Задачи динамического программирования

Размещено на http://www.allbest.ru

Содержание

Введение

Задача динамического программирования

Общая структура динамического программирования

Применение динамического программирования

Заключение

Список литературы

Введение

Динамическое программирование (иначе - динамическое планирование) - это метод нахождения оптимальных решений в задачах с многошаговой (многоэтапной) структурой. Многие экономические процессы расчленяются на шаги естественным образом. Это все процессы планирования и управления, развиваемые во времени. Естественным шагом в них может быть год, квартал, месяц, декада, неделя, день и т. д. Однако метод динамического программирования может использоваться при решении задач, где время вообще не фигурирует; разделение на шаги в таких задачах вводится искусственно. Поэтому «динамика» задач динамического программирования заключается в методе решения.

В экономической практике встречается несколько типов задач, которые по постановке или способу решения относятся к задачам динамического программирования. Это задачи оптимального перспективного и текущего планирования во времени. Их решают либо путем составления комплекса взаимосвязанных статических моделей для каждого периода, либо путем составления единой динамической задачи оптимального программирования с применением многошаговой процедуры принятия решений.

Задача динамического программирования

Большинство методов исследования операций связано в первую очередь с задачами вполне определенного содержания. Классический аппарат математики оказался малопригодным для решения многих задач оптимизации, включающих большое число переменных и/или ограничений в виде неравенств. Несомненна привлекательность идеи разбиения задачи большой размерности на подзадачи меньшей размерности, включающие всего по нескольких переменных, и последующего решения общей задачи по частям. Именно на этой идее основан метод динамического программирования.

Динамическое программирование (ДП) представляет собой математический метод, заслуга создания и развития которого принадлежит прежде всего Беллману. Метод можно использовать для решения весьма широкого круга задач, включая задачи распределения ресурсов, замены и управления запасами, задачи о загрузке. Характерным для динамического программирования является подход к решению задачи по этапам, с каждым из которых ассоциирована одна управляемая переменная. Набор рекуррентных вычислительных процедур, связывающих различные этапы, обеспечивает получение допустимого оптимального решения задачи в целом при достижении последнего этапа.

Происхождение названия динамическое программирование, вероятно, связано с использованием методов ДП в задачах принятия решений через фиксированные промежутки времени (например, в задачах управления запасами). Однако методы ДП успешно применяются также для решения задач, в которых фактор времени не учитывается. По этой причине более удачным представляется термин многоэтапное программирование, отражающий пошаговый характер процесса решения задачи.

Фундаментальным принципом, положенным в основу теории ДП, является принцип оптимальности. По существу, он определяет порядок поэтапного решения допускающей декомпозицию задачи (это более приемлемый путь, чем непосредственное решение задачи в исходной постановке) с помощью рекуррентных вычислительных процедур.

Динамическое программирование позволяет осуществлять оптимальное планирование управляемых процессов. Под «управляемыми» понимаются процессы, на ход которых мы можем в той или другой степени влиять.

Пусть предполагается к осуществлению некоторое мероприятие или серия мероприятий («операция»), преследующая определенную цель. Спрашивается: как нужно организовать (спланировать) операцию для того, чтобы она была наиболее эффективной? Для того, чтобы поставленная задача приобрела количественный, математический характер, необходимо ввести в рассмотрение некоторый численный критерий W, которым мы будем характеризовать качество, успешность, эффективность операции. Критерий эффективности в каждом конкретном случаи выбирается исходя из целевой направленности операции и задачи исследования (какой элемент управления оптимизируется и для чего).

Сформулируем общий принцип, лежащий в основе решения всех задач динамического программирования («принцип оптимальности»):

«Каково бы ни было состояние системы S перед очередным шагом, надо выбрать управление на этом шаге так, чтобы выигрыш на данном шаге плюс оптимальный выигрыш на всех последующих шагах был максимальным».

Динамическое программирование - это поэтапное планирование многошагового процесса, при котором на каждом этапе оптимизируется только один шаг. Управление на каждом шаге должно выбираться с учетом всех его последствий в будущем.

При постановке задач динамического программирования следует руководствоваться следующими принципами:

Выбрать параметры (фазовые координаты), характеризующие состояние S управляемой системы перед каждым шагом.

Расчленить операцию на этапы (шаги).

Выяснить набор шаговых управлений xi для каждого шага и налагаемые на них ограничения.

Определить какой выигрыш приносит на i-ом шаге управление xi, если перед этим система была в состоянии S, т.е. записать «функцию выигрыша»:

.

Определить, как изменяется состояние S системы S под влиянием управление xi на i-ом шаге: оно переходит в новое состояние

. (1.1)

Записать основное рекуррентное уравнение динамического программирования, выражающее условный оптимальный выигрыш Wi(S) (начиная с i-го шага и до конца) через уже известную функцию Wi+1(S):

. (1.2)

Этому выигрышу соответствует условное оптимальное управление на i-м шаге xi(S) (причем в уже известную функцию Wi+1(S) надо вместо S подставить измененное состояние

Произвести условную оптимизацию последнего (m-го) шага, задаваясь гаммой состояний S, из которых можно за один шаг дойти до конечного состояния, вычисляя для каждого из них условный оптимальный выигрыш по формуле

Произвести условную оптимизацию (m-1)-го, (m-2)-го и т.д. шагов по формуле (1.2), полагая в ней i=(m-1),(m-2),…, и для каждого из шагов указать условное оптимальное управление xi(S), при котором максимум достигается.

Заметим, что если состояние системы в начальный момент известно (а это обычно бывает так), то на первом шаге варьировать состояние системы не нужно - прямо находим оптимальный выигрыш для данного начального состояния S0. Это и есть оптимальный выигрыш за всю операцию

Произвести безусловную оптимизацию управления, «читая» соответствующие рекомендации на каждом шаге. Взять найденное оптимальное управление на первом шаге ; изменить состояние системы по формуле (1.1); для вновь найденного состояния найти оптимальное управление на втором шаге х2* и т.д. до конца.

Данные этапы рассматривались для аддитивных задач, в которых выигрыш за всю операцию равен сумме выигрышей на отдельных шагах. Метод динамического программирования применим также и к задачам с так называемым «мультипликативным» критерием, имеющим вид произведения:

(если только выигрыши wi положительны). Эти задачи решаются точно так же, как задачи с аддитивным критерием, с той единственной разницей, что в основном уравнении (1.2) вместо знака «плюс» ставится знак «умножения»:

Общая структура динамического программирования

Отыскание оптимальной стратегии принятия набора последовательных решений, в большинстве случаях, производится следующим образом: сначала осуществляется выбор последнего во времени решения, затем при движении в направлении, обратном течению времени, выбираются все остальные решения вплоть до исходного.

Для реализации такого метода необходимо выяснить все ситуации, в которых может происходить выбор последнего решения. Обычно условия, в которых принимается решение, называют «состоянием» системы. Состояние системы - это описание системы, позволяющее, учитывая будущие решения, предсказать ее поведение. Нет необходимости выяснять, как возникло то ил иное состояние или каковы были предшествующие решения. Это позволяет последовательно выбирать всего по одному решению в каждый момент времени. Независимо от того, отыскивают оптимальные решения с помощью табличного метода и последующего поиска или аналитическим путем, обычно быстрее и выгоднее производить выбор по одному решению в один момент времени, переходя затем к следующему моменту и т.д. К сожалению, таким методом можно исследовать не все процессы принятия решений. Необходимым условием применения метода динамического программирования является аддитивность цен всех решений, а также независимость будущих результатов от предыстории того или иного состояния.

Если число решений очень велико, то можно построить относительные оценки состояний так, чтобы оценки, отвечающие каждой паре последовательных решений, отличались друг от друга на постоянную величину, представляющую собой средний «доход» на решение. Также можно выполнять дисконтирование доходов от будущих решений. Необходимость в этом иногда появляется в том случае, когда решение принимаются редко, скажем раз в году. Тогда уже не нужно рассматривать последовательно 1,2,3…решения, чтобы достичь решения с большим номером. Вместо этого можно непосредственно оперировать функциональным уравнением, что, как правило, дает существенную выгоду с точки зрения сокращения объема вычислений.

Применение динамического программирования

Приведем некоторые примеры использования динамического программирования в экономике, на предприятиях, фирмах.

Планирование рабочей силы:

При выполнении некоторых проектов число рабочих, необходимых для выполнения какого-либо проекта, регулируется путем их найма и увольнения. Поскольку как наем, так и увольнение рабочих связано с дополнительными затратами, динамическое моделирование позволяет определить, каким образом должна регулироваться численность рабочих в период реализации проекта.

Задача:

Предположим, что описанный выше проект будет выполняться в течение n недель и минимальная потребность в рабочей силе на протяжении i-й недели составит bi рабочих. При идеальных условиях хотелось бы на протяжении i-й недели иметь в точности bi рабочих. Однако в зависимости от стоимостных показателей может быть более выгодным отклонение численности рабочей силы как в одну, так и в другую сторону от минимальных потребностей.

Если xi - количество работающих на протяжении i-й недели, то возможны затраты двух видов: 1) С1(xi- bi)-затраты, связанные с необходимостью содержать избыток xi - bi рабочей силы и 2) С2(xi- xi-1)-затраты, связанные с необходимостью дополнительного найма (xi- xi-1) рабочих.

Элементы модели динамического программирования определяются следующим образом:

Этап і представляется порядковым номером недели і, і=1,2,…n.

Вариантами решения на і-ом этапе являются значения xi - количество работающих на протяжении і-й недели.

Состоянием на і-м этапе является xi-1 - количество работающих на протяжении (і-1) -й недели (этапа).

Рекуррентное уравнение динамического программирования представляется в виде

где

Вычисления начинаются с этапа n при xn=bn и заканчиваются на этапе 1.

Замена оборудования.

Чем дольше механизм эксплуатируется, тем выше затраты на его обслуживание и ниже его производительность. Когда срок эксплуатации механизма достигает определенного уровня, может оказаться более выгодной его замена. Задача замены оборудования, таким образом, сводится к определению оптимального срока эксплуатации механизма.

Задача:

Предположим, что мы занимаемся заменой механизмов на протяжении n лет. В начале каждого года принимается решение либо об эксплуатации механизма еще один год, либо о замене его новым.

Обозначим через r(t) и c(t) прибыль от эксплуатации t-летнего механизма на протяжении года и затраты на его обслуживание за этот же период. Далее пусть s(t) - стоимость продажи механизма, который эксплуатировался t лет. Стоимость приобретения нового механизма остается неизменной на протяжении всех лет и равна l.

Элементы модели динамического программирования таковы:

Этап і представляется порядковым номером года і, і=1,2,...n.

Вариантами решения на і-м этапе (т.е. для і-ого года) являются альтернативы: продолжить эксплуатацию или заменить механизм в начале і-ого года.

Состоянием на і-м этапе является срок эксплуатации t (возраст) механизма к началу і-ого года.

Пусть fi(t)-максимальная прибыль, получаемая за годы от і до n при условии, что в начале і-ого года имеется механизм t-летнего возраста.

Рекуррентное уравнение имеет следующий вид:

(1)-если эксплуатировать механизм,

(2)-если заменить механизм.

Распределение инвестиций

Динамическое моделирование в инвестировании позволяет определить, как необходимо распределить капитальные вложения между объектами (предприятиями, проектами) таким образом, чтобы получить максимально возможную суммарную прибыль.

Задача:

Предположим, что в начале каждого из следующих n лет необходимо сделать инвестиции P1, P2,…, Pn соответственно. Вы имеете возможность вложить капитал в два банка: первый банк выплачивает годовой сложный процент r1, а второй - r2. Для поощрения депозитов оба банка выплачивают новым инвесторам премии в виде процента от вложенной суммы.

Премиальные меняются от года к году, и для і-ого года равны qi1 и qi2 в первом и втором банках соответственно. Они выплачиваются к концу года, на протяжении которого сделан вклад, и могут быть инвестированы в один из двух банков на следующий год. Это значит, что лишь указанные проценты и новые деньги могут быть инвестированы в один из двух банков. Размещенный в банке вклад должен находится там до конца рассматриваемого периода. Необходимо разработать стратегию инвестиции на следующие n лет.

Элементы модели динамического программирования следующие:

Этап і представляется порядковым номером года і, і=1,2,...n

Вариантами решения на і-м этапе (для і-ого года) являются суммы li иинвестиций в первый и второй банк соответственно.

Состоянием xi на і-м этапе является сумма денег на начало і-ого года, которые могут быть инветсированы.

Заметим, что по определению =xi-li. Следовательно,

где і=2,3,…n, x1=P1. Сумма денег xi, которые могут быть инвестированы, включает лишь новые деньги и премиальные проценты за инвестиции, сделанные на протяжении (і-1)-го года.

Пусть fi(xi)- оптимальная сумма инвестиций для интервала от і-го до n-го года при условии, что в начале і-го года имеется денежная сумма xi. Далее обозначим через si накопленную сумму к концу n-го года при условии, что li и (xi-li)-объемы инвестиций на протяжении і-го года в первый и второй банк соответственно. Обозначая , і=1,2, мы можем сформулировать задачу в следующем виде.

Максимизировать z=s1+s2+…+sn, где

динамическое программирование оптимальность экономика

Так как премиальные за n-й год являются частью накопленной денежной суммы от инвестиций, в выражения для sn добавлены qn1 и qn2.

Итак, в данном случае рекуррентное уравнение для обратной прогонки в алгоритме динамического программирования имеет вид

где xi+1 выражается через xi в соответствии с приведенной выше формулой, а fn+1(xn+1)=0.

Так же динамическое программирование используется для решения задач выбора кратчайшего пути, оптимального распределения средств на расширение производства, управления производством и запасами, оптимального распределения ресурсов (Задачи на оптимальное распределение ресурса, который можно использовать различным образом, возникают при разработке оперативных и перспективных планов особенно часто. К ним относятся задачи о распределении средств на приобретение оборудования, закупку сырья и найм специалистов; задачи о распределении товара по торговым предприятиям и складам; задачи по определению последовательности пропорций между продукцией с/х производства, предназначенной для реализации и воспроизводства и т.д.)

Заключение

Одним из условий применимости метода динамического программирования является возможность разбиения процесса оптимизации решения на ряд однотипных шагов (этапов), каждый из которых планируется отдельно, но с учетом состояния системы на начало этапа и последствий принятого решения. Однако из этого правила есть исключение. Среди всех шагов существует один, который может планироваться без оглядки на будущее. Это последний шаг. Он может быть изучен и спланирован сам по себе наилучшим образом, поскольку за ним нет больше этапов. Отсюда получаем одну из специфических особенностей динамического программирования: всю вычислительную процедуру программирования целесообразно разворачивать от конца к началу.

В процессе оптимизации управления методом динамического программирования многошаговый процесс проходится дважды. Первый раз - от конца к началу, в результате чего находятся условно-оптимальные управления и условно-оптимальное значение функции цели для каждого шага, в том числе оптимальное управление для первого шага и оптимальное значение функции цели для всего процесса. Второй раз - от начала к концу, в результате чего находятся уже оптимальные управления на каждом шаге с точки зрения всего процесса. Первый этап сложнее и длительнее второго, на втором остается лишь отобрать рекомендации, полученные на первом. Следует отметить, что понятия «конец» и «начало» можно поменять местами и разворачивать процесс оптимизации в другом направлении. С какого конца начать - диктуется удобством выбора этапов и возможных состояний на их начало.

Из качественного анализа идеи поэтапной оптимизации используют принципы, лежащие в основе динамического программирования: принцип оптимальности и принцип погружения.

Список литературы

1. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. - 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 1999

2. Браславец М.Е. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства, 1974

3. Кравченко Р.Г., Попов И.Г., Толпекин С.З. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства, 1974

4. Кузнецов А.В., Холод Н.И. Математическое программирование: [ Учеб. Пособие для эконом. спец. вузов]. - Мн.: Выш. шк., 1984. - 221 с., ил.

5. Кузнецов Ю. Н. и др. Математическое программирование. Учеб. пособие для вузов. М., «Высш. школа», 1976. - 352с. с ил.

Вентцель Е. С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. -М.: Наука,1988

Карманов В. Т. Математическое программирование. -М.:Наука,1986.

Зайченко Ю. П. Исследование операций. -К.: Высшая школа,1985.

Аоки М. Введение в методы оптимизации. -М.: Наука,1977.

Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. -М.: Наука,1965.

Муну М. Математическое программирование. Теория алгоритмов. -М.: Наука,1990.

Размещено на www.allbest.