MATLAB蒙特卡洛仿真实现报童问题最优决策分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB的蒙特卡洛仿真技术，模拟报童问题的经营场景，通过随机售报量样本生成、损失值计算与策略分析，帮助用户快速评估不同订报量下的最优决策方案。

详 情 说 明

基于蒙特卡洛仿真的报童问题最优决策分析系统

项目介绍

本项目采用蒙特卡洛随机仿真方法，对经典报童问题进行建模与求解。系统通过模拟不同订报量策略下的经营场景，分析销售随机性对经营结果的影响，为决策者提供科学的最优订货量建议。项目结合概率分布建模与最优化算法，能够有效评估不同参数配置下的风险与收益，适用于报纸销售、季节性商品库存管理等场景的决策支持。

功能特性

• 多策略仿真模拟：支持对不同订报量策略进行并行模拟，全面评估各策略表现
• 销售数据生成：基于历史销售数据特征，生成符合实际分布规律的随机售报量样本
• 损失值计算与分析：精确计算各订报量对应的损失值累计值，识别最优决策区间
• 最优解确定：通过多轮蒙特卡洛实验，确定最小损失对应的最优订报量
• 约束条件分析：研究订报量上界约束对经营结果的影响，提供边界条件下的决策建议
• 敏感性分析：评估关键参数变化对最优决策的敏感程度，增强决策鲁棒性
• 可视化输出：提供损失函数曲线、最优解分布等多种图形化分析结果

使用方法

输入参数配置

1. 仿真规模参数：

- tm：单轮实验的预定模拟天数（正整数） - t：多轮实验的仿真天数累积值（正整数数组）

1. 决策约束参数：

- g：订报量之上界约束值（正整数）

1. 销售分布参数：

- 历史销售概率分布参数（正态分布的μ和σ，或离散概率分布向量）

1. 经济参数：

- 报纸采购成本单价 - 报纸零售单价 - 未售出报纸的回收价格（残值）

输出结果

• z：不同策略下的订报量取值序列
• z_optimal：最优订报量推荐值
• s1：各订报量对应的损失值累计值矩阵
• s_min：最小损失值及其置信区间
• 收敛性分析报告：展示仿真天数与结果稳定性的关系
• 敏感性分析报告：关键参数变化对最优决策的影响程度
• 可视化图表：包括损失函数曲线、最优解分布等直观展示

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真逻辑与决策分析功能，具体包含：蒙特卡洛仿真流程控制、随机销售数据生成、损失函数计算与累积、最优订报量搜索算法、多轮实验结果统计分析、收敛性检验与敏感性测试，以及结果可视化输出等完整分析流程。该文件通过模块化设计整合了所有关键算法，为用户提供一站式的报童问题决策分析解决方案。