Cтраница 1
Приближенные планы, полученные с помощью динамических моделей, следует сопоставлять с результатами независимых расчетов по статическим моделям для каждого контрольного срока, что дает двустороннюю оценку плана. [1]
Имеющиеся оценки отклонения приближенного плана (1.12) от оптимума тривиальны и поэтому практически мало полезны. Однако благодаря своей простоте описанный прием ( часто называемый методом Балинского) может широко применяться для приближенного решения реальных задач. [2]
Так как непрерывные планы требуют значительного числа опытов, на практике могут найти применение приближенные планы, получаемые округлением непрерывных. [3]
Универсальные алгоритмы оптимизации, в минимальной степени зависящие от вида оптимизируемой функции, как правило, либо дают приближенный план, либо требуют очень больших затрат времени на вычисление2, настолько больших, что даже для наиболее мощных из существующих вычислительных машин эти затраты являются существенными. Все это значительно сокращает область их использования. В частности, при увеличении числа аргументов, от которых зависит оптимизируемая функция, затраты времени на отыскание рационального плана могут превысить допустимые пределы и даже возможности вычислительных машин. [4]
Легко видеть, что этот процесс представляет собой известный метод минимального элемента для нахождения опорного плана транспортной задачи ( см. § 1 гл. Полученный таким образом план и предлагается принять за приближенный план задачи с фиксированными доплатами. [5]
Они также нашли, что из 25 полуэкономических планов 17 оказались лучше, чем приближенные планы Дункана, а остальные 8 показывают убытки в пределах 1 7 % соответствующих величин указанных выше планов Дункана. Полуэкономические планы были также применены в случае модели Дункана для нескольких причин разладки и модифицированной модели Тейлора [159], где дали вполне удовлетворительные результаты. [6]
Все эти требования непосредственно стыкуются с методами и материальными средствами научной организации труда и являются той обширной областью стандартизации, где планомерная работа только начинается. Первые попытки свести все эти важные в социальном отношении работы по стандартизации хотя бы в приближенный план изложены в главе, освещающей проблемные вопросы стандартизации в области методов и технических средств НОТ. [7]
Планирование мультипрограммной работы ЭВМ является одной из важных и самостоятельных задач организации мультипрограммной работы машины. Основная цель такого планирования состоит в том, чтобы путем лучшей организации работы машины ( а не за счет использования ЭВМ более высокой производительности) повысить эффективность ее функционирования. Это повышение достигается путем создания оптимального, субоптимального или приближенного плана выполнения рабочих программ пакета, в котором определяется последовательность выполнения программ или их сегментов с учетом приоритетности и связности. В качестве основного показателя эффективности планирования мультипрограммной работы ЭВМ, как правило, принимается время Тзнп, затрачиваемое на выполнение заданного набора рабочих программ. Это время зависит не только от качества плана мультипрограммной работы машины, но и от того, насколько качественно выполнен предшествующий этап по распараллеливанию рабочих программ. [8]
Как мы увидим ниже, критерии оптимальности являются сложными функциями точек плана. В большинстве случаев получить точное решение указанной задачи оптимального планирования в множестве Н очень трудно. Тем не менее, если множество допустимых планов расширить, удается получить содержательные математические результаты. В английской научной литературе термину непрерывный план соответствует термин приближенный план ( approximate design), более точно отражающий смысл плана. [9]
Эффективность функционирования сложных автоматизированных систем, особенно многоканальных, с учетом надежности, чаще всего определяется путем расчета с использованием полученных при производственном контроле показателей надежности, входящих в состав системы структур. Это предъявляет повышенные требования к достоверности контроля ( погрешности при расчете суммируются), что, в свою очередь, ведет к росту продолжительности и стоимости контроля. Вальда [1], обеспечивающих более высокие показатели по точности и экономичности контроля, целесообразно во всех случаях, а особенно рационально в этом. Наряду с субъективными факторами, это связано с особенностями метода Вальда, затрудняющими реализацию потенциальных возможностей последовательных планов, использование приближенных планов и, особенно, усечения ( в международном стандарте [14] обоснованно предусмотрено, что при достижении этапа усечения испытания прекращаются без вынесения решения), что существенно снижает достоверность и экономичность контроля. [10]