Cтраница 2
Для решения задач дискретного программирования широко применяются комбинаторные методы, основная идея которых заключается в замене полного перебора всех решений их частичным перебором. [16]
Среди специальных методов дискретного программирования одним из наиболее общих и распространенных является метод ветвей и границ. Идея этого метода заключается в следующем. [17]
Доминирующее положение в дискретном программировании в настоящее время занимают комбинаторные методы. [18]
Пусть имеется следующая задача дискретного программирования с сепарабельной целевой функцией. [19]
Эта задача является задачей дискретного программирования. Для задач с такой структурой разработаны различные алгоритмы, в том числе и приближенные. [20]
В качестве примера задачи дискретного программирования рассмотрим задачу частично целочисленного линейного программирования - одну из наиболее часто встречающихся в приложении и наиболее изученных задач. [21]
Наряду с развитием общих схем дискретного программирования весьма важным является создание методов решения для конкретных классов задач. Одним из наиболее оригинальных и интересных шагов в этом направлении являются работы Черенина [37], [38], в которых развивается метод последовательных расчетов для нахождения экстремума функции, определенной на всех подмножествах данного конечного множества. [22]
Основные трудности при применении методов дискретного программирования для синтеза оптимальной структуры НПЗ связаны с размером задачи, в которой число независимых переменных соответствует количеству всех возможных альтернативных вариантов технологической схемы НПЗ. [23]
Решение такой задачи обеспечивается методами дискретного программирования, однако необходимо заметить, что ее размерность может оказаться значительной. [24]
Далее рассмотрим три известные задачи дискретного программирования, для каждой из которых описан алгоритм динамического программирования, сформулирован принцип оптимальности и выписано уравнение Беллмана как формальное описание принципа оптимальности. [25]
Основные трудности при применении методов дискретного программирования для синтеза оптимальной структуры НПЗ связаны с размером задачи, в которой число независимых переменных соответствует количеству всех - возможных альтернативных вариантов технологической схемы НПЗ. [26]
Исследованием экстремумов функций дискретных аргументов занимается дискретное программирование и целочисленное программирование. [27]
Рассматриваются традиционные и новые приближенные методы дискретного программирования. Традиционные приближенные методы можно разделить на два класса: приближенные методы, порожденные известными точными методами, и методы. [28]
Как мы видели, точные методы дискретного программирования оказываются малоэффективными при решении задач немалой размерности. Естественно поставить вопрос, сколь сложными могут быть алгоритмы решения тех или иных классов комбинаторных и целочисленных экстремальных задач. [29]
Несмотря на кажущуюся простоту постановки задач дискретного программирования, математические трудности, возникающие при их анализе, могут быть весьма значительны. [30]