Получение - оптимальное решение
Cтраница 1
Получение оптимальных решений в математическом плане достигается отысканием максимумов или минимумов функций от одного пли ряда параметров или отысканием самих оптимальных функций вариационными методами. Это требует из общего арсенала методов и формул теории автоматического управления выбирать наиболее эффективные и прозрачные для решения задачи синтеза. В настоящей книге освещены только структурные и частотные решения задачи синтеза, базирующиеся на литературных данных и разработках автора. [1]
Получение оптимальных решений при проектировании стало возможным и достижимым как по срокам, так и по стоимости реализации проектных процедур только при автоматизированном проектировании, когда появляется возможность синтезировать и исследовать множество вариантов структур и конструкций, а также проводить количественное изучение проектируемых технических объектов, которые в прошлом изучались лишь качественно. Отсюда видно, что идея оптимизации неразрывно связана с понятием автоматизированного проектирования. [2]
Получение оптимального решения оптимизационной задачи вообще и задачи линейного программирования в частности - это не конец, а фактически только начало работы менеджера с количественной моделью. При формулировке модели, как уже отмечалось, величины, количественно характеризующие ту или иную систему или управленческую ситуацию, разбиваются на две группы. Первая группа - это величины, которые субъект, принимающий решение, должен менять в ходе поиска оптимума целевой функции. Они были названы переменными решения. Нахождение оптимальных значений для переменных решения ( для неизвестных) и составляет содержание процесса принятия решения в данном случае. Переменные второй группы величин в ходе поиска оптимума целевой функции должны считаться постоянными. Они были названы параметрами. [3]
Получение оптимального решения экономике-математической модели проводится на базе методов математического программирования, математической статистики и теории массового обслуживания. [4]
Для получения оптимального решения необходимо найти минимумы приведенных функций в зависимости от интересующих параметров схем. Рассмотрим методику построения приведенных функций. При построении функций интенсивности выхода из строя устройства необходимо определить временную связь характеристик устройства между собой и выбрать определенные параметры, изменение которых характеризовало бы различие в схемных решениях. [5]
Для получения оптимальных решений используются методы математического программирования. [6]
Однако получение точных оптимальных решений, как правило, нецелесообразно в связи с приближенным характером многочисленных исходных данных. [7]
 |
Варианты разрезки стандартных рулонов ( размеры даны в футах. [8] |
Для получения оптимального решения данной задачи необходимо определить все допустимые варианты разрезки стандартных рулонов и затем получить все возможные комбинации этих вариантов. Хотя определить все допустимые варианты разрезки несложно, перебор всех комбинаций этих вариантов уже является нетривиальной задачей. Здесь необходим систематический подход к организации такого перебора. [9]
Используйте для получения оптимального решения условия оптимальности, приведенные в разд. [10]
Разработке методов получения оптимальных решений по указанным вопросам и посвящена настоящая глава. [11]
В дальнейшем процедура получения оптимального решения соответствует описанному выше симплекс-методу. [12]
В каждом случае для получения оптимального решения необходим анализ технологического процесса. [13]
Микрокоманда OPTIMIZE используется для получения оптимального решения, а процедура SOLUTION выводит его на печать. [14]
Дискретное динамическое программирование предполагает получение оптимального решения в виде многошагового процесса, в ходе которого принимаются значения параметров оптимальных не только для данного шага, но и для задачи в целом. Процедура многошагового процесса должна быть построена таким образом, что на каждом шаге осуществляется оптимизация только по одному параметру. [15]
Страницы: 1 2 3 4