ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 03.12.2020

Просмотров: 1211

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

 

60 

1.6.2

 

Особливості задач динамічного програмування 

 
Управління

 – це організація того або іншого процесу, що забезпечує 

досягнення певних цілей. 

Етапи управління: 
1) 

збір  й  обробка  інформації  з  метою  оцінки  сформованої 

ситуації; 

2) 

ухвалення рішення про доцільні дії; 

3) 

реалізація схваленого рішення; 

4) 

(іноді) контроль виконання рішення. 

Особливість  задач  управління:  рішення  повинне  бути  прийняте 

незалежно  від  того,  може  чи  ні  ОПР  точно  оцінити  результати,  до  яких 
приведе схвалене рішення. 

Прийняття рішень здійснюється в умовах невизначеності, тобто коли 

інформація про складну ситуацію або недостатня, або перекручена. 

Види та критерій якості задач управління 

1

 

Одноетапні  (однокрокові)  задачі:  ідеалізація  реального  процесу 

управління. 

2

 

Багатокрокові  задачі:  процес  управління  розбитий  на  кілька 

кроків,  причому  рішення,  прийняте  на  якому-небудь  кроці,  залежить  від 
результатів  попереднього  кроку,  тобто  безперервний  динамічний  процес 
управління. 

Критерій якості  управління

  –  кількісна  оцінка  ступеня  виконання 

вимог,  накладених  на  спосіб  управління,  з  врахуванням  обмежень,  що 
накладаються на процес управління. 

Приклад. 

Задача залежності між сумою інвестиційних вкладень, що 

виділяються, та отриманням прибутку на кожному підприємстві (табл.19). 

 

Таблиця 19 - Вихідні дані 

Капітальні вкладення, тис. грн 

Прибуток підприємства, тис. грн 

А 

Б 

В 

Г 

200 

12 

14 

13 

18 

400 

33 

39 

38 

40 

600 

40 

46 

45 

44 

800 

60 

64 

60 

65 

1000 

70 

80 

75 

85 

 

Розв’язання

.  Планована  система  складається  з  4  підприємств. 

Початкова точка S

0

 відповідає стану системи, коли є капітальні вкладення 

x = 1 млн. грн,  які  необхідно  розподілити  між  даними  підприємствами. 
Кінцева  точка  S

відповідає  стану  системи,  коли  всі  капітальні  вкладення 

витрачені, тобто 

x=0

. Рішення завдання розбивається на 4 етапи, кожний з 


background image

 

61 

яких  відповідає  1  із  чотирьох  підприємств.  Сума  капітальних  вкладень 
0;200;...;1000  тис.  грн.,  отже,  і  можливі  залишки  нерозподілених  на 
початок кожного періоду капітальних вкладень можуть набувати значення, 
відповідно, 1000;...;0 тис. грн. 

Управління  на 

i

-му  етапі  U

1

  зводиться  до  знаходження  такого 

варіанта  розподілу  наявної  на  початок  етапу  суми  капіталовкладень 

x

i

k

 

(k=0;200;…;1000)  між 

i

-м  підприємством  і  наступним,  при  якому 

загальний прибуток був би максимальним. 

А в цілому, завдання зводиться до знаходження шляху від S

до S

k

, за 

яким забезпечується розподіл капітальних вкладень між підприємствами з 
одержанням максимального прибутку. 

Застосовуємо наступні функціональні рівняння: 

)}

(

{(

)

(

4

4

4

0

4

max

x

f

x

F

x

x

)}

(

)

(

{(

)

(

3

4

3

3

0

3

max

3

x

x

F

x

f

x

F

x

x

)}

(

)

(

{(

)

(

2

3

2

2

0

2

max

2

x

x

F

x

f

x

F

x

x

)}

(

)

(

{(

)

(

1

2

1

1

0

1

max

1

x

x

F

x

f

x

F

x

x

0

,

18

0

14

13

0

max

)

200

(

3

3

opt

x

F

0

,

40

0

40

13

18

38

0

max

)

400

(

3

3

opt

x

F

400

,

56

0

44

13

40

38

18

45

0

max

)

600

(

3

3





opt

x

F

400

,

78

0

65

13

44

38

40

45

18

60

0

max

)

800

(

3

3





opt

x

F


background image

 

62 

600

,

85

0

85

13

65

38

44

45

40

60

18

75

0

max

)

1000

(

3

3





opt

x

F

0

,

18

0

18

14

0

max

)

200

(

2

2

opt

x

F

0

,

40

0

40

14

18

39

0

max

)

400

(

2

2

opt

x

F

400

,

57

0

56

14

40

39

18

46

0

max

)

600

(

2

2





opt

x

F

400

,

79

0

78

14

56

39

40

46

18

64

0

max

)

800

(

2

2





opt

x

F

400

,

95

0

88

14

78

39

56

46

40

64

18

80

0

max

)

1000

(

2

2





opt

x

F

Таким  чином,  максимальний  прибуток  становить  95  тис.  грн.  При  

цьому  інвестиції  доцільно  розподілити  таким  чином:  підприємство  Г  – 
200 тис.грн;  підприємство  В  – 400 тис.грн.;  підприємство  Б  –  400 тис.грн; 
підприємство А – 0 тис.грн.  


background image

 

63 

 

1.6.3

 

Динамічні багатокритеріальні задачі [11] 

 
У  багатьох  випадках  управління 

U

u

  являється  кінцевим  чи 

нескінченним  набором 



...

,

,

1

0

u

u

u

  деяких  дій.  Наприклад, 

U

u

  являє  

собою  послідовність 



...

,

,

1

0

u

u

u

  окремих  рівнянь,  які  обираються  у 

послідовні моменти  часу 

,...

1

,

0

t

  Тоді  загальну  багатокритеріальну  задачу 

управління  вдасться  звести  до  послідовності  більш  простих  задач, 
пов’язаних з окремими управліннями 

...

,

,

1

0

u

u

 

Найбільш важливим являється припущення щодо спеціального виду 

структури доходів. Нехай доход наданий у вигляді: 

1

 

Суми кінцевої скінченної кількості складаючих 

1

0

0

)

...,

,

(

)

(

),

(

)

(

n

i

i

i

i

i

i

u

u

u

u

a

u

.   

 

(75) 

2

 

Суми нескінченого ряду 

0

0

)

...,

,

(

)

(

),

(

)

(

i

i

i

i

i

i

u

u

u

u

a

u

,   

 

(76) 

де 



...

,

,

1

0

u

u

u

i

a

 – задані константи, які забезпечують сходження 

ряду в (155). 

3

 

Визначеного інтегралу 

T

ds

s

u

f

u

0

))

(

(

)

(

,  

 

 

 

 

(77) 

де 

)

(

t

u

u

 на відрізку 

 

T

,

0

Суттєво,  що  у  всіх  випадках  доход 

)

(

u

  являється  сумою  доходів, 

отриманих  від  окремих  управлінь,  а  також  що  відношення 

R

  інваріантне 

відносно 

перенесення. 

Будемо 

називати 

динамічними 

багатокритеріальними задачами оптимального управління 

задачі, де: 

1)

 

управління представимо у вигляді послідовності дій; 

2)

 

доход адитивний відносно окремих рівнянь; 

3)

 

відношення інваріантне відносно перенесення. 

 

Задача з дискретним часом 

Нехай 

n

x

x

x

...,

,

,

1

0

 - стани системи 

X

 такі, що 

)

(

...,

),

(

,

1

0

1

0

n

n

x

T

x

x

T

x

c

x

.   

 

 

(78) 


background image

 

64 

Це визначає, що на множині станів системи 

X

 діє перетворення 

T

; в 

початковий момент 

0

t

 система знаходилася у стані 

c

x

x

)

0

(

0

, у момент 

1

t

  система  знаходилася  у  стані 

)

(

0

1

x

T

x

  і  так  далі.  Динамічний  процес, 

який  описується  перетворенням  (78),  являється  некерованим.  Для 
керованого  процесу  необхідно  мати  можливість  на  кожному  кроці 
здійснювати  не  одиничне  перетворення 

)

(

k

x

T

,  а  одне  з  множини 

перетворень 

)

(

...,

),

(

1

k

r

k

x

T

x

T

.  Зручно  вважати,  що  певний  вигляд 

перетворення  визначається  параметром 

k

u

,  який  на 

k

-му  кроці  може 

набувати  значення  з  множини  значень 

k

U

.  Параметр 

k

u

  називається 

управлінням, а 

k

U

 – множина припустимих  управлінь на 

k

-му  кроці. Для 

керованого процесу послідовність (78) має вигляд 

c

x

x

n

k

U

u

u

x

T

x

k

k

k

k

k

)

0

(

,

1

,

0

,

),

,

(

0

1

.                      (79) 

Доход за один крок залежить від стану процесу на початок кроку та 

використаного на цьому кроці управління: 

k

k

k

k

k

U

u

u

x

Q

Q

),

,

(

.   

 

 

(80) 

за критерій якості управління приймається повний доход за 

n

 кроків 

процесу: 

1

0

0

,

(

)

,

(

n

k

k

k

n

u

x

Q

u

x

J

,   

 

 

 (81) 

де 

u

 – послідовність управлінь, 



1

1

0

...,

,

,

n

u

u

u

u

Задача  оптимального  управління  з  дискретним  часом 

для 

n

-

крокового  процесу  полягає  у  знаходженні  такої  послідовності  управлінь 

1

1

0

...,

,

,

n

u

u

u

,  при  якій  доход 

)

,

(

0

u

x

J

n

  буде  максимальним.  Управління 

U

u

u

u

u

n





*

*

*

*

1

1

0

...,

,

,

  називається 

0

x

– оптимальним, якщо для будь-якого 

управління 

U

u

 

)

,

(

)

,

(

*

0

0

u

x

J

u

x

J

n

n

.   

 

 

(82) 

Для знаходження оптимальних управлінь використовується принцип 

Беллмана: якими б не були початковий стан 

0

x

 та початкове управління 

0

u

наступне  управління  повинно  бути  оптимальним  відносно  стану,  який 
являється результатом використання початкового управління. 

Нехай 



*

*

*

*

1

1

0

...,

,

,

n

u

u

u

u

  – 

0

x

-оптимальне  управління.  Тоді 

управління 



*

*

*

*

1

1

0

...,

,

,

~

n

u

u

u

u

 за принципом Беллмана 

1

x

-оптимальне. 

Принцип  Беллмана  дозволяє  спростити  знаходження  оптимальних 

стратегій.  Дійсно,  нехай 

i

i

k

U

  (

i

U

  –  множина  управлінь  на 

i

-му  кроці).