MATLAB 实现模糊多属性动态规划算法 - 代码示例

下面是一个用 MATLAB 实现模糊多属性动态规划算法的示例代码：

function [optimalValue, optimalPolicy] = fuzzyMultiAttributeDP(decisionMatrix, attributeMatrix)
    % 输入参数：
    % decisionMatrix: 决策矩阵，每一行代表一个决策，每一列代表一个属性值
    % attributeMatrix: 属性矩阵，每一行代表一个属性，每一列代表一个属性值
    
    % 获取决策和属性的个数
    numDecisions = size(decisionMatrix, 1);
    numAttributes = size(attributeMatrix, 1);
    
    % 初始化值函数和策略矩阵
    valueFunction = zeros(numDecisions, 1);
    policyMatrix = zeros(numDecisions, numAttributes);
    
    % 逐步计算每个决策的值函数和策略
    for i = 1:numDecisions
        % 计算当前决策的值函数
        for j = 1:numAttributes
            % 计算当前决策在属性j上的评价值
            attributeValue = attributeMatrix(j, :);
            decisionValue = decisionMatrix(i, :);
            evaluation = min(attributeValue, decisionValue);
            
            % 更新值函数
            valueFunction(i) = valueFunction(i) + max(evaluation);
        end
        
        % 计算当前决策的最优策略
        for j = 1:numAttributes
            % 计算当前决策在属性j上的评价值
            attributeValue = attributeMatrix(j, :);
            decisionValue = decisionMatrix(i, :);
            evaluation = min(attributeValue, decisionValue);
            
            % 找到评价值最大的属性值索引
            [~, maxIndex] = max(evaluation);
            
            % 更新策略矩阵
            policyMatrix(i, j) = attributeMatrix(j, maxIndex);
        end
    end
    
    % 找到最优值函数和最优策略
    [optimalValue, optimalIndex] = max(valueFunction);
    optimalPolicy = policyMatrix(optimalIndex, :);
end

使用示例：

% 定义决策矩阵和属性矩阵
decisionMatrix = [0.5, 0.6, 0.7; 0.3, 0.4, 0.5; 0.8, 0.9, 1.0];
attributeMatrix = [0.1, 0.2, 0.3; 0.4, 0.5, 0.6; 0.7, 0.8, 0.9];

% 调用模糊多属性动态规划算法
[optimalValue, optimalPolicy] = fuzzyMultiAttributeDP(decisionMatrix, attributeMatrix);

% 显示最优值函数和最优策略
disp('最优值函数:');
disp(optimalValue);
disp('最优策略:');
disp(optimalPolicy);

这段代码实现了一个简单的模糊多属性动态规划算法，输入决策矩阵和属性矩阵，输出最优值函数和最优策略。算法中使用了两个嵌套的循环来计算每个决策的值函数和策略。在每个循环中，先计算当前决策在每个属性上的评价值，然后根据评价值更新值函数和策略矩阵。最后找到最优值函数和最优策略。