Метод - динамика - среднее
Cтраница 1
Метод динамики средних, рассмотренный выше, может быть применен без принципиальных изменений к системам, состоящим из неоднородных элементов разных категорий. [1]
Обычно метод динамики средних применяется там, где система имеет большое количество однородных элементов и состояний. [2]
Сегодня с помощью метода динамики средних известны примеры описания функционирования больших информационно-вычислительных систем [11.7], системы организации боевых действий, функционирования автохозяйств, ремонтных служб [11.1, 11.6] и др., где взаимодействие осуществляется, как правило, между двумя группами элементов. [3]
При макроподходе используются такие методы, как метод динамики средних [1] и методы теории автоматич. [4]
Наиболее приемлемой формой отражения причинно-следственных отношений в моделях СОИС является метод динамики средних. Это объясняется тем, что функционирование совокупности исполнительных элементов СОИС, как правило, представляет собой массовый процесс, а связи и отношения между элементами и подсистемами носят определенный устойчивый характер. Эта особенность деятельности СОИС позволяет строить модели, оперирующие средними значениями параметров процесса и устойчивыми закономерностями. Такие модели дают устойчивый средний результат прогноза будущих событий, по которому принимающий решение может твердо ориентироваться при выборе альтернативы действий. [5]
Так, нулевое приближение при непосредственной линеаризации нелинейных замкнутых систем [82] являет собой пример метода динамики средних. Применение метода динамики средних существенно упрощает математический аппарат, используемый при решении задачи оптимизации. [6]
 |
Изменение функции при изменении параметра у. [7] |
В заключение проиллюстрируем на данном примере высказанную в § 1.2 мысль, что точность метода динамики средних возрастает при увеличении объема ансамблей случайных параметров, действующих в модели. При достаточно большом m среднее значение k mp будет тоже велико. [8]
Отметим, что рассмотренная выше проблема информационного обеспечения модели СОИС наиболее просто решается в рамках метода динамики средних. Этот метод наиболее эффективно реализует и принцип классификации. [9]
Действительный характер зависимости т () для различных 7 - показан на рис. 5.2.9. При 7 - оо ( т - оо) т ] () - т ] 0 () и соответственно решение, полученное с помощью расчета статистической модели, приближается к решению, полученному методом динамики средних. [10]
Так, нулевое приближение при непосредственной линеаризации нелинейных замкнутых систем [82] являет собой пример метода динамики средних. Применение метода динамики средних существенно упрощает математический аппарат, используемый при решении задачи оптимизации. [11]
Марковские процессы с непрерывным временем позволяют оперировать не только с вероятностями пребывания системы в своих состояниях, но и непосредственно с самими элементами ( параметрами) системы. Для этого может быть использован метод динамики средних. [12]
Рассмотрим поэтому теперь алгоритм ( модель, хранящуюся в СППР) для расчета оптимального значения г методом динамики средних. [13]
В теории принятия решения в условиях неопределенности могут быть применимы различные методы решения задач. Метод Лос-Вегаса, операционные игры и планирование эксперимента в условиях неопределенности были описаны в разделе экономико-математического моделирования. Здесь же целесообразно рассмотреть подробнее метод динамики средних. [14]
 |
Изменение функции при изменении параметра у. [15] |
Страницы: 1 2