Cтраница 2
Метод является полезным при отыскании оптимальных решений, если целевая функция нелинейна, например, задана некоторым полиномом, а ограничения заданы в форме равенств. [16]
Тем самым вопрос об отыскании оптимального решения исходной задачи сводится к определению оптимального решения двойственной задачи. [17]
Построение модели линейного программирования и отыскание оптимального решения в линейной форме поясним на следующем примере. Хотя это довольно простой пример и его можно решить методом проб и ошибок или путем изменения значений одной переменной, приобретенные здесь навыки и знания помогут в решении более общих и сложных задач. [18]
Рассмотрим два основных подхода к отысканию точного оптимального решения задач целочисленного программирования, базирующихся на методах отсекающих плоскостей и методах возврата. [19]
Основная цель исследования операций сводится к отысканию оптимальных решений задач организационного типа с учетом функционирования всей организации в целом. [20]
Динамическое программирование представляет собой особый математический метод отыскания оптимальных решений, позволяющий производить оптимизацию поэтапно. [21]
Машинный синтез МСБ СВЧ обычно заключается в отыскании оптимального решения задачи и оптимального хода характеристик. [22]
В настоящее время известны два основных подхода к отысканию точного оптимального решения задач целочисленного программирования. [23]
Для большинства комбинаторных задач не существует изящного и эффективного пути отыскания оптимального решения, такого, как алгоритм 1.5 для задачи о фальшивой монете. В этом отношении литература по комбинаторным алгоритмам зачастую вводит читателя в заблуждение, поскольку она сосредоточивает внимание на элегантных решениях, даже если они применяются только к отдельным задачам. Красивые решения часто страдают большим пороком: если задачу слегка изменить, решение становится неприменимым. [24]
Поскольку большинство задач о наилучшем дереве решений не имеет процедур отыскания оптимальных решений, отличных от полного перебора, этот простой эвристический принцип стоит помнить. [25]
Так переносим все О - строки и затем приступаем к отысканию опорного и оптимального решения, либо показываем, что система (2.19) несовместна. [26]
Такое правило выбора разрешающей строки совпадает с соответствующим правилом при отыскании оптимального решения. [27]
Необходимость диалогового использования модели ( ЛПР - ЭВМ) в процессе отыскания оптимального решения обусловливается следующим. Процесс выработки управляющих решений носит итеративный характер: уточняются или изменяются исходные данные, неоднократно проводится анализ промежуточных результатов, прежде чем будет получен сбалансированный план, удовлетворительный с точки зрения различных аспектов получения оптимального решения. [28]
При этом в классе применяемой модели методы математического моделирования почти всегда гарантируют отыскание оптимальных решений. [29]
Особенность этого метода заключается в том, что при его использовании для отыскания оптимального решения планируемую операцию разделяют на ряд последовательных этапов и сам процесс планирования становится многоэтапным. [30]