Cтраница 1
Стохастические задачи, в которых оптимизируется вероятность превышения линейной формой некоторого порога Р сх, с х0, называют Р - моделями. [1]
Стохастические задачи в расчетах магистральных газопроводов / / Аннотации докл. [2]
Стохастические задачи занимают особое место в системном анализе. Я не сделал бы большой ошибки, если бы утверждал, что любая правильно поставленная задача оптимизации является стохастической. Случайные факторы - случайные по-существу, в силу их природы, или случайные в силу нашего не-з-найия причин, их порождающих, - присутствуют практически в любой задаче. Другое дело, что мы часто игнорируем случайный характер тех или иных параметров и, делая определенные предположения, заменяем исходную стохастическую постановку задачи детерминированной. [3]
Стохастические задачи, требующие нахождения значений переменных, удовлетворяющих ограничениям ( 5 - 1) и обращающих в минимум целевую функцию ( 5 - 8), называются задачами стохастического программирования. Однако во многих случаях путем несколько иного определения целевой функции задачи стохастического программирования могут быть сведены к задачам линейного или нелинейного программирования. [4]
Стохастическая задача может иметь ряд вероятностных аспектов. Сначала из предсказания или прогноза получают оценку ожидаемого расхода, которую обозначают через QE - Скорость вытекающего потока к тому же является стохастической переменной. [5]
Стохастические задачи при изучении потоков в сетях возникают весьма часто. [6]
Стохастические задачи занимают особое место в системном анализе. Я не сделал бы большой ошибки, если бы утверждал, что любая правильно поставленная задача оптимизации является стохастической. Случайные факторы - случайные по существу, в силу их природы, или случайные в силу нашего незнания причин, их порождающих, - присутствуют практически в любой задаче. Другое дело, что мы часто игнорируем случайный характер тех или иных параметров и, делая определенные предположения, заменяем исходную стохастическую постановку задачи детерминированной. [7]
Стохастические задачи с вероятностными ограничениями впервые были рассмотрены в работах А. [8]
Подобные стохастические задачи с вероятностными ограничениями подробно рассмотрены в § 1, 2 гл. [9]
Стохастические задачи игрового типа возникают при выборе оптимальных решений в условиях неопределенности и риска, когда на результат решения оказывает влияние множество различных факторов, но лицо, принимающее решение, не имеет полной власти над ними: некоторые факторы могут быть случайными, другие находиться в распоряжении лиц, интересы которых полностью не согласуются с интересами принимающего решение. Предположим, что все факторы можно разбить на три группы, одна из которых контролируется первым игроком ( лицом, принимающим решение), другая - вторым игроком, интересы которого противоположны интересам первого игрока, а переменные третьей группы - состояние природы 6 - являются случайными. Пусть первый игрок принимает решение х из допустимого множества X, второй - решение у из допустимого множества Y, а состояние природы 0 является элементарным событием некоторого вероятностного пространства. [10]
Стохастическая задача динамического программирования применительно к управлению нефтепроводами находится в стадии разработки. Видимо, в ближайшее время вероятностные задачи оптимизации найдут более широкое применение вследствие лучшего отражения закономерностей работы нефтепроводов. [11]
Всякая стохастическая задача рядом преобразований сводится к детерминированной. [12]
Среди стохастических задач важное место занимают задачи адаптивного управления, которое используется в тех случаях, когда или априорных данных о состоянии природы оказывается недостаточно для осуществления эффективного управления, или отсутствует достаточно точное математическое описание самого объекта управления. Адаптивное управление имеет целью уточнить данные о состоянии природы или свойства объекта управления непосредственно в процессе управления объектом путем опробования различных способов управления и поиска того из них, который в данных конкретных условиях оказывается наиболее эффективным. [13]
Решение стохастических задач для распределенных нелинейных систем встречает серьезные математические трудности. Поэтому обычно распределенную систему заменяют эквивалентной в некотором смысле системой с конечным числом степеней свободы. Одна из задач состоит в отыскании распределения критических сил по заданному распределению параметров начальных возмущений. Этот метод был применен для анализа распределения критических сил пологой цилиндрической панели, нагруженной осевыми давлениями. Вычисленные значения математических ожиданий и дисперсий оказались близки к опытным значениям. [14]
Для стохастической задачи эти определения будут далеко не полными. Аналогично, некоторый план может быть оптимальным для одного набора случайных коэффициентов функции цели и не оптимальным - для другого. [15]