Динамическое программирование

 

6.1. Постановка задачи динамического программирования

Динамическое программирование (иначе, динамическое планирование) представляет собой особый математический метод оптимизации решений, специально приспособленный к многошаговым (или многоэтапным) операциям. Для задач динамического программирования универсального метода решения не существует. Одним из основных методов динамического программирования является метод рекуррентных[2] соотношений, который основывается на использовании принципа оптимальности.

Принцип оптимальности – каково бы ни было состояние системы в результате какого-либо числа шагов, на ближайшем шаге нужно выбирать управление так, чтобы оно в совокупности с оптимальным управлением на всех последующих шагах приводило к оптимальному выигрышу на всех оставшихся шагах, включая данный. На каждом шагу ищется такое управление, которое обеспечивает оптимальное продолжение процесса относительно достигнутого в данный момент состояния.

Процесс управления должен быть без обратной связи, т. е. управление на данном шаге не должно оказывать влияния на предшествующие шаги.

Экономические задачи, решаемые методами динамического программирования:

1) оптимальная стратегия замены оборудования;

2) оптимальное распределение ресурсов;

3) распределение инвестиций для эффективного использования потенциала предприятия;

4) минимизация затрат на строительство и эксплуатацию предприятий;

5) нахождение рациональных затрат при строительстве трубопроводов и транспортных артерий.

Математическая модель задач динамического программирования формулируется следующим образом.

Пусть дана операция О, состоящая из m шагов (этапов). Эффективность операции характеризуется показателем «выигрышем» – W. Выигрыш W за всю операцию складывается из выигрышей на отдельных шагах:

, (6.1)

 

где w_i – выигрыш на i-м шаге.

Если W обладает таким свойством, то его называют аддитивным критерием.

Совокупность всех шаговых управлений представляет собой управление операцией в целом:

 

. (6.2)

 

Следует иметь в виду, что в общем случае – не числа, а может быть, векторы, функции и т. д.

Требуется найти такое управление х, при котором выигрыш W обращается в максимум:

 

. (6.3)

 

То управление х*, при котором этот максимум достигается, называется оптимальным управлением. Оно состоит из совокупности оптимальных шаговых управлений , максимальный выигрыш, который достигается при этом управлении, обозначается W*:

 

. (6.4)

 

Формула (6.4) читается так: величина W* есть максимум из всех W(x) при разных управлениях х (максимум берется по всем управлениям х, возможным в данных условиях).

6.2. Пример решения задачи динамического программирования

 

Прокладывается участок железнодорожного пути между пунктами А и В. Требуется так провести дорогу из А в В, чтобы суммарные затраты на сооружение участка были минимальны. Для решения задачи необходимо разделить отрезок АВ на m частей, провести через точки деления прямые, перпендикулярные АВ, и считать за «шаг» переход с одной такой прямой на другую. На каждом шаге можем двигаться либо строго на восток (по оси X), либо строго на север (по оси Y). Тогда путь от А в В представляет ступенчатую ломаную линию, отрезки которой параллельны одной из координатных осей. Затраты на сооружение каждого из отрезков, млн. р., известны (рис. 6.1). Управление всей операцией состоит из совокупности шаговых управлений: , требуется выбрать такое (оптимальное) управление х*, при котором суммарные затраты на сооружение всех участков минимальны: .

 

 

Рис. 6.1. Затраты на сооружение каждого отрезка пути

 

Разделим расстояние от А до В в восточном направлении на 4 части, в северном – на 3 части. Путь можно рассматри­вать как управляемую систему, перемещающуюся под влияни­ем управления из начального состояния А в конечное В. Со­стояние этой системы перед началом каждого шага будет характеризоваться двумя целочисленными координатами х и у. Для каждого из состояний системы (узловой точки) найдем условное оптимальное управление. Оно выбирается так, что­бы стоимость всех оставшихся шагов до конца процесса была минимальна. Процедуру условной оптимизации проводим в об­ратном направлении, т. е. от точки В к точке А.

Найдем условную оптимизацию последнего шага (рис. 6.2, а).

 

б

а

 

Рис. 6.2. Условная оптимизация шагов решения: а – последний шаг; б – предпоследний шаг

 

В точку В можно попасть точки из B₁ или В₂. В узлах записана стоимость пути. Стрелкой показан минимальный путь.

Рассмотрим предпоследний шаг (рис. 6.2, б).

Для точки В₃ условное управление – по оси X, а для точки B₅ – по оси Y. Управление для точки В₄ выбираем как , т. е. по оси Y.

Условная оптимизация для всех остальных уз­ловых точек показана на рис. 6.3.

 

 

Рис. 6.3. Затраты на сооружение каждого отрезка пути

Получим , где с – север, в – восток.

Минимальные затраты составляют 10 + 13 + 8 + 12 + 9 + 9 + 10 = = 71 млн. руб.

Если решать задачу исходя из оптимальности на каждом этапе, то решение будет следующим:

Затраты составят 10 + 12 + 11 + 10 + 9 + 13 + 10 = 75 > 71.

Ответ. Прокладывать путь целесообразно по схеме: с, с, в, с, в, в, в, при этом затраты будут минимальные и составят 71 млн. руб.

6.3. Исходные данные

 

Проложить железнодорожную линию между двумя пунктами А и В так, чтобы суммарные затраты на её постройку были минимальные. Исходные данные по затратам, млн. руб., для проведения расчетов представлены в табл. 6.1, структура сети – на рис. 6.3.

 

Таблица 6.1