二、三大关键维度的效果对比
1. 问题适配性：动态规划适配 “简单线性流程”，MDP 适配 “复杂网状流程”
动态规划的优势在于 “处理线性、低维度的多阶段决策”，MDP 的优势在于 “处理多维、网状的动态决策”，二者在论文场景中的适配效果差异显著：
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动态规划在问题二中的适配效果（优）
问题二的生产流程是 “零配件检测→成品装配→成品检测→不合格品处理” 的线性顺序，无分支工序（如无 “半成品单独销售”“多路径装配”），且状态仅涉及 “2 种零配件 + 1 种成品”，维度低、逻辑简单。
动态规划通过 “逆序递推”（从不合格品处理倒推至零配件检测），可高效遍历 16 种决策路径（2×2×2×2），快速找到 “净成本最小” 的全局最优解（六种场景均为 “不检测、不拆解”），且计算复杂度低（多层嵌套循环即可实现），完全适配该场景的 “简单线性” 需求。 -
MDP 在问题三中的适配效果（优）
问题三的生产流程是 “8 种零配件→3 种半成品（工序 1）→1 种成品（工序 2）” 的网状结构，存在 “半成品单独销售”“不合格成品拆解回收半成品” 等分支决策，状态涉及 12 种对象（8+3+1），维度高、逻辑复杂。
动态规划无法直接处理 “多状态并行决策”（如同时判断 8 种零配件的检测 / 装配决策），而 MDP 通过 “状态空间 S（12 种对象）+ 动作空间 A（5 种决策）+ 转移概率 P（多环节转换随机性）” 的框架，可系统覆盖 “零配件装配→半成品销售→成品拆解” 的全流程决策，完美适配该场景的 “多维网状” 需求 —— 若强行用动态规划求解，需拆解成数十个子问题，会出现 “维度爆炸”（决策路径达 5¹² 种），计算无法实现。
2. 随机性处理能力：动态规划 “被动使用已知概率”，MDP “主动建模概率转移”
生产决策的核心随机性是 “次品率”，二者处理随机性的逻辑不同，导致在复杂场景中的效果差异：
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动态规划的随机性处理（局限）
动态规划在问题二中仅 “被动代入已知次品率”，不主动建模随机性的传递过程。例如，计算 “成品检测决策成本” 时，直接使用题目给定的 “成品次品率 p_成品”，无需考虑 “p_成品如何由零配件次品率推导而来”（默认 “零配件合格则成品合格”），随机性处理停留在 “单环节静态概率” 层面。
这种方式在 “状态简单、概率已知” 的问题二中可行，但在问题三中完全失效 —— 问题三需计算 “8 种零配件→3 种半成品” 的装配次品率（如半成品 1 的次品率 = 1-（1-p₁）×（1-p₂）×（1-p₃））、“半成品→成品” 的转移概率，动态规划无法主动建模这种 “多环节概率传递”，只能依赖外部计算结果，失去优化灵活性。 -
MDP 的随机性处理（优势）
MDP 将随机性内化为 “状态转移概率 P (s'|s,a)”，主动建模 “动作→状态转换” 的概率逻辑。例如：- 零配件 1 执行 “装配” 动作后，转移到 “合格半成品 1” 的概率 =（1-p₁）×（1-p₂）×（1-p₃）（需联动其他 2 种零配件的次品率）；
- 成品执行 “销售” 动作后，转移到 “市场调换” 状态的概率 = p_成品，转移到 “正常销售” 状态的概率 = 1-p_成品。
这种 “主动建模” 能力使 MDP 能处理 “多环节随机性传递”，在问题三中准确量化 “某一零配件不检测→半成品不合格→成品调换损失” 的连锁风险，而动态规划无法实现这种 “随机性链条” 的建模，效果远逊于 MDP。
3. 决策目标覆盖：动态规划聚焦 “短期成本最小”，MDP 聚焦 “长期奖励最大”
二者的决策目标导向不同，适配论文中 “不同阶段的企业需求”：
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动态规划的目标导向（短期局部）
问题二的目标是 “最小化单批次生产的净成本”（短期目标），动态规划通过 “递推计算各阶段成本之和”，可精准实现这一目标。例如，对比 “零配件检测成本（2 元）” 与 “次品流入市场的调换损失（5 元）”，直接得出 “不检测更划算” 的结论，目标聚焦且计算直接。 -
MDP 的目标导向（长期全局）
问题三的目标是 “多批次生产的长期收益最大”（长期目标），需考虑 “半成品销售的即时收益” 与 “成品装配的远期收益”“不合格品拆解的回收价值” 等长期权衡。
MDP 通过 “奖励函数 R（即时收益 / 损失）+ 折扣因子 γ（未来奖励现值）” 的设计，可计算 “长期累积奖励”—— 例如，“半成品 1 销售” 的即时奖励 = 销售收入 - 销售成本，“半成品 1 装配为成品” 的远期奖励 = 成品销售收入 - 装配成本，MDP 通过贝尔曼方程平衡二者，最终选择 “半成品销售、成品检测” 的最优策略，而动态规划仅能计算单批次成本，无法覆盖 “长期收益” 目标，效果不足。
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