Cтраница 1
Множество подзадач, вырабатываемых ЛТ, каким бы большим оно не показалось, является чрезвычайно избирательным и богатым доказательствами по сравнению с множеством, на котором ищет доказательства алгоритм Британского Музея. Следовательно, последний алгоритм за приемлемое время может находить доказательства только для простейших теорем, в то время как ЛТ находит доказательства для значительно большего числа теорем. [1]
Если поиск исчерпан, то очевидно, что множество подзадач, на которые разбита задача, должно представлять всю задачу. [2]
Существует возможность разбить задачу построения большой системы на множество подзадач, реализуемых различными разработчиками. [3]
Если поиск исчерпан, то очевидно, что множество подзадач, на которые разбита задача, должно представлять всю задачу. [4]
В целом задача (9.1) - (9.6) распадается на множество отдельных подзадач, которые разделены как по выпускаемой продукции, так и по временному интервалу, т.е. продукция проектных институтов используется в последующие годы при строительстве объектов. Связывающим звеном являются ограничения (9.2), отсюда цель ВЗМП (9.1) - (9.6) так распределить финансовые ресурсы (9.2), чтобы получить максимальную отдачу ( максимальное число построенных объектов) на соответствующий период планирования. [5]
Схема поиска решения - итеративная. На нижнем уровне множество подзадач имеет независимые друг от друга решения, в то время как на верхнем уровне координирующие переменные, принимая определенные значения, обеспечивают сходимость итеративной процедуры. [6]
В ходе решения задачи приходится сталкиваться со множеством взаимосвязанных подзадач. Из них на каждом этапе лишь очень немногие должны подвергаться исследованию. Выбор подзадач для исследования должен основываться 1) на оценках относительных трудностей, которые встретятся при исследовании этой подзадачи, и 2) на оценках того, насколько те или иные подзадачи важны для решения общей задачи. Следом за выбором подзадач ( для которых предлагается несколько эвристических методов) нужно выбрать методы решения, подходящие для выбранных подзадач. Обсуждению подвергаются различные схемы планирования, в том числе использующие различные модели - аналоговые, семантические и абстрактные. Некоторые абстрактные модели типа алгебра характеристик могут быть на основе опыта или анализа построены самой машиной. [7]
Методы, которые не решают задачи, могут все же преобразовать ее так, что возникают новые задачи или подзадачи. Следовательно, в ходе решения одной задачи может оказаться необходимым решение множества взаимосвязанных подзадач. [8]
Для решения задач оптимизации больших динамических систем, характеризующихся взаимодействиями между отдельными составляющими этих систем, традиционно применяется декомпозиционно-координационный подход, который предполагает манипулирование со структурой. Идея заключается в декомпозиции глобальной системы на множество отдельных подсистем, а глобальной задачи управления - на множество отдельных подзадач. [9]
Характерной особенностью этого метода является использование так называемой координирующей задачи, которая по сравнению с исходной имеет небольшое число строк ( не намного превышающее число связывающих ограничений) и, вообще говоря, очень много столбцов. При этом для решения координирующей задачи не требуется задание всех столбцов в явном виде. Они генерируются в процессе использования симплекс-метода. Поэтому такой подход мы называем методом генерации столбцов. Алгоритм включает итерационный обмен между множеством независимых подзадач, целевые функции которых включают варьируемые параметры, и координирующей задачей. В подзадачи вводится ряд параметров ( двойственные переменные, оценки), получаемые при решении координирующей задачи. В свою очередь в координирующую задачу вводятся решения подзадач, которые оптимальным образом комбинируются и служат для получения новых оценок. Последние вновь вводятся в подзадачи, и итеративный процесс продолжается вплоть до этапа, на котором удовлетворяется критерий оптимальности. Такая процедура имеет изящную экономическую интерпретацию: ее, например, можно понимать как процедуру децентрализованного планирования, когда основной планирующий ( управляющий) орган системы координирует функционирование отдельных подсистем с помощью цен на ограниченные ресурсы. [10]