Cтраница 3
Для решения задачи максимизации с помощью линейной модели используется специальная процедура - симплекс-метод, существенно сокращающий число переборов. Линейные оптимизационные модели представляют макромодели производства и служат для стратегической оценки выбора функционирования отрасли или группы предприятий. [31]
При решении задачи максимизации критерия R, определяемого выражением ( VI II, 164), вектор, отвечающий искусственной переменной хп т 1, автоматически исключается из числа базисных векторов, так как при наличии его в базисе ( хт п 1 Ф 0) значение R - - - Мхт п 1 и наибольшему приросту критерия оптимальности соответствует исключение именно данного вектора, поскольку при этом 31 ачение л: ш л 1 обращается в нуль. [32]
При решении задачи максимизации критерия R, определяемого выражением ( VIII, 164), вектор, отвечающий искусственной переменной Xn m i, автоматически исключается из числа базисных векторов, так как при наличии его в базисе ( хт п ф 0) значение - - Мхт п и наибольшему приросту критерию оптимальности соответствует исключение именно данного вектора, поскольку при этом значение ят п-ы обращается в нуль. [33]
При решении задачи максимизации отбора светлых продуктов из нефти накладываются функциональные ограничения на температуру начала кипения, конца кипения, вспышки керосина и дизельного топлива, а также на температуру застывания дизельного топлива. [34]
Поэтому и задачу максимизации полезности порядковая теория трактует как задачу выбора потребителем такого набора благ, который бы, с одной стороны, был наиболее предпочтительным, а с другой - по своей стоимости не превосходил бюджета потребителя. [35]
Необходимо решить задачу максимизации линейной целевой функции F на множестве, заданном многогранником ABCDEFGH. Пусть угловая точка В соответствует исходному допустимому базисному рушению. [36]
Как в задаче максимизации, так и в задаче минимизации в качестве исключаемой выбирается базисная переменная, для которой положительное отношение значения правой части ограничения к положительному коэффициенту ведущего столбца минимально. Если базисных переменных с таким свойством несколько, то выбор исключаемой переменной выполняется произвольно. [37]
Наряду с задачей максимизации снижения отрицательного воздействия может ставиться сопряженная задача минимизации затрат на достижение заданного показателя воздействия или, что имеет больший практический смысл, на достижение заданного уровня чистоты. Решение подобной задачи минимизации предполагает умение переходить от показателя воздействия к показателю уровня чистоты. [38]
Так как решается задача максимизации, то знаки неравенств направлены в другую сторону. [39]
Для того чтобы задача максимизации ( 3.5 - 21) была разрешима, переменные v должны быть неотрицательны. [40]
Как правило, задача максимизации функции на расширенном множестве оказывается проще с вычислительной точки зрения. Сразу поясним, что для задач ЦЛП это расширение заключается в отбрасывании требования целочисленности переменных, что, с одной стороны, расширяет допустимое множество, а с другой - сводит задачу максимизации к задаче линейного программирования, которая существенно проще с вычислительной точки зрения. [41]
Поставлена п решена задача максимизации производительности при экструзии прутка ( нити) из высокоэластичных материалов, с учетом разбухания вкструдата находятся оптимальные размер профилирующего какала и режим экструзии изделия заданного калибра. [42]
Аналогичным образом решается задача максимизации функционала (4.83) с учетом ограничения (4.94) в случае, если в качестве управляющих воздействий рассматриваются целочисленные переменные. [43]
Заметим, что задача максимизации произвольной субмодулярной функции является JVP-трудной даже для некоторых весьма изящных субмодулярных функций. [44]
В частных случаях задачи максимизации функции при линейных ограничениях упрощаются. Такое упрощение имеет место для сепарабельных целевых функций ( ом. [45]