example1.asv

动态规划算法的顺序（前向求最小值）算法的matlab实现以及一个算例

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%问题描述：例1 现有4种不同的车床1，2，3，4同时加工500件相同的零件，
  % 各车床加工一个零件的时间分别为0.5，0.1，0.2和0.05h．问如何给4个
  % 车床分配加工零件数目，使完工时间最短?

%算法设计：将问题按车床编号分为4个阶段，再外加1个阶段，共5个阶段．设状态变
  %量x表示可分配给第k号车床的零件数，决策变量u(k-1)表示分配给第k一1号车床的
  %零件数，状态转移方程为x(k-1)=x(k)+u(k-1)，阶段目标函数L(x(k-l)，u(k-1))
  %表示u(k-1)个零件分配给第k一1号车床加工所需的最短时间L(x(k-l)，u(k-1))=u(k-1)*
  %t(k-1),t(k-1)是第是k-1号车床的加工时间.fk(x(k))表示状态变量为xk时所需的最短
  %时间，则基本方程为.....见文献。设想x(0)=500，若x(0)=500，则 f0(x0)=0，否则，
  %f0(x0)=infinity．根据上面所述的阶段目标函数、状态转移方程和基本方程，写出以下4个M一函数

%参数说明：p由四列构成,p=[ 阶段号; 状态; 决策; 阶段目标函数值];
  %f是一个列向量,各元素分别表示各最优策略对应的最优目标函数值.
  %p和f分别对应MinForeDynprog程序的两个输出参数OptPol和OptObjval
%详情参见MinForeDynprog代码说明
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clear;
n=500;x1=[n;nan*ones(n-1,1)];%除第一行为500外，其余皆为nan
x2=1:n;%x2为1到500的行向量
x2=x2';%把x2为变为1到500的列向量
x5=[0;nan*ones(n-1,1)];
x=[x1,x2,x2,x2,x5];
[p,f]=MinForeDynprog(x,'DecisF1','SubObjF1','TransF1','ObjF1')