matlab求解动态规划

真的要开始动态规划了

基础部分
先看一下符号函数如何求值

clc;clear
syms f x1 x2
f=exp(-exp(-(x1+x2))) - x2*(1+x1^2);
symvar(f) %该函数返回的是符号函数中的自变量
g=matlabFunction(f);
g(1,1)

看下面这样的一个吃蛋糕问题

这里感觉原先教材上的写法很繁琐，不如用非线性规划来做；
有确切的状态转移方程，那非线性规划其实就是可以处理这种问题

这里用线性规划求解以下这一题，附上中间引用的函数

function f=cake(x)
beta=0.2;
f=-(log(x(1))+beta*log(x(2))+beta^2*log(x(3)));
end

% w=33%w0是蛋糕的分量
%
% %这里先考虑三天的情形，用非线性规划求解
% x0=[0;0;0]
% [x,fval]=fmincon(@cake,x0,[],[],[1 1 1],w,[0 0 0],[w w w]);
% x
% fval=-fval
satisfy=[];
for i=1:100x0=[0;0;0][x,fval]=fmincon(@cake,x0,[],[],[1 1 1],i,[0 0 0],[i i i]);xfval=-fvalsatisfy=[satisfy;fval];
end
plot(1:100,satisfy,'ob')%这里勾画出蛋糕的量与所获得最大满意度的关系图

得出的蛋糕的量和最优策略获得的满意度的变化值如上图所示

dynprog

接下来介绍一下dynprog函数的用法，这个函数是个人开发的一个函数，需要放进matlab toolbox 下面的datafun编辑器里面

具体的m文件可以在这个网址下载：http://www.verysource.com/code/30133134_1/DYNPROG.M.html

源码我顺带也直接附在下面了，需要的小伙伴可以自己存个m文件

function [p_opt,fval]=dynprog(x,DecisFun,ObjFun,TransFun)
% [p_opt,fval]=dynprog(x,DecisFun,ObjFun,TransFun)
% 自由始端和终端的动态规划,求指标函数最小值的逆序算法递归
% 计算程序。x是状态变量，一列代表一个阶段状态；M-函数
% DecisFun(k,x)由阶段k的状态变量x求出相应的允许决策变量;
% M-函数ObjFun(k,x,u)是阶段指标函数，M-函数TransFun(k,x,u)
% 是状态转移函数,其中x是阶段k的某状态变量，u是相应的决策变量；
% 输出p_opt由4列构成，p_opt=[序号组;最优策略组;最优轨线组;
% 指标函数值组]；fval是一个列向量，各元素分别表示p_opt各
% 最优策略组对应始端状态x的最优函数值；
%
%例（参看胡良剑等编《数学实验--使用MATLAB》P180
%先写3个函数
%                 eg13f1_2.m
%    function u=DecisF_1(k,x)
%    在阶段k由状态变量x的值求出其相应的决策变量所有的取值
%    c=[70,72,80,76];q=10*[6,7,12,6];
%    if q(k)-x<0,u=0:100;       %决策变量不能取为负值
%    else,u=q(k)-x:100;end;     %产量满足需求且不超过100
%    u=u(:);
%                 eg13f2_2.m
%    function v=ObjF_1(k,x,u)
%    阶段k的指标函数
%    c=[70,72,80,76];v=c(k)*u+2*x;
%                 eg13f3_2.m
%    function y=TransF_1(k,x,u)
%     状态转移方程
%     q=10*[6,7,12,6];y=x+u-q(k);
%调用DynProg.m计算如下：
%    clear;x=nan*ones(14,4);% x是10的倍数，最大范围0≤x≤130,
%       %因此x=0,1,...13，所以x初始化取14行，nan表示无意义元素
%    x(1:7,1)=10*(0:6)';     % 按月定义x的可能取值
%    x(1:11,2)=10*(0:10)';x(1:12,3)=10*(2:13)';
%    x(1:7,4)=10*(0:6)';
%    [p,f]=dynprog(x,'eg13f1_2','eg13f2_2','eg13f3_2')
% By X.D. Ding June 2000
k=length(x(1,:));f_opt=nan*ones(size(x));d_opt=f_opt;
t_vubm=inf*ones(size(x));x_isnan=~isnan(x);t_vub=inf;
% 计算终端相关值
tmp1=find(x_isnan(:,k));tmp2=length(tmp1);
for i=1:tmp2u=feval(DecisFun,k,x(i,k));tmp3=length(u);for j=1:tmp3tmp=feval(ObjFun,k,x(tmp1(i),k),u(j));if tmp<=t_vub, f_opt(i,k)=tmp;d_opt(i,k)=u(j);t_vub=tmp;
end;end;end
% 逆推计算各阶段的递归调用程序
for ii=k-1:-1:1tmp10=find(x_isnan(:,ii));tmp20=length(tmp10);for i=1:tmp20u=feval(DecisFun,ii,x(i,ii));tmp30=length(u);for j=1:tmp30tmp00=feval(ObjFun,ii,x(tmp10(i),ii),u(j));tmp40=feval(TransFun,ii,x(tmp10(i),ii),u(j));tmp50=x(:,ii+1)-tmp40;tmp60=find(tmp50==0);if ~isempty(tmp60),tmp00=tmp00+f_opt(tmp60(1),ii+1);    if tmp00<=t_vubm(i,ii)f_opt(i,ii)=tmp00;d_opt(i,ii)=u(j);t_vubm(i,ii)=tmp00;
end;end;end;end;end;
fval=f_opt(tmp1,1);
% 记录最优决策、最优轨线和相应指标函数值
p_opt=[];tmpx=[];tmpd=[];tmpf=[];
tmp0=find(x_isnan(:,1));tmp01=length(tmp0);
for i=1:tmp01,tmpd(i)=d_opt(tmp0(i),1); tmpx(i)=x(tmp0(i),1);tmpf(i)=feval(ObjFun,1,tmpx(i),tmpd(i));p_opt(k*(i-1)+1,[1,2,3,4])=[1,tmpx(i),...
tmpd(i),tmpf(i)];for ii=2:ktmpx(i)=feval(TransFun,ii-1,tmpx(i),tmpd(i));tmp1=x(:,ii)-tmpx(i);tmp2=find(tmp1==0);if ~isempty(tmp2)tmpd(i)=d_opt(tmp2(1),ii);end;tmpf(i)=feval(ObjFun,ii,tmpx(i),tmpd(i));p_opt(k*(i-1)+ii,[1,2,3,4])=[ii,tmpx(i),...
tmpd(i),tmpf(i)];
end;end;

下面用这道例题使用dynprog函数进行求解

首先要先准备三个函数

第一个decision函数，这里是对于每一次决策量的约束

第二个准备指标函数obj

第三个准备状态转移方程

接下来，再准备一下x（每一个阶段的初始状态）的矩阵，列对应这第n期，行对应着不同的可能取值

clc;clear
x=nan*ones(14,4);
x(1:7,1)=10*(0:6)';
x(1:11,2)=10*(0:10)';
x(1:12,3)=10*(2:13)';
x(1:7,4)=10*(0:6)';

看一下这里的起始矩阵长什么亚子

下面调用dynprog函数求解这个动态规划过程

[p,f]=dynprog(x,'decision','obj','trans')

p所对应的四列分别是期数存储量生产策略当季花销总额
p.s. 不同的期数 1 2 3 4 对应着不同的起始存储量

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