动态规划matlab分析和总结.docxVIP

clear

a=[150170210260310;

150165220170320;

150180230265310;

150190215240300]%第一年到第五年的选址费用

b=[05109;

5076;

10708;

9680]%从地址i转到地址j的转移费用f=zeros(4,6);%存储指标函数的值v=zeros(4,1);%存储决策变量的值ff=zeros(5,1);%存储指标函数的值c=zeros(5,1);%存储最终所选地址

fors=5:-1:1%用逆推法求解

fork=1:4v=a(:,s)+b(:,k);

f(k,s)=min(v+f(:,s+1));end

ff(s,1)=min(f(:,s));

c(s,1)=min(find(f(:,s)==ff(s,1)));%找到一列中最小元素所在的行，如果有两行相等则取较小行end,ff,c这是我以前写的一个选址的动态规划的matlab小程序

function Dynamic_ProgrammingA=10; %背包的重量极限

n=3; %物品的种数

a=[345]; %第i件物品的单件重量

c=[456]; %第i件物品的单件价值

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%s=0:1:A;

x{1}=floor(s./a(1));

f{1}=c(1).*x{1};

fori=1:A+1

xvalue{1}{i}=x{1}(i); %xvalue为最优路径

end

fori=2:n

forj=0:10

tmaxf=loor(s(j+1)/a(i))+1;f{fj+1}=ones(1,tmax);

fort=1:tmax

f{fj+1}(t)=(t-1)*c(i)+f{i-1}(s(j+1)-(t-1)*a(i)+1);

%临时取值：（t-1）*c（i）+f（i）

xva{lj+1}{t}=[xvalue{i-1}{s(j+1)-(t-1)*a(i)+1},t-1];%每种ff取值的x的路径

end

fffo=nes(1,tmax);fff=f{fj+1};

[f{i}(j+1),k]=max(fff);xvalu{ei}{j+1}=xval{j+1}(k); %通过k值确定最优路径

end

end

[fmax,h]=max(f{n}); %最优解

finalx=xvalue{n}{h}; %最优路径finalx

fmax