Cтраница 1
Оптимальная последовательность решений обладает тем свойством, что независимо от исходного состояния и решения, принятого в первый момент, последующие решения должны быть оптимальными относительно состояния, получающегося из исходного в результате первого решения. [1]
Оптимальная последовательность решений обладает тем свойством, что какими бы ни были начальное состояние и начальное решение, остальные решения должны быть оптимальной последовательностью решений по отношевдю к состоянию, получающемуся в результате первого решения. [2]
Так, если для последних п месяцев уже была выбрана оптимальная последовательность решений, то этот принцип указывает, как выбрать оптимальное решение для предшествующего месяца. Метод вычислений следующий: сначала выберем граничные, или конечные, условия Vj ( N), если нужно составить план на N месяцев. [3]
Рассмотренный алгоритм может быть применен и при более сложных задачах выбора оптимальных последовательностей решения, но рост числа комбинаций происходит настолько быстро, что практически задача оказывается неразрешимой в обозримое время работы машины. [4]
Оптимальная последовательность решений обладает тем свойством, что какими бы ни были начальное состояние и начальное решение, остальные решения должны быть оптимальной последовательностью решений по отношевдю к состоянию, получающемуся в результате первого решения. [5]
Еще до первых попыток ретросинтетичсской разборки целевой молекулы бывает полезно проанализировать общий характер синтетической задачи с тем, чтобы выделить стратегические подзадачи, характерные для данной структуры, и определить оптимальную последовательность решения этих субзадач. [6]
Еще до первых попыток ретросинтетической разборки целевой молекулы бывает полезно проанализировать общий характер синтетической задачи с тем, чтобы выделить стратегические подзадачи, характерные для данной структуры, и определить оптимальную последовательность решения этих субзадач. [7]
В этой главе рассмотрено использование различных математических и нематематических методов обработки информации для решения задач в АСУ и определена область их применения в АСУ и, в частности, в уровнях иерархии АСУ. Уделено особое внимание методам поиска оптимальной последовательности решений как методам, наиболее свойственным характеру АСУ. [8]
Мы решаем эту задачу с помощью принципа оптимальности, сформулированного Ричардом Беллманом. Суть этого принципа состоит в следующем: пусть Vi ( n) является общей ожидаемой оценкой, полученной за п месяцев, начиная с состояния Н при условии, что выбирается оптимальная последовательность решений. [9]
В динамических АСУ для решения задач такого типа используются также методы теории расписаний, методы ветвей и границ, приближенные и эвристические методы. Это могут быть методы пошагового решения, последовательного анализа вариантов, а также методы случайных выборов, называемый методом статистических испытаний или методом Монте-Карло - Теория расписаний часто оперирует известными методами ( в основном динамического программирования) в приложении к конкретным классам задач по определению оптимальной последовательности решений, поэтому результаты теории также являются полезными для динамических АСУ. [10]