动态规划及马尔可夫特性最佳调度策略(Matlab完整代码实现)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了动态规划及马尔可夫特性最佳调度策略(Matlab完整代码实现)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

📋📋📋本文目录如下:⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 Matlab代码实现

3 写在最后

1 概述

动态规划是一种机器学习方法,它利用环境、计算资源和马尔可夫特性等知识来创建在环境中最佳执行的策略。有了这项强大的技术,一个看似复杂的问题就可以用几行代码来分析和解决。在本文告中,介绍了使用基于Matlab的动态程序解决多队列网络问题的整个过程。基于所得结果,最后得出结论,具有策略迭代的动态规划是解决该类问题有效方法。

2 Matlab代码实现

部分代码:

clear all ,
clc
state2state = zeros ( 9 , 9 , 9 , 9 )
rewardfor1 = zeros ( 9 , 9 , 9 , 9 )
rewardfor2 = zeros ( 9 , 9 , 9 , 9 )
policy = zeros ( 9 , 9 )
values = zeros ( 9 , 9 )
none= .7 * .4
just1= .3 * .4
just2= .6 * .7
both= .6 * .3
for i = 1 : 9
for j = 1 : 9
state2state = applyProb(state2state, i , j );
end
end
stateDone = 1
for i = 1 : 9
for j = 1 : 9
rewardfor1 = applyReward(rewardfor1, i , j , 1 );
end
end
reward1Done = 1
for i = 1 : 9
for j = 1 : 9
rewardfor2 = applyReward(rewardfor2, i , j , 2 );
end
end
%randomize policy
for i = 1 : 9
for j = 1 : 9
policy( i , j ) = 1 ;
%policy(i,j) = binornd(1,.5) + 1;
end
end
reward2Done = 1
setupDone = 1
%policyIteration.m
run setup.m
iterating = 1
total = 0 ;
while iterating == 1
total=total + 1
%evaluation
evaluating = 1
while evaluating == 1
theta = 0.001 ;
delta = 0 ;
discount = .4 ;
for q2 = 1 : 9
for q1 = 1 : 9
v = values(q2,q1);
sumOfValues = 0 ;
for nextq2 = 1 : 9
for nextq1 = 1 : 9
myProb = tranP(q1 - 1 ,q2 - 1 ,policy(q2,q1),nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,state2state);
myReward = tranR(q1 - 1 ,q2 - 1 ,policy(q2,q1),nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,rewardfor1,rewardfor2);
myNextVal = values(nextq2,nextq1);
sumOfValues = sumOfValues + myProb * (myReward + discount * myNextVal);
end
end
values(q2,q1) = sumOfValues;
delta = max (delta, abs (v - values(q2,q1)))
end
end
if (delta < theta)
evaluating = 0 ;
end
end
%improvment
policyStable = 1
for q2 = 1 : 9
for q1 = 1 : 9
b = policy(q2,q1);
action1sumOfValues = 0 ;
action2sumOfValues = 0 ;
for nextq2 = 1 : 9
for nextq1 = 1 : 9
myProb = tranP(q1 - 1 ,q2 - 1 , 1 ,nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,state2state);
myReward = tranR(q1 - 1 ,q2 - 1 , 1 ,nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,rewardfor1,rewardfor2);
myNextVal = values(nextq2,nextq1);
action1sumOfValues = action1sumOfValues + myProb * (myReward + discount * myNextVal);
end
end
for nextq2 = 1 : 9
for nextq1 = 1 : 9
myProb = tranP(q1 - 1 ,q2 - 1 , 2 ,nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,state2state);
myReward = tranR(q1 - 1 ,q2 - 1 , 2 ,nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,rewardfor1,rewardfor2);
myNextVal = values(nextq2,nextq1);
action2sumOfValues = action2sumOfValues + myProb * (myReward + discount * myNextVal);
end
end
if (action1sumOfValues > action2sumOfValues)
policy(q2,q1) = 1 ;
elseif (action2sumOfValues >=action1sumOfValues)
policy(q2,q1) = 2 ;
end
if (b ~= policy(q2,q1))
policyStable = 0 ;
end
end
end
if (policyStable == 1 )
iterating = 0
end
end

clear all ,
clc
state2state = zeros ( 9 , 9 , 9 , 9 )
rewardfor1 = zeros ( 9 , 9 , 9 , 9 )
rewardfor2 = zeros ( 9 , 9 , 9 , 9 )
policy = zeros ( 9 , 9 )
values = zeros ( 9 , 9 )
none= .7 * .4
just1= .3 * .4
just2= .6 * .7
both= .6 * .3
for i = 1 : 9
for j = 1 : 9
state2state = applyProb(state2state, i , j );
end
end
stateDone = 1
for i = 1 : 9
for j = 1 : 9
rewardfor1 = applyReward(rewardfor1, i , j , 1 );
end
end
reward1Done = 1
for i = 1 : 9
for j = 1 : 9
rewardfor2 = applyReward(rewardfor2, i , j , 2 );
end
end
%randomize policy
for i = 1 : 9
for j = 1 : 9
policy( i , j ) = 1 ;
%policy(i,j) = binornd(1,.5) + 1;
end
end
reward2Done = 1
setupDone = 1
%policyIteration.m 
run setup.m
iterating = 1
total = 0 ;
while iterating == 1
total=total + 1
%evaluation
evaluating = 1
while evaluating == 1
theta = 0.001 ;
delta = 0 ;
discount = .4 ;
for q2 = 1 : 9
for q1 = 1 : 9
v = values(q2,q1);
sumOfValues = 0 ;
for nextq2 = 1 : 9
for nextq1 = 1 : 9
myProb = tranP(q1 - 1 ,q2 - 1 ,policy(q2,q1),nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,state2state);
myReward = tranR(q1 - 1 ,q2 - 1 ,policy(q2,q1),nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,rewardfor1,rewardfor2);
myNextVal = values(nextq2,nextq1);
sumOfValues = sumOfValues + myProb * (myReward + discount * myNextVal);
end
end
values(q2,q1) = sumOfValues;
delta = max (delta, abs (v - values(q2,q1)))
end
end
if (delta < theta)
evaluating = 0 ;
end
end
%improvment
policyStable = 1
for q2 = 1 : 9
for q1 = 1 : 9
b = policy(q2,q1);
action1sumOfValues = 0 ;
action2sumOfValues = 0 ;
for nextq2 = 1 : 9
for nextq1 = 1 : 9
myProb = tranP(q1 - 1 ,q2 - 1 , 1 ,nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,state2state);
myReward = tranR(q1 - 1 ,q2 - 1 , 1 ,nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,rewardfor1,rewardfor2);
myNextVal = values(nextq2,nextq1);
action1sumOfValues = action1sumOfValues + myProb * (myReward + discount * myNextVal);
end
end
for nextq2 = 1 : 9
for nextq1 = 1 : 9
myProb = tranP(q1 - 1 ,q2 - 1 , 2 ,nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,state2state);
myReward = tranR(q1 - 1 ,q2 - 1 , 2 ,nextq1 - 1 ,nextq2 - 1 ,rewardfor1,rewardfor2);
myNextVal = values(nextq2,nextq1);
action2sumOfValues = action2sumOfValues + myProb * (myReward + discount * myNextVal);
end
end
if (action1sumOfValues > action2sumOfValues)
policy(q2,q1) = 1 ;
elseif (action2sumOfValues >=action1sumOfValues)
policy(q2,q1) = 2 ;
end
if (b ~= policy(q2,q1))
policyStable = 0 ;
end
end
end
if (policyStable == 1 )
iterating = 0
end
end

function [ matrix ] = applyProb ( matrix,row,col )
matrix(row,col,row,col) = .28
if (row < 9),
matrix(row + 1 ,col,row,col) = .42
else
end
if (col < 9),
matrix(row,col + 1 ,row,col) = .12
end
if (row < 9),
if (col < 9),
matrix(row + 1 ,col + 1 ,row,col) = .18
end
end
if (row == 9 & col == 9 )
matrix(row,col,row,col) = 1
end
if (row ~= 9 & col == 9 )
matrix(row + 1 , 9 ,row,col) = .42 + .18
matrix(row, 9 ,row,col) = .28 + .12
end
if (row == 9 & col ~= 9 )
matrix( 9 ,col + 1 ,row,col) = .12 + .18
matrix( 9 ,col,row,col) = .28 + .42
end
end 

3 写在最后

部分理论引用网络文献,若有侵权请联系博主删除。 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-644036.html

到了这里,关于动态规划及马尔可夫特性最佳调度策略(Matlab完整代码实现)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]:马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

    【强化学习原理+项目专栏】必看系列:单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧(调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现 专栏详细介绍 :【强化学习原理+项目专栏】必看系列:单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧(调参、画图等、趣味项

    2024年02月15日
    浏览(136)
  • 马尔可夫链:随机过程的数学建模及MATLAB实现

    目录 1. 马尔可夫链简介 1.1. 马尔可夫性质 1.2. 马尔可夫链定义

    2024年02月13日
    浏览(40)
  • 基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真

    目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序         基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法.程序实现HMM模型的训练,使用训练后的模型进行预测。 MATLAB2022A版本运行        隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种概

    2024年04月25日
    浏览(35)
  • 强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[2]:马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

    马尔可夫性质(Markov property,MP) :如果某一个过程未来的状态与过去的状态无关,只由现在的状态决定,那么其具有马尔可夫性质。换句话说,一个状态的下一个状态只取决于它的当前状态,而与它当前状态之前的状态都没有关系。 马尔可夫链(Markov chain) : 概率论和数

    2024年03月26日
    浏览(52)
  • Python实现时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型(MarkovRegression算法)项目实战

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带 数据+代码+文档+视频讲解 ),如需 数据+代码+文档+视频讲解 可以直接到文章最后获取。  时间序列分析中的马尔可夫切换动态回归模型(Markov Switching Dynamic Regression Model,MSDRM或简称为MarkovRegression算法)是一种用于处理具有非平稳性

    2024年02月20日
    浏览(49)
  • 【信号去噪和分类】基于小波的隐马尔可夫模型统计信号处理(Matlab代码实现)

    💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码、数据、文献

    2024年02月16日
    浏览(61)
  • (文章复现)面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略(2)-灾后调度matlab代码

    [1]王月汉,刘文霞,姚齐,万海洋,何剑,熊雪君.面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略[J].电力系统自动化,2022,46(15):37-45.         灾后调度阶段 以故障持续时间内负荷削减功率加权值最小为目标,建立了多源协同的灾后恢复优化模型,通过动态调度移动储能、电动

    2024年02月08日
    浏览(44)
  • 【机器学习】马尔可夫链与隐马尔可夫模型(HMM)

            马尔可夫链(Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(A.A.Markov)得名。描述的是状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的 随机过程 。该过程要求具备“无记忆”的性质: 下一状态的概率分布只能

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • 算法介绍及实现——马尔可夫链、隐马尔可夫链(附Python实现)

    目录  ——马尔可夫链 ——隐马尔可夫链 马尔科夫性质: 即当前在已知时,过去和未来是独立的,如果知道当前的状态,那么就不许要过去的额外信息来对未来做出预测。 理解 :n为n-1的后一个时间(或者说单位),若n-1为当前时刻状态,那么n即为下一刻的未来状态,0至

    2024年02月05日
    浏览(52)
  • 机器学习算法 - 马尔可夫链

    马尔可夫链(Markov Chain)可以说是机器学习和人工智能的基石,在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用 The future is independent of the past given the present   未来独立于过去,只基于当下。 这句人生哲理的话也代表了马尔科夫链的思想

    2024年01月17日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包