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具有描述复杂性约束的大规模离散事件动态系统的策略序优化
  • 项目名称：具有描述复杂性约束的大规模离散事件动态系统的策略序优化
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60704008
  • 申请代码：F030104
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：贾庆山
  • 负责人职称：副教授
  • 依托单位：清华大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

我们对一类再制造系统的策略优化问题研究表明，虽然马氏决策过程（MDP）模型在理论上有完善的体系，在应用中却存在着一些局限性，如状态空间和策略空间大小的指数爆炸，导致经典的策略迭代和值迭代无法使用，其核心困难策略本身复杂度过高，既无法实现，也无法对策略空间进行搜索。尽管现有方法从不同角度推进了大规模MDP问题的近似和简化求解研究，但都以寻求最优策略为目标，必然遇到共同困难除非在很特殊条件下，一般无法保证所给问题的最优策略具有简单结构（低的描述复杂性）。这就限制了以寻求最优策略为目标的各种算法的适用范围。经过三年的研究，本项目从新角度，即明确将策略的描述复杂性作为约束条件来，结合序优化方法，给出大规模DEDS的策略序优化的系统性方法。这种思路优点在于1）保证求出的策略具有相对简单的结构，一定能够在工程上实现；2）解的最优性在概率意义下可评价。本项目成果已用于解决再制造系统、无线传感器网络、建筑节能控制、网络化水资源调度等多个实际问题，为系统性解决工程中大规模策略优化问题作出了贡献。

中文主题词： 策略优化；序优化；描述复杂性；再制造系统；马氏决策过程
结论摘要：

英文主题词Policy optimization; ordinal optimization; descriptive complexity; remanufacturing system; Markov decision process

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 9
  • 16
  • 0
  • 0
  • 1
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