Cтраница 3
Потери мощности, записанные в виде (13.6), - это целевая функция задачи оптимизации режима сети, условия ( 13 5) - это ограничения-равенства первого закона Кирхгофа. [31]
Выражения ( 10) и ( II) позволяют оценить величину целевой функции задачи оптимизации для проведения анализа возможности сокращения числа проверок неисправности системы. [32]
Решая систему уравнений ( 19), находят точки, в которых целевая функция задачи может иметь экстремум. [33]
Существующие методы НП применимы лишь при известных предположениях о характере ограничений и целевой функции задачи. [34]
Таким образом, при переходе от точки у к точке ys значение целевой функции задачи (5.6) возрастает. [35]
Всюду в параграфе ( кроме заключительного замечания 5)) под / понимается целевая функция задачи (4.1), т.е. квадратичная сильно выпуклая функция. [36]
Если требования неотрицательности положительных х 2 опускаются только на тех итерациях, когда целевая функция сокращенной задачи убывает, то алгоритм сходится за конечное число итераций либо к оптимальному решению задачи ( 1) - ( 4), либо к построению сокращенной задачи, не имеющей допустимого решения. [37]
Метод обобщенных стохастических градиентов, предложенный в работах [106 - 109], не предполагает дифференцируемости целевой функции задачи и не требует задания статистических характеристик случайных параметров условий задачи. Метод стохастических градиентов является общим методом стохастической аппроксимации ( см. гл. [38]
Теорема 1.2. Если основная задача линейного программирования имеет оптимальный план, то максимальное значение целевая функция задачи принимает в одной из вершин многогранника решений. Если максимальное значение целевая функция задачи принимает более чем в одной вершине, то она принимает его во всякой точке, являющейся выпуклой линейной комбинацией этик вершин. [39]
Изменения касаются состава ограничений и дополнительного слагаемого ( отражающего влияние степени дублирования) в целевой функции задачи второго этапа. [40]
Как видно из сказанного, множество разнообразных обстоятельств приводит к нелинейной формулировке ограничений или целевых функций задач математического программирования. Естественно, за введение нелинейных зависимостей в модели математического программирования приходится платить дополнительную цену. Если число нелинейпостей невелико пли они несущественны, увеличение объема вычислений может оказаться незначительным. Тогда единственное неудобство заключается в необходимости найти машинную программу, позволяющую решить построенную нелинейную модель. В противном случае дополнительные усложнения могут привести к серьезному увеличению объема вычислительных операций, необходимых для нахождения решения, так что иногда приходится сокращать число ограничений и переменных модели. [41]
Чтобы задача стохастического программирования была поставлена, необходимо определить, что следует понимать под целевой функцией задачи, как следует истолковывать ограничения и в каких стратегиях ( чистых, смешанных или комбинированных) следует вычислять решение задачи. Вид целевой функции, характер ограничений и выбор вида стратегий, в котором решается задача, являются, таким образом, основными признаками классификации задач стохастического программирования. [42]
Если целевая функция задачи (4.18) неограничена снизу на допустимом множестве, то неограничена снизу и целевая функция задачи (4.20), и обратно. [43]
Из (10.55) следует, что на любом наборе, удовлетво-фяющем (10.40), (10.41), значение целевой функции пре-юбразованной задачи отличается от значения целевой функции исходной задачи на константу, не зависящую от выбранного набора, и поэтому оптимизирующие наборы для этих задач совпадают. [44]
Оптимальное значение функции цели статической задачи текущего планирования производственной программы является предельной оценкой для значения целевой функции задачи распределения производственной программы по отрезкам планового периода. [45]