Cтраница 2
Таким образом, получен признак оптимальности решения линейной задачи, однако ясно, что сразу найти такое решение удается далеко не всегда. [16]
Сформулируем в терминах потенциалов критерий оптимальности решения транспортной задачи, который дается теоремой 5 гл. [17]
Их структура определяется из условия оптимальности решения задачи согласования хозрасчета с планом. В случае возможности замены в плане номенклатуры выпускаемой продукции по тем ее видам, которые попали в оптимальный план, условие рентабельности конечной продукции обращается в равенство AjUjpj. [18]
А в А - алгоритме - оптимальность решения будет гарантирована. [19]
Следует отметить, что достаточные признаки оптимальности решения, полученные в утверждениях 4.2.3 и 4.2.4, ограничивают область возможных решений рассматриваемых задач. Поэтому при определенной совокупности исходных данных сказывается невозможность получения оптимального решения, удовлетворяющего условиям утверждений. [20]
Следует отметить, что достаточные признаки оптимальности решения, полученные в утверждениях 7.3.5 и 7.3.6, ограничивают область возможных решений рассматриваемых задач. Поэтому при определенной совокупности исходных данных оказывается невозможным получение оптимального решения, удовлетворяющего условиям утверждений. [21]
Однако мы не обязательно должны измерять степень оптимальности решения, базируясь на стоимостях дуг. [22]
Наиболее существенным здесь является выбор критериев оценки оптимальности решения. [23]
Исследование и анализ этой проблемы, построение принципов оптимальности решения многокритериальных ( векторных) задач оптимизации и разработка на их основе конструктивных методов, являются целью первой части данной монографии. [24]
В ( 148 ] и 306 ] условия оптимальности решения стохастических задач с фиксированным функциональным видом априорных решающих распределений использованы для построения адаптивных алгоритмов вычисления набора а искомых параметров распределения. [25]
В связи с тем что эвристический подход не гарантирует оптимальности решения, оценка эвристических программ основана на том, дают ли они более быстрое и ( или) менее дорогостоящее решение задачи, чем другие методы. Эвристические методы, однако, еще находятся на ранней стадии развития, и многие важные вопросы, такие, как описание процесса и программирование этих методов для вычислительных машин, должны еще быть изучены. В данном исследовании как раз предпринята попытка такого изучения. Экономический эффект в работе специально не подчеркивается, хотя ее результаты достаточно интересны для того, чтобы о них сообщить. [26]
В главе 5 будет показано, что эти условия оптимальности решений могут быть получены из теоремы Куна - Таккера. [27]
При решении экстремальных задач важное значение имеет выяснение признаков оптимальности решения ( необходимых условий минимума), по которым можно определить, является ли данное решение оптимальным. Знание таких признаков иногда позволяет получить довольно полное качественное описание свойств оптимального решения или предложить методы последовательных приближений для поиска оптимального решения, как это было в случае градиентного метода. [28]
Следует подчеркнуть, что снижение трудоемкости обычно сопровождается отходом от оптимальности решения. Формализация топологической задачи, необходимая для привлечения ЭВМ к работе, затруднена переменной значимостью принимаемых ограничений в зависимости от конкретных условий топологии. Это приводит к принятию допущений, отдаляющих решение от оптимального. Приближение к оптимуму требует дополнительного поиска в рамках новых ограничений, что повышает трудоемкость и требует дополнительного машинного времени. [29]
Вторым шагом системного этапа является задание критерия эффективности, позволяющего оценивать оптимальность решения в процессе проектирования устройства. Задача выбора критерия / С: пу занимает одно из важнейших мест при разработке ( см. гл. [30]