Process / pipelineSimulation / optimization

Многоцелево динамично оптимиране — Парето-оптимални политики при последователни решения

Многоцелевото динамично оптимиране (MODP) разширява класическото динамично оптимиране на Белман до ситуации, в които вземащият решения трябва да оптимизира едновременно няколко конкуриращи се цели в поредица от етапи. Вместо една оптимална политика, то генерира Парето-оптимален набор от политики – всяка от които представлява различен профил на компромис – чрез разпространение на векторно-стойностни функции на полезност назад през пространството на състоянията.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Bellman, R. (1957). Dynamic Programming. Princeton University Press, Princeton, NJ. ISBN: 9780691079516
  2. Daellenbach, H. G., & Flood, R. L. (1992). Multi-objective dynamic programming. European Journal of Operational Research, 56(2), 215-225. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Dynamic Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/simulation/multi-objective-dynamic-programming

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateMulti-objective dynamic programming (Multi-Objective Dynamic Programming). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/simulation/multi-objective-dynamic-programming · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026