各约束指标的约束能力做出较为合理的判断,避
免了以往模型对约束指标的静态思考,更为有利于对决策进行动态调整,具有很大的灵活
性,能够应对不同的突发状况。
关键词:动态规划;熵权法;约束指标;权重
- I -
Abstract
When application of Dynamic Programming theory to solve multistage decision process ,
often in the presence of one or more confinement indices restricting selection of state
need to consider how to selece state variables under the condition of existence confinement
indeces,achieve optimization of objective function.
This paper studies problem of dynamic programming belt confinement on
AHP and dynamic programming model, introduce entropy weight theory,solving objective
weight of confinement indices,and according to confining ability of different time,conduct
weighted state variables to weights of confinement indices, the
original static confinement indices translate into the dynamical variable of influence the e
of a decision, solution decision-making optimization problem under the influence of different
confinement indices.
According to the specific circumstances, this algorithm making rational judgment to the
confining ability of confinement indices, avoid the problem of model constraint indices static
thinking, more beneficial for making dynamic adjustment,has great flexibility, to respond to
different state of emergency.
Key Words:Dyna