不确定性条件下的设备替换优化的随机动态规划方法

本文提出了一种解决设备更新换代优化(ERO)问题的随机动态规划(SDP)模型,用以明确地解释在车辆利用中的不确定性,并采用Bellman算法解决ERO SDP问题.针对SDP状态空间的增长,提出了特殊简化算法,以解决动态规划方法中固有的'维数灾'问题,确保所需的内存和计算时间不会随着时间范围的增加而成倍增长.并对SDP软件的实现技术、功能和图形用户界面(GUI)进行了讨论,开发了基于SDP的ERO软件,并使用美国得克萨斯交通局(TxDOT)现有车辆数据进行验证.对统计结果、软件计算时间和求解效果进行综合分析,结果显示,使用该ERO软件,估计大量成本可以节省.