Cтраница 1
Процесс поиска оптимальных решений по совершенствованию структурной схемы системы обслуживания и ремонта ЛЧ условно можно разбить на два этапа: формирование целевой функции; отыскание экстремума функции при различных значениях исходных параметров и ограничениях. [1]
Процесс поиска оптимальных решений по повышению эффективности системы обслуживания и ремонта МТ условно можно разбить на два этапа: 1) формирование целевой функции; 2) отыскание экстремума функции при различных значениях исходных параметров и ограничениях. [2]
В процессе поиска оптимального решения MS-Excel формирует так называемый отчет об устойчивости, в котором, в частности, выдает интервал изменений коэффициентов целевой функции, внутри которого их изменение не приводит к изменению оптимального решения. [3]
График процесса решения задачи линейного программирования. [4] |
Таким образом, процесс поиска оптимального решения сводится к переходу от одного возможного ( допустимого) решения к другому, причем L возрастает при каждом шаге решения. [5]
Направленно-организованная умственная деятельность в процессе поиска оптимального решения позволяет отчетливо видеть ход решения поставленной задачи, анализировать данные в связях и отношениях, организовывать свои действия исходя из существа задачи. [6]
Несмотря на это принцип разложения позволяет вскрыть многие закономерности процесса поиска оптимального решения п с этой точки зрения может служить теоретической основой для разработки специфических алгоритмов, использующих особенности структуры блочных задач. [7]
Неравенства ( 217) определяют диапазон изменения дебитов в процессе поиска оптимального решения. [8]
Блок-схема алгоритма определения максимальной. [9] |
Неравенства ( 245) определяют диапазон изменения дебитов в процессе поиска оптимального решения. [10]
Поскольку определение показателя репродуктивное происходит в основном на базе системных функций, процесс поиска оптимального решения аналогичен тому, который был описан в детерминированной фазе. [11]
Пакет ДИСПРО работает в автономном и диалоговом режимах, позволяет эффективно управлять процессом поиска оптимального решения, имеет удобный ВЯ и современную иерархическую модульную структуру МО, хорошо приспособлен к расширению и различным модификациям его обеспечения, позволяет осуществлять генерацию нужных программ. [12]
Неравенства ( 269) определяют допустимые пределы изменения дебитов средних скважин в процессе поиска оптимального решения. [13]
Неравенства ( 176) определяют диапазон изменения варьируемых параметров ( дебитов) в процессе поиска оптимального решения. [14]
На примере этой модели иллюстрируются некоторые из трудностей, которые приходится преодолевать в процессе поиска оптимального решения в условиях неопределенности. Обобщение данного метода на случай многошаговых задач рассмотрено в разд. [15]