Поиск - допустимое решение
Cтраница 1
Поиск допустимого решения, для которого все назначения имеют нулевую стоимость. [1]
Для поиска исходного допустимого решения можно применить способ, описанный в предыдущей главе для классической транспортной задачи, учитывая наличие множителей aik. Для нарушенных неравенств нужно будет использовать метод вспомогательных неизвестных и решить задачу в два этапа, как это было описано в общем случае. [2]
 |
Схема распределительной электросети Нижневартовского предприятия электрических сетей. [3] |
В качестве примера рассмотрен поиск допустимого решения первого этапа задачи (3.4.30), ( 3.4.15 - 3.4.16), ( 3.4.21 - 3.4.26) для участка реальной распределительной электросети Нижневартовского предприятия электрических сетей. [4]
Следующий этап предусматривает организацию поиска допустимого решения Х0, т.е. вектора внутренних входных параметров ЭЭС, доставляющего минимум интегральному обобщенному показателю качества Т1 ( Х) [19], который формируется на основе уточненных схемных функций, полученных на предыдущем этапе. [5]
В примере 8.4 правило северо-западного угла используется фирмой рля поиска начального допустимого решения транспортной задачи. [6]
Итак, задача сформулирована, теперь встает вопрос о поиске оптимального допустимого решения, доставляющего максимум целевой функции. После некоторых раздумий приходим к выводу, что задача имеет много ( фактически бесконечно много) допустимых решений. По этой причине невозможна подстановка значений переменных для поиска оптимума, т.е. нельзя применить простой перебор всех допустимых решений. Следовательно, необходима эффективная процедура отбора допустимых решений для поиска оптимального. В разделе 2.2 показан графический метод нахождения оптимального допустимого решения, а в главе 3 - его алгебраическое обобщение. [7]
 |
Блок-схема программы параметров. [8] |
Вычислительная работа алгоритма оптимизации дискретных параметров представлена на рис. 2.8, а алгоритма поиска допустимого решения - на рис. 2.9. Вычислительные схемы задач поиска допустимого ре пения и оптимизации непрерывных переменных имеют много общих операторов. Это в значительной степени упрощает вычислительный процесс. [9]
Рассмотрим ряд задач принятия решений на расширенных множествах, полагая, что в шестерке (2.1) присутствует лишь одно расширенное множество и что достаточно ограничиться поиском допустимого решения. [10]
G, D, у и множества Uf H, при которых задача сводится к перебору ( полному или целенаправленному, т.е. заданному определенным алгоритмом) всех управлений и ме U для выбора оптимального решения или к перебору до первого выполнения условий толерантности при поиске допустимого решения. [11]
В этом случае величина А на каждом этапе поиска решения выбирается таким образом, чтобы А-окрестность содержала некоторое заданное число точек. Процедура поиска субоптимальных допустимых решений состоит в анализе всех допустимых решений, в которых локальные решения выбираются из Д - окрестностей. [12]
Таким образом, приступая к очередному циклу оперативного управления, необходимо решить две группы вопросов: 1) определить, в какой области состояния находятся отдельные объекты и их совокупности; 2) действуя по соответствующим стратегиям, найти оперативные решения для даждого объекта и системы в целом. В области 2 стратегия направлена на поиск допустимых решений, максимизирующих надежность функционирования системы. В области / надежность рассматривается по двум уровням: первый уровень разрешает действия по критериям и алгоритмам области /, а второй - ограничивает допустимые решения. [13]
Оптимизация конструктивно-компоновочных характеристик элементов установки и параметров тепловой схемы, имеющих дискретный характер изменения, представляет собой сложную задачу нелинейного дискретного программирования. В настоящее время отсутствуют универсальные и достаточно строгие методы решения задач этого класса. Нарушения нелинейных технических ограничений, возникающие при изменении дискретных параметров, в этом алгоритме устраняются в результате соответствующей корректировки непрерывно изменяющихся параметров с помощью вспомогательного алгоритма поиска допустимого решения. [14]
Предположим, что рассматривается задача частично целочисленного линейного программирования общего вида. Вопрос о существовании допустимого решения сводится к выяснению, разрешима ли система линейных равенств и неравенств в целых неотрицательных числах. Известно, что это трудоемкая вычислительная задача из класса NP. Поэтому в общей задаче рассматриваемого класса поиск допустимого решения может оказаться столь же трудоемким, как и поиск оптимального решения. [15]
Страницы: 1 2