МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОГО СЕВООБОРОТА НА ОСНОВЕ УРАВНЕНИЯ БЕЛЛМАНА С КОНЕЧНЫМ ГОРИЗОНТОМ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОГО СЕВООБОРОТА НА ОСНОВЕ УРАВНЕНИЯ БЕЛЛМАНА С КОНЕЧНЫМ ГОРИЗОНТОМ

Скворцов Ю.С.,  Рындин Н.А.,  Амоа А.Ж. 

УДК 004.4
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.042

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Проблемой исследования является определение оптимального плана множественных периодов, которые учитывают экономику объекта исследования в динамической структуре. Вследствие чего, в данной статье описана динамическая модель, на основе уравнения Беллмана с конечным горизонтом. Объектом исследования является севооборот. Максимизируя чистую приведенную ожидаемую текущую и будущую прибыли модифицированное уравнение Беллмана дает оптимальные решения по посадке культур. Эта модель учитывает многолетние севообороты с различным набором культур. Уравнение Беллмана представляет собой дифференциальное уравнение в частных производных с начальными условиями, заданными для последнего момента времени, для функции Беллмана, которая выражает минимальное значение критерия оптимизации, которое может быть достигнуто, при условии эволюции системы из текущего состояния в некоторое конечное. С помощью пакета Matlab проведено моделирование севооборота с помощью средств динамического программирования. MATLAB использует набор инструментов CompEcon для решения задачи динамического программирования с дискретным временем или с дискретной переменной. Учитывая конечное значение текущей и ожидаемой прибыли, задача решается путем многократного применения уравнения Беллмана.

1. Семахин А. М., Баталов И. С. Динамическое программирование в решении задачи оптимального размещения электронных компонентов системы управления // Молодой ученый. — 2013. — №6. — С. 144-146.

2. Кельберт М. Я., Сухов Ю. М. Вероятность и статистика в примерах и задачах. Т. ІІ: Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения. — М.: МЦНМО, 2010. — 295 с.

3. Горбан, А. Н.; Горбан, Павел А.; Судья, Джордж. Энтропия: Макровский упорядоченный подход. Энтропия 12, №. 5 (2010), 1145—1193 с.

4. Кормен, Т., Лейзерсон, Ч., Ривест, Р., Штайн, К. Глава 15. Динамическое программирование // Алгоритмы: построение и анализ/ Под ред. И. В. Красикова. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1296 с.

5. А. В. Булинский, А. Н. Ширяев. Теория случайных процессов, - Физматлит, 2005.

6. Беллман Р. Э. , Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. — 1969.

7. Беллман Р. Э. Теория устойчивости решений дифференциальных уравнений. — 1954 .

Скворцов Юрий Сергеевич

Email: skvortsov@arcpris.ru

Воронежский государственный технический университет

Воронеж, Российская Федерация

Рындин Никита Александрович

Email: hrimfaxi@icloud.com

Воронежский государственный технический университет

Воронеж, Российская Федерация

Амоа Армел Жеафруа куадио-кан

Email: amoa.armel@gmail.com

Воронежский государственный технический университет

Воронеж, Российская Федерация

Ключевые слова: цепь маркова, динамическое программирование, уравнение беллмана, оптимизация севооборота, дискретное состояние

Для цитирования: Скворцов Ю.С., Рындин Н.А., Амоа А.Ж. МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОГО СЕВООБОРОТА НА ОСНОВЕ УРАВНЕНИЯ БЕЛЛМАНА С КОНЕЧНЫМ ГОРИЗОНТОМ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(1). URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/01/SkvortsovRyndin_1_19_1.pdf DOI: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.042

747

Полный текст статьи в PDF

Опубликована 31.03.2019