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?? example1.m

?? 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的順序(前向求最小值)算法的matlab實(shí)現(xiàn)以及一個(gè)算例
?? M
字號(hào):
%***************************************************************%
%問(wèn)題描述:例1 現(xiàn)有4種不同的車床1,2,3,4同時(shí)加工500件相同的零件,
  % 各車床加工一個(gè)零件的時(shí)間分別為0.5,0.1,0.2和0.05h.問(wèn)如何給4個(gè)
  % 車床分配加工零件數(shù)目,使完工時(shí)間最短?

%算法設(shè)計(jì):將問(wèn)題按車床編號(hào)分為4個(gè)階段,再外加1個(gè)階段,共5個(gè)階段.設(shè)狀態(tài)變
  %量x表示可分配給第k號(hào)車床的零件數(shù),決策變量u(k-1)表示分配給第k一1號(hào)車床的
  %零件數(shù),狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為x(k-1)=x(k)+u(k-1),階段目標(biāo)函數(shù)L(x(k-l),u(k-1))
  %表示u(k-1)個(gè)零件分配給第k一1號(hào)車床加工所需的最短時(shí)間L(x(k-l),u(k-1))=u(k-1)*
  %t(k-1),t(k-1)是第是k-1號(hào)車床的加工時(shí)間.fk(x(k))表示狀態(tài)變量為xk時(shí)所需的最短
  %時(shí)間,則基本方程為.....見(jiàn)文獻(xiàn)。設(shè)想x(0)=500,若x(0)=500,則 f0(x0)=0,否則,
  %f0(x0)=infinity.根據(jù)上面所述的階段目標(biāo)函數(shù)、狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和基本方程,寫出包括
  %主文件example1.m在內(nèi)的5個(gè)M-函數(shù)。

%參數(shù)說(shuō)明:p由四列構(gòu)成,p=[ 階段號(hào); 狀態(tài); 決策; 階段目標(biāo)函數(shù)值];
  %f是一個(gè)列向量,各元素分別表示各最優(yōu)策略對(duì)應(yīng)的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值.
  %p和f分別對(duì)應(yīng)MinForeDynprog程序的兩個(gè)輸出參數(shù)OptPol和OptObjval
%詳情參見(jiàn)MinForeDynprog代碼說(shuō)明
%***************************************************************%
clear;
n=500;x1=[n;nan*ones(n-1,1)];%除第一行為500外,其余皆為nan
x2=1:n;%x2為1到500的行向量
x2=x2';%把x2為變?yōu)?到500的列向量
x5=[0;nan*ones(n-1,1)];
x=[x1,x2,x2,x2,x5];
[p,f]=MinForeDynprog(x,'DecisF1','SubObjF1','TransF1','ObjF1')

?? 快捷鍵說(shuō)明

復(fù)制代碼 Ctrl + C
搜索代碼 Ctrl + F
全屏模式 F11
切換主題 Ctrl + Shift + D
顯示快捷鍵 ?
增大字號(hào) Ctrl + =
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