Cтраница 1
Методы последовательного анализа вариантов не представляют собой каких-либо стандартных процедур. [1]
Первый шаг в методе последовательного анализа вариантов заключается в том, что класс К ограничивается: из всех траекторий, соединяющих точки А и В, выделяются лишь некоторые ломаные линии. Происходит это с помощью проведения нескольких сечений ( в данном случае прямых), перпендикулярных отрезку АВ и пересекающих его. Вершины рассматриваемых ломаных могут располагаться только на выбранных сечениях. Густота расположения точек аппроксимирующего множества, как и густота сечений, определяется исходя из требуемой точности решения задачи. [2]
Решение задачи основано на методе последовательного анализа вариантов ( динамическое программирование), адаптированном для случая многих критериев. [3]
Применим к решению этой задачи метод последовательного анализа вариантов. Для этого найдем свойства, позволяющие интенсивно отбрасывать неоптимальные варианты. [4]
В методике использованы принципы динамического программирования или метода последовательного анализа вариантов Института кибернетики АН УССР, в частной форме соответствующие принципу монотонной рекурсии. [5]
В третьей главе описаны методы дискретной оптимизации ( Методы последовательного анализа вариантов, ветвей и границ, вектора спада) и их применение к решению задач геометрического проектирования. Приведены формулировки ряда практических задач и результаты их решения с помощью указанных подходов. [6]
Мы рассмотрели несколько задач, в частности, задач линейного программирования, для которых может быть построена элементарная операция и применены методы последовательного анализа вариантов, например, метод блуждающей трубки или метод локальных вариаций. Некоторые из этих задач могут быть решены стандартными методами линейного программирования. Тем не менее изложенные методы в ряде случаев оказываются вполне конкурентноспособ-ными методам линейного программирования. Возьмем, например, класс задач, где существуют хорошие диспетчерские решения и где речь идет не о получении точного решения, а об уточнении решения, полученного эвристическими методами. [7]
Методы же, излагавшиеся в этом параграфе, не требуют существования градиента f ( x) и, как уже отмечалось выше, могут работать, когда ограничения ( множества G) весьма сложны. Если же размерность задачи очень велика, то методы последовательного анализа вариантов вообще неприменимы ( по крайней мере, в том виде, как они были изложены), и более предпочтительными являются методы нелинейного программирования. [8]
В настоящем параграфе освещаются главным образом точные методы решения задач дискретного программирования. Эти методы базируются на таких общих подходах, как методы последовательного анализа вариантов [12] [ включая динамическое программирование ( гл. [9]
В то же время методы последовательного анализа вариантов могут быть использованы для решения нелинейных задач. [10]