Cтраница 1
Решение модели, как уже упоминалось, - наиболее простой из всех этапов реализации методов исследования операций, так как здесь используются известные алгоритмы оптимизации. Важным аспектом этого этапа является анализ чувствительности полученного решения. Это подразумевает получение дополнительной информации о поведении оптимального решения при изменении некоторых параметров модели. Анализ чувствительности особенно необходим, когда невозможно точно оценить параметры модели. В этом случае важно изучить поведение оптимального решения в окрестности первоначальных оценок параметров модели. [1]
Решение модели показало, что регулярно встречающимися кол-линеарными факторами являются Х и % в связи с этим фактор Х4 был исключен из дальнейших расчетов. [2]
Решение модели (16.5) - (16.7) дает двойственные оценки а прироста эксплуатационных расходов на единицу экономии энергоресурса каждого вида. Они показывают изменение функционала (16.5) при изменении экономии энергоресурса каждого вида на единицу продукции. В условиях ограниченных капиталовложений оценки могут рассматриваться как предельный допустимый перерасход затрат. [3]
Решение модели позволяет получить полную картину распределения потенциалов переноса в теле или системе тел, проследить изменение полей потенциалов во времени и на этой основе дать детальный анализ кинетики и динамики процесса. Никакие эмпирические методы исследования или приближенные методы толу эмпирического характера не могут заменить аналитических методов исследования. Большие успехи, достигнутые за последние годы теплофизикой, самым непосредственным образом связаны с широким использованием аналитической теории, роль которой непрерывно увеличивается. Поэтому разработка надежных и эффективных методов решения краевых задач теории переноса является актуальной и важной задачей теплофизики. [4]
Решение модели представляет собой достаточно сложную математическую задачу. [5]
Решение модели, как уже упоминалось, - наиболее простой из всех этапов реализации методов исследования операций, так как здесь используются известные алгоритмы оптимизации. Важным аспектом этого этапа является анализ чувствительности полученного решения. Это подразумевает получение дополнительной информации о поведении оптимального решения при изменении некоторых параметров модели. Анализ чувствительности особенно необходим, когда невозможно точно оценить параметры модели. В этом случае важно изучить поведение оптимального решения в окрестности первоначальных оценок параметров модели. [6]
Решение моделей процесса при помощи цифровой вычислительной машины начинается с разработки математического метода решения. Как уже говорилось выше, иногда этот метод может быть аналитическим, но приводить к формулам, решение которых крайне утомительно при ручном счете. Однако, как правило, модель не имеет аналитического решения, и приходится разрабатывать итеративный метод решения, основанный на различных приемах численного анализа. Итеративные методы предусматривают многократное повторение арифметических действий и поэтому идеально подходят для цифровой вычислительной машины. Разработка эффективного численного метода решения в основном является задачей математика, и посему этот вопрос здесь не рассматривается. Следует, однако, отметить, что участие математика в разработке процесса на этапе построения модели может оказаться жизненно необходимым, поскольку от модели процесса, которую нельзя эффективно решить, фактически не будет никакого прока. [7]
Решение модели Вальраса определяет одновременно равновесные цены и объемы производства по всем отраслям. [8]
Решение моделей процесса при помощи цифровой вычислительной машины начинается с разработки математического метода решения. Как уже говорилось выше, иногда этот метод может быть аналитическим, но приводить к формулам, решение которых крайне утомительно при ручном счете. Однако, как правило, модель не имеет аналитического решения, и приходится разрабатывать итеративный метод решения, основанный на различных приемах численного анализа. Итеративные методы предусматривают многократное повторение арифметических действий и поэтому идеально подходят для цифровой вычислительной машины. Разработка эффективного численного метода решения в основном является задачей математика, и посему этот вопрос здесь не рассматривается. Следует, однако, отметить, что участие математика в разработке процесса на этапе построения модели может оказаться жизненно необходимым, поскольку от модели процесса, которую нельзя эффективно решить, фактически не будет никакого прока. [9]
Решение моделей операционного уровня используется для корректировки ряда исходных показателей командного уровня. Двойственные оценки направляются на исполнительный уровень для организации направленного формирования вариантов разработки нефтяных месторождений. [10]
Решения модели перераспределения ресурсов с требованием целочисленности переменных и линейным критерием относятся к задаче целочисленного программирования. К ним можно применить следующие методы оптимизации: метод отсекающих плоскостей ( метод Гомори), различные методы построения ослабленных задач, метод ветвей и границ и различные его модификации, например метод штрафных функций. [11]
Решением модели называется совокупность значений неизвестных, которая удовлетворяет ее системе ограничений. В экономико-математическом моделировании в большинстве случаев рассматриваются такие модели, которые имеют много решений. Некоторые решения имеют экономический смысл, а не имеющих такового условно называют структурно-допустимыми решениями. [12]
Решением модели первого года расчетного периода заканчивается обратный ход алгоритма. [13]
Для решения моделей можно применять и различного рода эвристические методы, позволяющие получать близкое к оптимальному решение при минимальных вычислительных затратах. Окончательные результаты по выбору конкретных методов решения моделей могут быть получены экспериментальным путем с использованием типовых пакетов математического программирования для ЭВМ. [14]
Для решения моделей с нелиней - ностью любого другого более высокого порядка можно аналогичным образом применить метод Монте-Карло. При этом громоздкость расчетов сильно возрастет. [15]