Cтраница 3
При постановке задач математического программирования обычно предполагается ограниченность ресурсов, которые необходимо распределить на производство продукции. Поэтому очень важно определить, какие ресурсы являются для изучаемого процесса решающими и в то же время лимитирующими, каков их запас. Если все виды производственных ресурсов, к которым относятся сырье, трудовые ресурсы, мощность оборудования и др., используются для выпуска продукции, то необходимо знать расход каждого вида ресурса на единицу продукции. [31]
При исследовании задач математического программирования, в которых некоторые параметры могут быть случайными, удобно разбить их на два основных класса. [32]
Для решения задачи математического программирования ( 80) предлагается итеративная процедура. Эти технологически очевидные свойства решений задачи ( 90) могут быть также проверены формальным путем. [33]
Для решения задач математического программирования можно использовать различные методы и средства вычислительной техники как цифровой, так и аналоговой. [34]
Отдельными классами задач математического программирования являются задачи целочисленного, параметрического и дробно-линейного программирования. [35]
При решении задач математического программирования основной вычислительной операцией являются жордановы исключения. [36]
![]() |
Технологический автомат.| Область решения задачи оптимизации технологического автомата. [37] |
Из постановки задачи математического программирования вытекает, что параметры, для которых выполняются ограничения в виде строгих неравенств, имеют определенный запас по сравнению с заданными техническими требованиями. Ряд параметров, для которых условия работоспособности имеют вид равенств, запасов вообще не имеет, и любые изменения технических требований для этих параметров приводят как к изменению характеристик и структуры проектируемого объекта, так и к изменению значения целевой функции. [38]
При постановке задач математического программирования обычно предполагается ограниченность ресурсов, которые необходимо распределить на производство продукции. Поэтому очень важно определить, какие ресурсы являются для изучаемого процесса решающими и в то же время лимитирующими, каков их запас. Если все виды производственных ресурсов, к которым относятся сырье, трудовые ресурсы, мощность оборудования и др., используются для выпуска продукции, то необходимо знать расход каждого вида ресурса на единицу продукции. [39]
Если в задаче математического программирования функции ф ( з), g ( z) и / i ( z) - линейные, то она называется задачей линейного программирования. Задачп оптимального планирования, как правило, также являются задачами линейного программирования. [40]
Таким образом, задача математического программирования (9.3) - (9.7) свелась к равносильной задаче линейного программирования (9.8) - (9.11), которая может быть решена симплекс-методом. [41]
Таким образом, задача математического программирования с нелинейной целевой функцией и нелинейными ограничениями сведена к определению сепарабельной целевой функции при линейных ограничениях. Обычно решение задач такого рода затруднительно, если не известны пределы изменения оптимизируемых переменных. [42]
В отличие от задачи математического программирования, в задаче ( 2) функция U в явном виде не задана. [43]
Основные методы решения задач математического программирования создавались в предположении, что задача корректна. [44]
Самый большой класс задач математического программирования образуют задачи нелинейного программирования, в которых одновременно или по отдельности целевая функция и ограничения нелинейны. В зависимости от типа нелинейности различают несколько видов задач нелинейного программирования; выпуклые, сепарабельные, квадратичные, геометрические. Для выпуклого программирования определено несколько теорем, которые систематизируют поиск экстремума [10], В частности, для выпуклого программирования сформулирован критерий наличия глобального экстремума. Этот вид задач оптимизации использует понятия выпуклого множества и выпуклой функции. [45]