ADP算法matlab

ADP算法是一种用于解决动态规划问题的算法，它可以通过迭代优化的方式找到最优解。在Matlab中，可以使用ADP算法进行模型建立和求解。具体的步骤如下：

1. 首先，定义问题的动态规划模型。这包括定义状态、决策和目标函数等。

2. 然后，使用ADP算法的基本函数进行迭代优化。其中，AetionCaleulatejacobian函数用于计算Jacobian矩阵，它是ADP算法中的一个重要步骤，用于确定迭代方向。

3. 接下来，使用mapminmax函数对输入数据进行归一化处理。这是为了确保输入数据的范围在[-1,1]之间，以便更好地进行计算。

4. 在进行归一化后，可以使用神经网络工具箱中的相关函数来进行模型拟合和训练。这包括mapminmax函数、purelin函数和tansig函数等。

综上所述，ADP算法是一种用于解决动态规划问题的算法，在Matlab中可以通过AetionCaleulatejacobian函数和相关的归一化函数来实现模型建立和求解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>