Cтраница 1
Стохастические варианты моделей Верхулста и Гомпертца, для которых среднее и дисперсия численности популяции стремятся к фиксированным значениям при стремлении t к бесконечности, не подкрепляются статистическими данными. Это заключение было обосновано как методами правдоподобия, так и методами, базирующимися на исследовании качества предсказания. Рассмотрим некоторые другие аспекты. [1]
Рассмотрим стохастический вариант этой задачи. [2]
Рассмотрим стохастический вариант задачи управления по среднему значению, приведенной в разд. [3]
В простейшем стохастическом варианте сетевой модели ожидаемые длительности работ определяют по приведенной формуле лишь на первом этаже планирования. Вычисленные длительности вводят в сетевую модель на правах истинной длительности, после чего сетевая модель рассматривается уже как детерминированная. [4]
В простейшем стохастическом варианте сетевой модели ожидаемые длительности работ определяют по приведенной формуле лишь на первом этаже планирования. Вычисленные длительности вводят в сетевую модель на правах истинной длительности, после чего сетевая модель рассматривается уже как детер-даинированная. [5]
Сначала рассмотрим стохастический вариант метода функций Ляпунова, а затем укажем другие используемые подходы к анализу ЧУ-задач для стохастических систем Ито. [6]
Каждому из стохастических вариантов, ветвящихся в событии а, соотнесена вероятность его реализации. Управляемым альтернативам, исходящим из события а, соответствуют единичные вероятности, что показывает осуществимость этих вариантов независимо от будущих условий. Кроме того, для каждого частичного варианта, исходящего из определенной вершины а, целесообразно задать ( для обоих типов ветвлений) оценку относительной предпочтительности его выбора с позиций данной локальной ситуации. [7]
При использовании стохастического варианта ВР ( когда веса изменяются / после каждого примера) может получиться так, что сеть будет зря тратить время на перемещения туда-обратно. [8]
В [84, 86, 161, 387, 428] рассмотрены стохастические варианты задачи построения оптимальных расписаний обслуживания требований одним прибором. [9]
Предположим, что Б стохастическом варианте модели с /, ai - и Ь являются случайными величинами. В частности, допустим, что число возможных состояний равняется Q. Ниже рассматривается трехшаговая процедура, используемая при формулировке соответствующей задачи линейного программирования. Предлагаемая процедура представлена в самом общем виде и поэтому пригодна для любых многошаговых моделей. Однако при рассмотрении конкретных задач эту процедуру нередко-удается редуцировать. [10]
В [420] приводится численное решение стохастического варианта игры преследования-уклонения. Две цели преследуются одним преследователем Р и в некоторый момент времени к перехвату подключается еще один объект Q, имеющий более высокую маневренность и скорость. [11]
Для сложных стохастических систем высокой размерности целесообразно использование стохастического варианта метода вектор-функций Ляпунова применительно к системам в форме Ито [ Ladde и др., 1973 ]; в контексте этого метода естественным образом возникает соответствующая ЧУ-задача. [12]
Перед тем как сформулировать задачу синтеза гибкой ХТС в стохастическом варианте, определим некоторые характеристики эффективности ХТС рассматриваемой как СМО, используя для этого теорию массового обслуживания. [13]
Читатель должен рассматривать излагаемый здесь материал как основу для анализа стохастических вариантов моделей управления запасами, приводимых в следующем разделе. [14]
Данный класс математических моделей (6.80) динамических систем является обобщением широко исследуемого за последние годы стохастического варианта динамических систем, описываемых уравнениями типа Матье-Хилла. [15]