Наилучший выбор

Cтраница 3

Многие системы решения задач вынуждены иметь дело с неполными знаниями и могут оказаться не в состоянии сделать наилучший выбор на какой-то стадии решения. В таких случаях решение задачи не может быть завершено без выдвижения гипотез. Примерами служат предположения, выдвигаемые в качестве первого шага при гипотетических рассуждениях, и предположения, вводимые с целью выйти из тупика при применении метода наименьшей предвзятости. [31]

К настоящему времени сформулирован и изучен целый ряд психологических эффектов, которые человек должен учитывать для осуществления действительно наилучшего выбора. [32]

Этот выбор реализуется на основании параметризации алгоритмов; параметризация является основой алгоритма и позволяет сформулировать задачу о наилучшем выборе параметров алгоритма. Определение параметров этого алгоритма может оказаться более трудной задачей, чем решение исходной задачи. Однако, используя различные соображения, связанные с алгоритмами локальной оптимизации, можно рационально выбрать параметры алгоритма. Такой выбор был впервые продемонстрирован для задачи коммивояжера. [33]

В условиях же статистического ансамбля исследователь имеет возможность воспользоваться классическими матема-тико-статистическими методами обработки данных, когда для обоснования наилучшего выбора методов статистической переработки, итогового представления и интерпретации анализируемых данных он использует те или иные априорные сведения об их случайной ( стохастической) природе. При этом мы исходим из того, что даже постулируемая нами тождественность воспроизведения основного комплекса условий эксперимента или наблюдения в большинстве реальных ситуаций ( с учетом их сложности, множественности и частичной неизученности формирующих их факторов) не избавляет нас от неконтролируемого ( случайного ] разброса в самих результатах наблюдения. Так, даже практически идеально отлаженный станок автоматической линии не в состоянии производить абсолютно идентичные между собой ( и заданному номиналу) изделия. [34]

Очевидно, для класса функционалов типа ( 1) ( и, конечно, первого класса) вопрос о наилучшем выборе функционала сводится к выделению такого подкласса функций % ( t), для которых существует оптимальное управление, а затем к нахождению в этом подклассе функции % ( t) с максимальным конечным 8, если такая функция % ( t) с 8 ос существует. Для второго класса функционалов вопрос о выборе наилучшего р1 решается гораздо слояшее. [35]

В тех случаях, когда качество работы системы массового обслуживания оценивается не одним, а несколькими количественными показателями, понятие наилучшего выбора параметров системы может исчезнуть. [36]

Многие решатели задачи вынуждены иметь дело с неполными знаниями и на некоторой стадии решения задачи могут оказаться не в состоянии произвести наилучший выбор. В таких случаях решатель задач не может завершить решение, не выдвигая гипотез. Примером служат гипотезы, выдвигаемые в качестве первого шага при гипотетических рассуждениях, а также с целью выйти из тупика при применении метода наименьшего принуждения, что обсуждалось в предыдущем разделе. [37]

Очевидно, что проектирование УНХФ на состояние мультиплетности S может быть в принципе проведено до решения вариационной задачи, что обеспечивает наилучший выбор МО для данной задачи. Их использование приводит к большим вычислительным трудностям [31], поэтому в таком варианте метод НХФ применяется крайне редко. [38]

Следует явно оговорить, что такого рода абстрактные модели не приводят непосредственно ( при помощи их простой специализации) к процедурам наилучшего выбора. Всегда необходимо использовать специфические особенности конкретной ситуации. Тем не менее эти абстрактные модели проясняют рассмотрение проблемы выбора. [39]

Кривые на рис. 73 и 77, представляющие собой зависимости температуры удерживания от числа углеродных атомов при разных программах, показывают, что наилучший выбор отношения скорости нагрева к скорости потока будет основан на компромиссе между исследуемой областью температур кипения, допустимой температурной областью колонки и временем анализа. [40]

При построении модели задачи возникает желание - создать подробную математическую модель, учтя многие детали задачи, и затем произвести полную оптимизацию проблемы за счет наилучшего выбора всех параметров. Этот путь чреват рядом неприятностей. [41]

Исходя из сказанного, при проектировании и реализации системы принятия решения необходимо построить такую иерархическую систему, чтобы последовательность принятия решений на ее низших уровнях позволила сделать наилучший выбор на верхнем уровне. [42]

Схемы возбуждения синхронных генераторов и компенсаторов. [43]

Поскольку системы возбуждения сравнительно легко могут видоизменяться, инженеру весьма важно уяснить себе требования, которые к ним должны предъявляться в тех или иных конкретных условиях, и обеспечить их наилучший выбор. [44]

Ценообразование, релевантная калькуляция издержек, решения по поводу производства или закупок - это лишь несколько примеров того, как управленческий учет может обеспечить наилучшие средства количественного определения проблем в целях наилучшего выбора решений. [45]

Страницы: 1 2 3 4