MATLAB随机动态规划多状态决策优化系统

资 源 简 介

该项目实现了一个基于随机动态规划的通用框架，用于解决多阶段决策中的不确定性优化问题。通过状态转移概率建模和收益函数分析，支持值迭代与策略迭代算法，适用于资源分配等场景。提供可扩展的MATLAB代码实现。

详 情 说 明

基于随机动态规划的多状态决策优化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于随机动态规划的通用MATLAB框架，专门用于解决多阶段决策过程中的不确定性优化问题。系统采用马尔可夫决策过程建模方法，通过值迭代和策略迭代算法，在考虑状态转移概率和决策收益函数的前提下，计算出最优决策策略。该系统适用于资源分配、库存管理、投资组合优化等多种实际应用场景。

功能特性

• 通用建模框架：支持自定义离散或连续状态空间、动作空间和随机扰动模型
• 多种算法支持：实现值迭代和策略迭代两种核心优化算法
• 随机过程模拟：集成蒙特卡洛方法进行随机路径模拟和策略验证
• 可视化分析：提供状态价值函数收敛曲线、最优策略映射和三维可视化图形
• 灵活参数配置：支持折扣因子、收敛阈值、最大迭代次数等参数自定义

使用方法

基本输入参数

1. 状态空间定义：指定系统的离散状态集合或连续状态参数范围
2. 动作空间定义：定义每个状态下可行的决策动作集合
3. 状态转移概率：提供状态转移概率矩阵或概率密度函数
4. 收益函数配置：设置与状态和动作相关的即时收益/成本映射关系
5. 算法参数：设定折扣因子、最大迭代次数和收敛阈值等参数

输出结果

系统运行后将生成以下分析结果：

• 各状态对应的最优动作映射策略
• 状态价值函数在迭代过程中的收敛情况曲线
• 基于随机模拟的最优策略执行路径示例
• 算法性能指标（收敛迭代次数、最终价值函数范围等）
• 针对二维状态空间的价值函数三维曲面可视化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱（用于概率计算）
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）
• 至少4GB内存（处理大规模状态空间时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括参数初始化、算法选择与执行、结果输出与可视化等完整流程。具体整合了状态空间与动作空间的建模构建、随机动态规划算法的迭代计算过程、收敛性判断逻辑、最优策略的提取与分析，以及多种可视化图形的生成与展示能力。该文件作为系统的入口点，协调各个功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路。