[原创]一个决策的问题（局部最优VS全局最优），不知道在这发对不对？

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问题是这样的，t1，t2，t3为决策时刻，预测能力有限（预测的时间跨度只能覆盖下一个周期），每一个决策时刻，只能保证下一个周期内的单位时间平均成本最低，比如t2时刻决策，只能保证t2-t3这个时间段内平均成本最低，无法保证下一周期以及整个时间T内的单位是时间成本最低。（注意本次决策不仅能够影响下一个周期的单位时间成本，还可能影响到下下个，下下下个.......周期的成本，因此只追求下一个周期的决策最优（平均成本最低），可能会导致下下周期平均成本变高，以至于全局达不到最优或次最优）

因此从全局来看，局部能够最优，但是全局达不到最优，有什么方法能够来解决这一问题呢。比如说能不能有一种方法能够使得这些决策点最终收敛到全局最优？每次决策时，不一定在局部一定要达到最优值，这样局部上损失一点，但是在全局来看却是逐渐收敛到到最优，也就是说这些决策是收敛的。我不是学经济的，不知有没有类似的方法或理论能够解决这个问题。

发在这个板块不知道对不对啊？

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关键词：不知道 时间成本 决策时刻 什么方法 方法能 决策 局部 全局 原创

发错地方了？

怎么没人回应啊

首先，不要着急，不是发贴以后就立即有人看到。
其次，发这个版块也不完全对，这个问题属于运筹学及管理科学的范畴，但这里还没有相应版块。
最后，解决这个问题的方法是：动态规划（dynamic programming）。只要了解动态规划的基本概念，即可解此问题。

对于一般性问题，应该是没有办法的。除非加一些限制条件。
因为你所说的其实就是一种局部算法，局部最优解和整体最优解的关系我想在任何一个
用微积分来研究的领域（包括优化领域）都是极其困难。
对于动态规划来说，通常使用的可能有效的方法就是回朔，以楼主的问题来说，先保证T3时刻以后
的最优解，再倒退一步，研究T2时刻的问题，这时T3时刻以后的情况就处理为一个已知的函数了。
这样得到T2的情形，再倒回去，看T1。
我想博弈论里也是常用这种手法的。不知是否有效，供你参考吧。