第一章 多目标动态规划基础理论 #

1.1 多目标优化问题概述 #

1.1.1 多目标优化基本概念 #

1.1.2 帕累托最优解集 #

1.1.3 多目标与单目标优化区别 #

1.2 动态规划基本原理 #

1.2.1 最优子结构性质 #

1.2.2 重叠子问题特性 #

1.2.3 状态转移方程构建 #

1.3 多目标动态规划定义 #

1.3.1 多目标DP问题特征 #

1.3.2 多目标状态空间表示 #

1.3.3 多目标价值函数定义 #

第二章 多目标动态规划数学模型 #

2.1 多目标优化数学模型 #

2.1.1 目标函数向量表示 #

2.1.2 约束条件处理 #

2.1.3 决策变量定义 #

2.2 多目标DP状态转移 #

2.2.1 多阶段决策过程 #

2.2.2 状态转移方程扩展 #

2.2.3 多目标贝尔曼方程 #

2.3 帕累托前沿求解 #

2.3.1 非支配解定义 #

2.3.2 帕累托前沿生成算法 #

2.3.3 前沿质量评估指标 #

第三章 多目标动态规划求解方法 #

3.1 标量化方法 #

3.1.1 加权和法 #

3.1.2 ε-约束法 #

3.1.3 目标规划法 #

3.2 多目标值迭代算法 #

3.2.1 多目标值迭代原理 #

3.2.2 算法收敛性分析 #

3.2.3 实现细节与优化 #

3.3 多目标策略迭代算法 #

3.3.1 策略评估扩展 #

3.3.2 策略改进策略 #

3.3.3 多目标策略收敛 #

第四章 多目标动态规划前沿算法 #

4.1 近似动态规划方法 #

4.1.1 函数逼近技术 #

4.1.2 神经网络应用 #

4.1.3 值函数近似 #

4.2 多目标强化学习 #

4.2.1 MORL基本框架 #

2.2.2 多目标Q学习 #

4.2.3 深度多目标强化学习 #

4.3 元启发式算法结合 #

4.3.1 遗传算法融合 #

4.3.2 粒子群优化应用 #

4.3.3 混合求解策略 #

第五章 多目标动态规划应用领域 #

5.1 资源分配问题 #

5.1.1 多项目投资决策 #

5.1.2 人力资源配置 #

5.1.3 设备调度优化 #

5.2 路径规划问题 #

5.2.1 多目标最短路径 #

5.2.2 物流配送优化 #

5.2.3 交通网络规划 #

5.3 生产调度问题 #

5.3.1 多目标作业调度 #

5.3.2 库存管理优化 #

5.3.3 供应链协调 #

第六章 多目标动态规划实现技术 #

6.1 状态空间管理 #

6.1.1 状态压缩技术 #

6.1.2 状态剪枝策略 #

6.1.3 记忆化搜索优化 #

6.2 计算效率提升 #

6.2.1 并行计算技术 #

6.2.2 分布式求解 #

6.2.3 计算复杂度分析 #

6.3 软件工具与框架 #

6.3.1 常用求解库介绍 #

6.3.2 自定义实现框架 #

6.3.3 性能测试与评估 #

第七章 多目标动态规划扩展研究 #

7.1 不确定性多目标DP #

7.1.1 随机多目标规划 #

7.1.2 鲁棒优化方法 #

7.1.3 模糊多目标决策 #

7.2 多目标马尔可夫决策过程 #

7.2.1 MOMDP模型定义 #

7.2.2 多目标策略求解 #

7.2.3 实际应用案例 #

7.3 新兴研究方向 #

7.3.1 多目标在线学习 #

7.3.2 大规模问题求解 #

7.3.3 多智能体协同优化 #