Bài giảng "Phân tích hệ thống tài nguyên nước - Chương 5: Kỹ thuật tối ưu trong TNN (Quy hoạch động trong TNN) giới thiệu khái niệm quy hoạch động trong TNN, nguyên lý tối ưu Bellman, thiết lập DP và phương pháp giải, ứng dụng DP trong TNN. nội dung chi tiết. | Chương 5 Kỹ thuật tối ưu trong TNN Quy hoạch động trong TNN Nội dung Giới thiệu 1 Nguyên lý tối ưu Bellman 2 Thiết lập DP và phương pháp giải 3 Ứng dụng DP trong TNN 4 Giới thiệu Quy hoạch động (Dynamic Programming - DP): Chia bài toán tối ưu ban đầu với tất cả biến của nó, thành một tập hợp những vấn đề tối ưu nhỏ hơn, mỗi vấn đề tối ưu nhỏ đó cần được giải quyết trước khi Xác định được nghiệm tối ưu tổng thể của vấn đề ban đầu DP phù hợp cho những vấn đề quyết định theo chuỗi Vấn đề quyết định theo chuỗi (hoặc đa giai đoạn): Những quyết định được làm một cách trình tự theo chuỗi, dựa vào trạng thái của hệ thống Ví dụ của vấn đề quyết định theo chuỗi trong TNN: Vận hành hồ chứa DP không tuân theo bất cứ một công thức toán học chuẩn nào Tùy vào đặc trưng của vấn đề xem xét, sẽ hình thành những vấn đề quyết định theo chuỗi khác nhau DP có thể áp dụng cho bài toán tuyến tính hoặc phi tuyến Giới thiệu Một vấn đề quyết định đơn giai đoạn S: đầu vào (input) X: Biến quyết định (decision variable) T: đầu ra (output) Bởi vì biến quyết định cho đầu vào S, sẽ có một tin phản hồi R (return) là hàm của cả S và X Quá trình chuyển đổi từ đầu vào S tới đầu ra T gọi là sự chuyển đổi trạng thái (state transformation) Chuyển đổi trạng thái, T (S, X) Đầu vào S Đầu ra T Quyết định X Phản hồi, R Vấn đề quyết định đa giai đoạn: được tạo thành bởi n giai đoạn Giai đoạn n (stages): Điểm mốc của bài toán, quyết định được thực hiện tại đó Biến quyết định Xn (decision variables): chuỗi của những hành động ứng cho mỗi giai đoạn Biến trạng thái Sn (state variables): Miêu tả trạng thái của hệ thống tại giai đoạn n Thông tin phản hồi từ giai đoạn n (Rn): Hiệu quả của những quyết định tại mỗi giai đoạn, Rn = R(Sn, Sn+1, xn) Chuyển đổi giai đoạn Tn (stage transformation): mối quan hệ giữa trạng thái đầu vào, đầu ra tại bất cứ giai đoạn n: Sn+1 = Tn(Sn, Xn) Giới thiệu Sn Sn-1 Xn Rn S1 X2 R2 Sn-1 Xn-1 Rn-1 S0 X1 R1 Giai đoạn n Giai đoạn (n-1) Giai đoạn 2 Giai đoạn 1 Giới thiệu Quy hoạch động rời . | Chương 5 Kỹ thuật tối ưu trong TNN Quy hoạch động trong TNN Nội dung Giới thiệu 1 Nguyên lý tối ưu Bellman 2 Thiết lập DP và phương pháp giải 3 Ứng dụng DP trong TNN 4 Giới thiệu Quy hoạch động (Dynamic Programming - DP): Chia bài toán tối ưu ban đầu với tất cả biến của nó, thành một tập hợp những vấn đề tối ưu nhỏ hơn, mỗi vấn đề tối ưu nhỏ đó cần được giải quyết trước khi Xác định được nghiệm tối ưu tổng thể của vấn đề ban đầu DP phù hợp cho những vấn đề quyết định theo chuỗi Vấn đề quyết định theo chuỗi (hoặc đa giai đoạn): Những quyết định được làm một cách trình tự theo chuỗi, dựa vào trạng thái của hệ thống Ví dụ của vấn đề quyết định theo chuỗi trong TNN: Vận hành hồ chứa DP không tuân theo bất cứ một công thức toán học chuẩn nào Tùy vào đặc trưng của vấn đề xem xét, sẽ hình thành những vấn đề quyết định theo chuỗi khác nhau DP có thể áp dụng cho bài toán tuyến tính hoặc phi tuyến Giới thiệu Một vấn đề quyết định đơn giai đoạn S: đầu vào (input) X: Biến quyết định (decision .
