Cтраница 1
Теория математического программирования включает в себя метод неопределенных множителей Лагранжа и является естественным продолжением и развитием этого метода. В задачах линейного программирования функция цели и ограничения линейны относительно своих аргументов. Рассмотрим два примера задач линейного программирования. [1]
Теория математического программирования стала интенсивно разрабатываться с 40 - х годов нашего столетия, чему в немалой степени содействовало появление и быстрое совершенствование электронной вычислительной техники. [2]
В теории математического программирования важную роль играет теорема Фаркаша, которая будет доказана в конце этого параграфа. Предварительно мы установим некоторые вспомогательные понятия и факты, имеющие, впрочем, и самостоятельное значение. [3]
В теории математического программирования важную роль играет следующая теорема. [4]
В теории математического программирования убедительно показывается, что оптимальному решению соответствует одна из вершин многоугольника допустимых планов, а именно та, для которой общая производительность окажется максимальной. В нашем случае это вершина С. [5]
Наиболее разработанным разделом теории математического программирования является линейное программирование, которое позволяет рассматривать задачу отыскания максимума ( или минимума) линейной функции при наличии ограничений в виде линейных неравенств или уравнений. Эта задача формулируется в общем виде следующим образом. [6]
Эта книга содержит основные положения теории математического программирования и численные методы решения соответствующих экстремальных задач. [7]
В последующих параграфах этой главы рассматриваются основы теории математического программирования: доказываются теоремы существования локальных экстремумов и теоремы существования решений задач математического программирования. [8]
С другой стороны, необходимо использовать максимум того, что создано в теории математического программирования и теории оптимального управления. [9]
Общие методы нахождения экстремума функции при наличии ограничений разрабатываются областью математики, называемой теорией математического программирования. [10]
Книга имеет своей целью дать представление о моделях в математическом программировании; дать основы теории математического программирования и предлагает читателю изложение основных методов решения задач математического программирования. [11]
В качестве основной модели распределения годовой программы по плановым периодам используются различные варианты задач теории математического программирования. В последние годы получено решение задач с учетом длительности производственного цикла изготовления изделий. Это позволило значительно повысить степень адекватности разрабатываемых моделей реальным производственным условиям, когда цикл изготовления деталей, сборочных единиц превышает один календарный период и выходит за его пределы. Использование этих моделей на практике наиболее перспективно. [12]
Постановка задач оптимального синтеза сигналов показывает, что отыскивают экстремум функции или функционала, в том числе и при наличии различных ограничений. Методы решения экстремальных задач разрабатываются в теории математического программирования, их решают, как правило, с учетом того, в каких цепях будут циркулировать сигналы. [13]
Рассмотренные постановки задач оптимального синтеза сигналов показывают, что эти задачи являются задачами на отыскание экстремума функции или функционала, в том числе и при наличии ограничений различного характера. Методы решения таких экстремальных задач разрабатываются в теории математического программирования. Задачи решают, как правило, с учетом того, в каких цепях будут циркулировать синтезируемые сигналы. [14]
Рассмотренные примеры не охватывают всех направлений синтеза сигналов. В теории информации и передачи сигналов изучают и задачи неоптимального синтеза, которые пока еще не решаются регулярными методами теории математического программирования. [15]