Cтраница 1
Дискретное программирование - один из наиболее молодых, перспективных и бурно развивающихся разделов математического программирования. Количество и разнообразие публикаций в этом направлении за последние годы резко возросли. [1]
Дискретное программирование сформировалось как самостоятельная и важная часть математического программирования в конце 60 - х годов. Это была первая в мировой научной литературе книга по дискретной оптимизации. [2]
Задача дискретного программирования заключается в отыскании условных экстремумов на конечных множествах. Формально эта задача сводится к выбору лучших в каком-то смысле значений параметров из некоторой дискретной совокупности заданных величин. [3]
Задачи дискретного программирования, заключающиеся в нахождении условных экстремумов на конечных множествах ( или на целочисленных решетках), являются источником интересных теоретических исследований. [4]
Методы дискретного программирования разработаны слабее, чем методы линейного и выпуклого программирования. Однако теория дискретного программирования непрерывно совершенствуется, а ее методы интенсивно развиваются. В различных журналах, сборниках, фирменных отчетах во все возрастающем количестве появляются публикации по дискретному программированию. Математики и специалисты по приложениям математических методов управления проявляют значительный интерес к этим публикациям. Между тем ориентироваться в нарастающем потоке литературы становится все труднее. Потребность в сводном изложении основных вопросов дискретного программирования совершенно недостаточно удовлетворяется опубликованными в последние годы обзорами и отдельными главами в книгах, посвященных более широкой тематике. [5]
Рассмотрим задачу дискретного программирования в следующей общей форме. [6]
Любой метод дискретного программирования, позволяющий решить эту задачу за обозримое время, будет конструктивным методом доказательства теоремы Ферма, если минимальное значение целевой функции задачи окажется положительным, или опровергнет утверждение Ферма, если целевая функция достигнет нуля на планах задачи. [7]
Рассмотрим задачу дискретного программирования в следующей общей форме. [8]
Приближенные методы дискретного программирования могут конструироваться двумя принципиально разными путями. Первый из них связан с использованием идеи случайного поиска; такие методы описываются в гл. [9]
В развитии дискретного программирования четко выделяются две составные части: комбинаторные задачи и задачи целочисленного программирования. Для многих дискретных задач приемлемы обе эти формы. [10]
Рассмотрим задачу дискретного программирования в общей форме. [11]
Рассматривается задача дискретного программирования: найти Jt eG, f ( xQ) min f ( x), xeG, IC. [12]
Покажем применение методов дискретного программирования для разработки оптимальной структурной схемы НПЗ, который обеспечивает производство бензина с максимальным октановым числом при заданном ассортименте целевых продуктов я заданном соотношении бензина и дизельного топлива. [13]
Эффективность приближенных алгоритмов дискретного программирования существенно зависит от выбора нормирующего множителя. [14]
Покажем применение методов дискретного программирования для разработки оптимальной структурной схемы НПЗ, который обеспечивает производство бензина с максимальным октановым числом при заданном ассортименте целевых продуктов и заданном соотношении бензина и дизельного топлива. [15]