本文实例讲述了C语言实现运筹学中的马氏决策算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
一、概述
马氏决策(Markov decision)是马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes，简记为MDP)的简称，是研究随机序贯决策问题的一门重要理论。马氏决策是一类可连续进行观察的随机动态系统的最优化决策，它将(确定性)动态规划与马尔可夫过程相结合，是随机离散事件动态系统惟一的动态控制方法。
关于马氏决策的具体说明可参考百度百科：https://baike.baidu.com/item/%E9%A9%AC%E6%B0%8F%E5%86%B3%E7%AD%96
二、实现代码
#include<stdio.h>#include<cstdlib>#define N 100 float p[N][N],s[N][N],a[N],b[N];int o;void set_TPM() //输入转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) { int i,j; printf("Please input Number of State:"); scanf("%d",&o); for(i=0;i<o;i++) for(j=0;j<o;j++) { printf("Please input state%d,state%d:",i,j); scanf("%f",&p[i][j]); rewind(stdin); }}void set_Initial_Prob() //输入初始概率状态（Initial Probability）{ int i; for(i=0;i<o;i++) { printf("Please input state%d Initial Prob:",i); scanf("%f",&a[i]); rewind(stdin); }}void run_Markov(int count) //Markov主算法{ int i,j,k; float c[N]; for(i=0;i<o;i++) c[i]=a[i]; for(k=0;k<count;k++) { for(i=0;i<o;i++) for(j=0;j<o;j++) { s[i][j]=p[i][j]*c[i]; } for(i=0;i<o;i++) { b[i]=0; for(j=0;j<o;j++) { b[i]=b[i]+s[j][i]; } c[i]=b[i]; } } for(i=0;i<o;i++) c[i]=0;}void print_Result() //输出周期结果{ int i,j; for(i=0;i<o;i++) for(j=0;j<o;j++) { printf(" %f",s[i][j]); if(j==2) printf("/n"); } for(i=0;i<o;i++) { printf(" %f",b[i]); } printf("/n");}main() //主函数{ int a,count,i,j; for(count=0;;) { printf("Create New Project:/n"); set_TPM(); set_Initial_Prob(); for(;;) { printf("***********************************/n"); //展示选择菜单 printf("1.Times periods from initial./n"); printf("2.Next Period./n"); printf("3.Create New Porject./n"); printf("4.Exit./n/n"); printf("**********************************/n"); printf("Please input your choose:/n"); scanf("%d",&a); rewind(stdin); if(a==3) break; switch(a) { case 1: printf("Input number of time periods from initial:/n"); scanf("%d",&count); rewind(stdin); run_Markov(count); print_Result(); break; case 2: run_Markov(count++); print_Result(); break; case 4: exit(1); default: printf("Error choose!!/n");break; } } } system("pause");}
希望本文所述对大家C语言程序设计有所帮助。
不敢接受失败的人，往往是那些追求完美的人，
