Cтраница 1
Постановки задач стохастического программирования с вероятностными ограничениями различаются по трем признакам: 1) по характеру решений; 2) по выбору показателя качества решения; 3) по способу расчленения ограничений задачи. [1]
Постановка задач стохастического программирования существенно зависит от того, есть ли возможность при выборе решений уточнить состояние природы 0 путем некоторых наблюдений или нет. В связи с этим различают задачи оперативного и перспективного стохастического программирования. [2]
Постановки задач стохастического программирования при прикреплении потребителей продукции к поставщикам основываются на том, что при вероятностном характере изменений ресурсов и потребностей существует определенный небаланс ресурсов и потребностей. Для определения плана прикрепления вводятся штрафы, связанные как с недостатком, так и с избытком продукции у потребителя. Определяется план, минимизирующий суммарные затраты. Задача стохастического программирования в такой постановке не может быть применима для установления рациональной системы длительных связей. [3]
Постановки задач стохастического программирования с вероятностными ограничениями естественным образом возникают в двух классах ситуаций. Задачи планирования или управления в условиях неполной информации, соответствующие первому классу ситуаций, требуют по своему содержанию жесткой постановки, но при этом множество планов задачи оказывается пустым. В таких ситуациях задача становится осмысленной только в том случае, если допустить нарушение ограничений на некотором множестве состояний природы. В ситуациях второго класса затраты на исключение невязок условий задачи при относительно редко встречающихся состояниях природы не окупаются достигаемым при этом эффектом от оптимизации целевой функции. [4]
Пассивная постановка задач стохастического программирования связана с именами Дж. [5]
Рассмотренные одноэтапные постановки задачи стохастического программирования не отражают особенностей календарного планирования непрерывных производств в условиях неполной информации. Это связано прежде всего с тем, что информационная структура одноэтапных задач не соответствует содержательной постановке задач календарного планирования. [6]
Известное продвижение в постановках задач стохастического программирования и в методах их решения можно получить, записывая стохастические задачи в терминах функциональных пространств и используя для их анализа по крайней мере те конструктивные бесконечно-мерные аналоги методов математического программирования, которые к настоящему времени разработаны. [7]
Обсудим основные подходы к постановкам задач активного стохастического программирования. [8]
Приведенные здесь результаты, предназначенные прежде всего для изучения погрешностей двух типов, могут рассматриваться в качестве вспомогательного аппарата для постановки задачи стохастического программирования в нефтепереработке. [9]
Можно привести ряд моделей выбора решений в условиях неполной информации, в которых ограничения задачи должны удовлетворяться при всех реализациях случайных параметров. Соответствующие постановки задач стохастического программирования называются жесткими постановками. [10]
Размер штрафа должен определяться величиной нарушения ограничения. Такая постановка задачи стохастического программирования называется нежесткой. Основной недостаток подобной постановки применительно к условиям оптимизации теплоэнергетических установок - трудность количественной оценки величины штрафов. [11]
Запись многих задач стохастического программирования в терминах гильбертова пространства Hin более прозрачна, чем в первичных вероятностных терминах. Ряд естественных для стохастических задач целевых функций оказываются линейными или выпуклыми функционалами в Hin. Некоторые ограничения, используемые в разных постановках задач стохастического программирования, высекают в Htn выпуклые множества. [12]