Процедура - поиск - решение
Cтраница 3
СППР лишь рекомендует возможные подходы для тех или иных типов задач. Однако выбор процедуры поиска решения остается за ЛПР - он может учитывать рекомендации системы, но волен поступать, исходя из своих реальных возможностей и потребностей. Любой из выбранных путей приведет к цели, но некоторые будут более быстрыми и потребуют меньших затрат. Эти соображения и позволяют рекомендовать следующие стратегии выбора процедур поиска решений МЗН. [31]
Многие функции приложения становятся доступными только после загрузки дополнительной программы - надстройки. Кчислунадстроек относятся, вчастно-сти, процедуры поиска решения и диспетчер отчетов. Чтобы загрузить надстройку, следует вызвать команду i - - irr. После нажатия кнопки О К и загрузки надстройки меню будет дополнено командами, работу которых она поддерживает. [32]
Однако таким образом удается решить только весьма узкий класс задач стохастического программирования, поскольку они гораздо сложнее задач, нелинейного программирования и требуют развития своих, специфических методов решения. В стохастическом программировании вполне естественным является развитие стохастических процедур поиска решений, обобщающих детерминированные методы нелинейного программирования. [33]
Эвристическое программирование получает свое выражение в программах для ЭВМ, использующих не алгоритмы, а эвристики. Построение эвристики состоит в построении последовательности шагов или процедур поиска решения конечной длины, обеспечивающей получение удовлетворительного решения, достаточно близкого к оптимальному. [34]
Системный подход позволяет выделить основные принципы использования физических воздействий в технологии для решения задач интенсификации процессов. Для этого проводится классификация воздействий и обрабатываемых сред, намечаются процедуры поиска решений задачи на физическом уровне. [35]
Обсудим некоторые особенности применения указанного метода для решения поставленной задачи. Задача в рассмотренной постановке является нелинейной и для большого количества переменных ( неизвестных номеров событий) не всегда будет эффективно решаться с помощью процедуры Поиска решения. В таких случаях имеет смысл вначале ослабить требование единственности номера каждого события и заменить его требованием минимизации суммы квадратов отклонений количеств одинаковых номеров от единицы. [36]
 |
Результаты расчета сетевого графика.| Корректировка графика с помощью диалогового окна. [37] |
Обсудим некоторые особенности применения указанного метода для решения поставленной задачи. Задача в рассмотренной постановке является нелинейной и для большого количества переменных ( неизвестных номеров событий) не всегда будет эффективно решаться с помощью процедуры поиска решения. [38]
Пионером в области создания итерационных процедур решения системы линейных неравенств был Розенблат [153], предложивший схему трехслойного перцептрона, математическая модель настройки которого представляет процедуру поиска решения системы неравенств. [39]
Указанные методы, однако, не позволяют модифицировать, расширять и гибко использовать набор этих ЭП, так как знания в них непосредственно связаны с процедурами поиска решения. [40]
Изменим теперь условие первого примера. Пусть требуется найти не все корни уравнения х3 х 2 У г4 а; 4, а какой-либо один из них, безразлично какой. Процедуры поиска решения при этом могут быть такими же, как и раньше. Но можно при решении этой и других аналогичных задач попытаться использовать эвристики ( догадки), которые, возможно, упростят решение. Это всегда просто сделать, так как обращаются в нуль все члены, содержащие х, в левой и в правой частях уравнения. Для первого примера такая проверка сразу же показывает, что действительно х 0 является корнем уравнения. Если нужно найти лишь один корень, то на этом решение задачи заканчивается. Отпадает необходимость в выполнении всех указанных наии операций поиска. Для второго примера такая проверка показала бы, что х О не есть корень уравнения, то есть наше предположение не подтвердилось бы. В данном случае это не имеет значения, так как уравнение, как мы знаем, просто решается по известной нам формуле. [41]
В основном при использовании метода множителей Лагранжа приходится решать те же задачи, что и без ограничений. Некоторое усложнение в данном случае возникает лишь от введения дополнительных неопределенных множителей, вследствие чего порядок системы уравнений, решаемой для нахождения экстремумов критерия оптимальности, соответственно повышается на число ограничений. В остальном процедура поиска решений и проверки их на оптимальность отвечает процедуре решения задач без ограничений. [42]
И все-таки, во-первых, определенная информация о задаче содержится в самой ее постановке в силу наших знаний о физической стороне изучаемого явления и благодаря имеющимся сведениям об оценках точности входных данных. Во-вторых, в процессе решения экстремальной задачи наши сведения о ней все более пополняются; таким образом, все более проясняется ее принадлежность определенному классу. Стало быть, накапливаемая информация и априорные характеристики позволяют своевременно оценить достоинства и недостатки определенного метода в применении к конкретной задаче и, следовательно, внести элементы управления в процедуру поиска решения. [43]
На левом конце из граничных условий известна только часть значений искомых функций. Для того чтобы начать интегрирование, необходимо задать некоторые начальные параметры, число которых равно количеству граничных условий на правом конце. Интегрирование ведется несколько раз, пока не будут удовлетворены граничные условия в конце интервала интегрирования. Процедура поиска решения в этом случае может быть довольно трудоемкой, особенно при высоком порядке дифференциальных уравнений. Существуют методы, позволяющие упростить процесс нахождения решения. [44]
 |
Индексы соответствия. [45] |
Страницы: 1 2 3 4