MATLAB实现的多种MDP算法求解多周期报珍问题平台

资 源 简 介

该项目基于MATLAB构建多周期报珍问题的马尔可夫决策过程(MDP)模型，集成值迭代、策略迭代与Q学习强化学习三种经典算法，支持策略优化与性能对比分析，为库存管理决策提供高效求解工具。

详 情 说 明

多周期报官问题MDP建模与求解平台

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，实现了多周期报童问题的马尔可夫决策过程(MDP)建模与求解系统。系统集成了三种经典算法：值迭代算法用于精确值函数计算，策略迭代算法进行策略优化，以及Q学习强化学习算法处理复杂决策环境。通过完整的库存决策仿真框架，项目能够有效评估不同算法在报童问题中的收敛性能和决策效果，为库存管理提供科学的决策支持。

功能特性

• 多周期动态建模：支持T周期库存系统的完整MDP建模，包括库存状态转移、成本收益计算等
• 三类核心算法集成：

- 值迭代算法：实现精确值函数计算与最优策略求解 - 策略迭代算法：通过策略评估与改进的交替迭代优化决策 - Q学习算法：基于强化学习的自适应决策，适用于复杂环境

• 灵活的参数配置：可自定义周期参数、需求分布、成本结构和算法参数
• 全面的结果分析：提供最优策略矩阵、收敛曲线、性能对比和可视化展示
• 约束处理能力：支持最大订货量、库存容量等实际业务约束

使用方法

1. 参数配置：在相应配置模块中设置周期数、初始库存、需求分布、成本参数等
2. 算法选择：根据需求选择值迭代、策略迭代或Q学习算法
3. 运行求解：执行主程序启动MDP建模与求解过程
4. 结果分析：查看生成的最优策略、收敛曲线、性能对比图表等输出
5. 仿真验证：基于最优策略进行多周期库存动态仿真，验证决策效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于概率分布处理）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要包括算法调度、参数管理、结果输出等关键功能。具体涵盖MDP模型初始化、三种算法的执行流程控制、收敛性判断与迭代管理、最优策略的提取与存储，以及多种可视化图表的生成与展示能力。该文件作为整个项目的入口点，协调各功能模块协同工作，确保求解过程的完整性和结果输出的准确性。