113 高普考高考三級 工業工程 作業研究 考古題詳解

113 年・高普考・高考三級・工業工程
試題代碼 作業研究

第 一 題25 分

求解馬可夫決策過程之問題的其中一種方式,是可以將此問題轉化成線性規劃的問題來看待。考慮以下由馬可夫決策過程之問題轉化後之原始(Primal)線性規劃問題:

Minimize

α(0)v(0)+α(1)v(1)+α(2)v(2)+α(3)v(3)+α(4)v(4)\alpha(0)v(0)+\alpha(1)v(1)+\alpha(2)v(2)+\alpha(3)v(3)+\alpha(4)v(4)

Subject to:

v(0)−0.9v(0)−0.1v(1)−0v(2)−0v(3)−0v(4)≥r(0,0)v(0)-0.9v(0)-0.1v(1)-0v(2)-0v(3)-0v(4)\geq r(0,0) v(0)−0.1v(0)−0.9v(1)−0v(2)−0v(3)−0v(4)≥r(0,1)v(0)-0.1v(0)-0.9v(1)-0v(2)-0v(3)-0v(4)\geq r(0,1) v(1)−0.9v(0)−0v(1)−0.1v(2)−0v(3)−0v(4)≥r(1,0)v(1)-0.9v(0)-0v(1)-0.1v(2)-0v(3)-0v(4)\geq r(1,0) v(1)−0.1v(0)−0v(1)−0.9v(2)−0v(3)−0v(4)≥r(1,1)v(1)-0.1v(0)-0v(1)-0.9v(2)-0v(3)-0v(4)\geq r(1,1) v(2)−0v(0)−0v(1)−0v(2)−0v(3)−0v(4)≥r(2,0)v(2)-0v(0)-0v(1)-0v(2)-0v(3)-0v(4)\geq r(2,0) v(2)−0v(0)−0v(1)−0v(2)−0v(3)−0v(4)≥r(2,1)v(2)-0v(0)-0v(1)-0v(2)-0v(3)-0v(4)\geq r(2,1) v(3)−0v(0)−0v(1)−0.9v(2)−0v(3)−0.1v(4)≥r(3,0)v(3)-0v(0)-0v(1)-0.9v(2)-0v(3)-0.1v(4)\geq r(3,0) v(3)−0v(0)−0v(1)−0.1v(2)−0v(3)−0.9v(4)≥r(3,1)v(3)-0v(0)-0v(1)-0.1v(2)-0v(3)-0.9v(4)\geq r(3,1) v(4)−0v(0)−0v(1)−0v(2)−0.9v(3)−0.1v(4)≥r(4,0)v(4)-0v(0)-0v(1)-0v(2)-0.9v(3)-0.1v(4)\geq r(4,0) v(4)−0v(0)−0v(1)−0v(2)−0.1v(3)−0.9v(4)≥r(4,1)v(4)-0v(0)-0v(1)-0v(2)-0.1v(3)-0.9v(4)\geq r(4,1) v(s)≥0for s=1,2,3,4。v(s)\geq 0\quad\text{for }s=1,2,3,4。

在此問題中,v(s)v(s) 為決策變數,而 α(⋅)\alpha(\cdot) 與 r(⋅,⋅)r(\cdot,\cdot) 為給定常數。

假設 x(s,a)x(s,a),s=0,1,2,3,4s=0,1,2,3,4;a=0,1a=0,1 為上述問題相對應之對偶(Dual)線性規劃問題之對偶決策變數。

(一) 請寫出對偶問題之目標式。

(二) 請寫出對偶問題之限制式。

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核心觀念

此題考馬可夫決策過程(MDP)的價值函數線性規劃與其對偶。原始問題是最小化狀態價值的加權和,對偶變數 x(s,a)x(s,a) 對應原始問題中狀態 ss、動作 aa 的 Bellman 不等式。

原始問題中 v(0),…,v(4)v(0),\ldots,v(4) 都是自由變數;題目只對 v(1),…,v(4)v(1),\ldots,v(4) 加上非負限制。因此,對偶中:

  • 每一條原始限制式對應一個非負對偶變數 x(s,a)≥0x(s,a)\geq 0。
  • 原始變數若自由,對應的對偶限制式為等式;若原始變數非負,對應的對偶限制式為「≤\leq」。

解題方法

先把每條原始限制式整理成「本期價值減去折現後的下一期價值」:

v(s)−∑s′=04p(s′∣s,a)v(s′)≥r(s,a).v(s)-\sum_{s'=0}^{4}p(s'|s,a)v(s')\geq r(s,a).

因此對偶目標式以原始限制式右側的獎酬為係數,並最大化:

max⁡∑s=04∑a=01r(s,a)x(s,a).\max \sum_{s=0}^{4}\sum_{a=0}^{1}r(s,a)x(s,a).

接著,逐一看每個 v(s)v(s) 在所有原始限制式中的係數。若 v(s)v(s) 自由,該欄係數加總須等於目標式係數 α(s)\alpha(s);若 v(s)≥0v(s)\geq0,該欄係數加總須小於或等於 α(s)\alpha(s)。

題目中每個限制式裡,v(s)v(s) 的正係數是 11,其餘係數是轉移機率的負值。因此 v(s)v(s) 欄係數加總為:

∑a=01x(s,a)−∑i=04∑a=01p(s∣i,a)x(i,a).\sum_{a=0}^{1}x(s,a)-\sum_{i=0}^{4}\sum_{a=0}^{1}p(s|i,a)x(i,a).

令其符合原始目標式的係數,即得到對偶限制式。

對偶限制式推導

由於 v(0)v(0) 未受符號限制,對應等式:

∑a=01x(0,a)−∑i=04∑a=01p(0∣i,a)x(i,a)=α(0).\sum_{a=0}^{1}x(0,a) -\sum_{i=0}^{4}\sum_{a=0}^{1}p(0|i,a)x(i,a) =\alpha(0).

由題目轉移機率,只有從狀態 00、11 轉移至狀態 00 的機率非零,故:

x(0,0)+x(0,1)−0.9x(0,0)−0.1x(0,1)−0.9x(1,0)−0.1x(1,1)=α(0).x(0,0)+x(0,1) -0.9x(0,0)-0.1x(0,1) -0.9x(1,0)-0.1x(1,1) =\alpha(0).

同理,由於 v(1)v(1) 至 v(4)v(4) 均非負,對應不等式。逐欄整理如下:

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第 二 題25 分

在每次賭局中,賭徒每次下注的上限即是他當下手中所擁有的現金。每次贏錢的機率與輸錢的機率分別是 pp 和 q=1−pq=1-p。賭徒一共可以下注 nn 次,而且每次下注的金額為其所擁有的現金成一固定比例 α\alpha,其中 0≤α≤10\leq\alpha\leq1。他的目標為最大化其最後所擁有現金取自然對數後之期望值。

當賭徒手上擁有現金 xx 且還有 nn 次下注機會時,以 Vn(x)V_n(x) 來表示在此情況下賭徒最大的期望目標值。邊界條件為

V0(x)=ln⁡(x)。V_0(x)=\ln(x)。

(一) 假設 p>12p>\frac{1}{2},利用 V0(x)=ln⁡(x)V_0(x)=\ln(x) 之結果,證明

V1(x)=c+ln⁡(x),V_1(x)=c+\ln(x),

其中

c=ln⁡(2)+pln⁡(p)+qln⁡(q)。c=\ln(2)+p\ln(p)+q\ln(q)。

(二) 假設 p>12p>\frac{1}{2},證明

Vn(x)=nc+ln⁡(x),for all nV_n(x)=nc+\ln(x),\quad\text{for all }n

皆成立,而且最佳下注策略為每次下注的金額為其當下所擁有的現金之 p−qp-q 比例。

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核心觀念

這題考有限期動態規劃與對數效用的可加性。若下注比例為 α\alpha,贏時現金變成 x(1+α)x(1+\alpha),輸時變成 x(1−α)x(1-\alpha)。因此,給定下注策略後的期望目標值可由兩種結果的對數效用加權計算。

解題方法

令 Vn(x)V_n(x) 表示手上有現金 xx、尚有 nn 次下注機會時可達到的最大期望對數效用。下注比例 α\alpha 必須介於 00 與 11 之間。對 n≥1n\geq 1,Bellman 方程為

Vn(x)=max⁡0≤α≤1{pVn−1(x(1+α))+qVn−1(x(1−α))}.V_n(x)=\max_{0\leq\alpha\leq 1} \left\{ pV_{n-1}\bigl(x(1+\alpha)\bigr) +qV_{n-1}\bigl(x(1-\alpha)\bigr) \right\}.

由於 q=1−pq=1-p 且 p>12p>\frac12,可知 p>0p>0、q>0q>0。當 α=1\alpha=1 且輸掉時,現金歸零,ln⁡0\ln 0 不存在;此策略的期望效用視為負無窮,因此不會是最佳策略。

(一)證明 V1(x)=c+ln⁡(x)V_1(x)=c+\ln(x)

使用邊界條件 V0(y)=ln⁡(y)V_0(y)=\ln(y):

V1(x)=max⁡0≤α<1{pln⁡(x(1+α))+qln⁡(x(1−α))}=ln⁡(x)+max⁡0≤α<1{pln⁡(1+α)+qln⁡(1−α)}.\begin{aligned} V_1(x) &=\max_{0\leq\alpha<1} \left\{ p\ln\bigl(x(1+\alpha)\bigr) +q\ln\bigl(x(1-\alpha)\bigr) \right\}\\ &=\ln(x)+\max_{0\leq\alpha<1} \left\{ p\ln(1+\alpha)+q\ln(1-\alpha) \right\}. \end{aligned}

設 f(α)=pln⁡(1+α)+qln⁡(1−α)f(\alpha)=p\ln(1+\alpha)+q\ln(1-\alpha)。其一階導數為

f′(α)=p1+α−q1−α.f'(\alpha)=\frac{p}{1+\alpha}-\frac{q}{1-\alpha}.

令 f′(α)=0f'(\alpha)=0,得到

p(1−α)=q(1+α)⟹α=p−qp+q=p−q,p(1-\alpha)=q(1+\alpha) \quad\Longrightarrow\quad \alpha=\frac{p-q}{p+q}=p-q,

其中 p+q=1p+q=1。又因為

f′′(α)=−p(1+α)2−q(1−α)2<0,f''(\alpha)=-\frac{p}{(1+\alpha)^2}-\frac{q}{(1-\alpha)^2}<0,

所以 ff 為嚴格凹函數,該臨界點即為唯一最大點。將 α=p−q\alpha=p-q 代入,可得

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第 三 題25 分

考慮以下線性規劃問題:

Max

z=12x1+9x2z=12x_1+9x_2

subject to

x1≤1000x_1\leq1000 x2≤1500x_2\leq1500 x1+x2≤1750x_1+x_2\leq1750 4x1+2x2≤48004x_1+2x_2\leq4800 x1,x2≥0。x_1,x_2\geq0。

(一) 請將此問題轉成以標準型式(standard form)來表示,也就是將所有不等式轉成為等式的型式。

(二) 請以單形法(Simplex method)的表格式(Tableau form)來求解最佳解,並在每回合表中列出完整之列表。

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核心觀念

本題考查線性規劃的標準型式轉換,以及以單形法(Simplex method)逐次換基求最大值。將「≤\leq」限制式加入非負鬆弛變數,即可轉為等式;單形表中依目標列選入基變數,再依最小正比值選出基變數。

(一)轉換為標準型式

各限制式加入鬆弛變數 s1,s2,s3,s4≥0s_1,s_2,s_3,s_4\geq0:

x1+s1=1000,x2+s2=1500,x1+x2+s3=1750,4x1+2x2+s4=4800.\begin{aligned} x_1+s_1&=1000,\\ x_2+s_2&=1500,\\ x_1+x_2+s_3&=1750,\\ 4x_1+2x_2+s_4&=4800. \end{aligned}

目標式寫成

z−12x1−9x2=0,z-12x_1-9x_2=0,

且

x1,x2,s1,s2,s3,s4≥0.x_1,x_2,s_1,s_2,s_3,s_4\geq0.

初始基底為 s1,s2,s3,s4s_1,s_2,s_3,s_4,初始基本可行解為 x1=x2=0x_1=x_2=0、s1=1000s_1=1000、s2=1500s_2=1500、s3=1750s_3=1750、s4=4800s_4=4800。

(二)單形法表格式求解

採用目標列為 z−12x1−9x2=0z-12x_1-9x_2=0 的表法。每一回合選目標列中最負係數所對應的變數入基;比值測試只計算入基欄正係數列的「右端值 ÷ 入基欄係數」,最小非負比值所在列的基變數出基。

初始表

x1x_1、x2x_2 的目標列係數分別為 −12-12、−9-9,故 x1x_1 入基。比值為 1000/1=10001000/1=1000、1750/1=17501750/1=1750、4800/4=12004800/4=1200;最小比值為 10001000,故 s1s_1 出基。樞紐元素為 11。

基變數CBC_Bx1x_1x2x_2s1s_1s2s_2s3s_3s4s_4RHS
s1s_101010001000
s2s_200101001500
s3s_301100101750
s4s_404200014800
zz 列-12-900000

第一次換基後

以樞紐列為基準消去其他列的 x1x_1 係數,基底變為 x1,s2,s3,s4x_1,s_2,s_3,s_4。目標列的 x2x_2 係數為 −9-9,故 x2x_2 入基。比值為 1500/1=15001500/1=1500、750/1=750750/1=750、800/2=400800/2=400;最小比值為 400400,故 s4s_4 出基。樞紐元素為 22。

基變數CBC_Bx1x_1x2x_2s1s_1s2s_2s3s_3s4s_4RHS
x1x_1121010001000
s2s_200101001500
s3s_3001-1010750
s4s_4002-4001800
zz 列0-91200012000

第二次換基後

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第 四 題25 分

律師事務所正準備招聘新的律師。以下是律師事務所預估未來一年新聘律師所需要處理的案件時數:

月份案件時數(小時)月份案件時數(小時)
16507750
24508900
36009800
450010650
570011700
665012500

每一位新聘的律師預期每月可以處理 150 小時的案件時數,而且其聘任期至少為一年。所有的案件時數必須在年終處理完畢。這家律師事務所想要決定新的一年所要聘任的新律師的人數。請定義所需之決策變數並將此問題以整數規劃的形式表示出來。

🖼️ 本題原卷含圖表。基於試題來源之版權考量,本站不轉載原卷影像; 題目文字已完整轉錄,圖表請自行參閱考選部公告之試題原檔。

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核心觀念

本題考的是「整數規劃」中的人力配置問題:

  • 決策變數為新聘律師人數。
  • 每位律師每月可處理 150150 小時。
  • 聘任期間至少一年,因此每位律師全年可提供:
150×12=1,800 小時150 \times 12=1,800\text{ 小時}
  • 律師人數必須為非負整數。
  • 所有案件只要求在年終前完成,因此以全年總案件時數與全年總處理能力比較。

解題方法

設:

x=新聘律師人數x=\text{新聘律師人數}

其中:

x∈Z≥0x\in\mathbb{Z}_{\geq 0}

全年案件總時數為:

650+450+600+500+700+650+750+900+800+650+700+500=7,850 小時650+450+600+500+700+650+750+900+800+650+700+500 =7,850\text{ 小時}

每位律師全年可處理 1,8001,800 小時,因此 xx 位律師全年總處理能力為:

1,800x1,800x

為確保全年案件均能處理完畢,須滿足:

1,800x≥7,8501,800x\geq 7,850

若以成本相同且希望聘任人數最少為目標,整數規劃模型為:

min⁡Z=xs.t.1,800x≥7,850x∈Z≥0\begin{aligned} \min\quad & Z=x\\ \text{s.t.}\quad & 1,800x\geq 7,850\\ & x\in\mathbb{Z}_{\geq 0} \end{aligned}

求得:

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