課程資訊
課程名稱
 動態規劃與應用
DYNAMIC PROGRAMMING 
開課學期
 97-1 
授課對象
 工學院  工業工程學研究所  
授課教師
 吳政鴻 
課號
 IE5038 
課程識別碼
 546 U6080 
班次
  
學分
 3 
全/半年
 半年 
必/選修
 選修 
上課時間
 星期五2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
 共308 
備註
 總人數上限：30人
外系人數限制：10人 
Ceiba 課程網頁
 http://ceiba.ntu.edu.tw/971DP 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
 核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

This is an application oriented course on optimization theory. We
will emphasize the use of stochastic optimization methods in theory and practice. General
knowledge of basic probability theory and stochastic processes is assumed.  

課程目標
 Solve problems in which sequential decision making is an issue.
Understand the Principle of Optimality.
Know how to include randomness in sequential decision-making Stochastic dynamic programming.
Construct and Solve infinite horizon Markov decision problems.
Offer a brief introduction to stochastic programming.
 
課程要求
 Background in college level calculus and mathematical analysis.
In addition, the course homework will include some (small-scaled) computational
problems. These will consist of implementing algorithms discussed in class and applying
them to optimization problems. 
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
 每週四 10:00~12:00 
指定閱讀
  
參考書目
  
評量方式
(僅供參考)
  
No.
項目
百分比
說明
1. 
 第一次期中考 
30% 
  
2. 
 第二次期中考 
30% 
  
3. 
 作業與隨堂測驗、期末專題、報告 
40% 
  
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
 9/19  Introduction, forward and backward induction, optimality equation 
第2週
 9/26  Principle of Optimality, fixing and reaching 
第3週
 10/03  Reduction of computation effort, label correction, knapsack problems 
第4週
 10/10  Key parts of a decision process, curse of dimensionality 
第5週
 10/17  Inventory policies (order-up-to policy) 
第6週
 10/24  Implement in Excel 
第8週
 11/07  Implement in Visual Basic 
第9週
 11/14  Midterm examination 
第10週
 11/21  K-convexity and s-S policy 
第11週
 11/28  Optimal stopping (asset selling, order acceptance) 
第12週
 12/05  Finite horizon evaluation, secretary problem 
第13週
 12/12  Introduction: infinite horizon problems 
第15週
 12/26  Discounted Markov decision problems: value iteration 
第16週
 1/02  Discounted Markov decision problems: policy Iteration 
第17週
 1/09  Final Examination, Project Presentation