Cтраница 2
Оптимизация решений при неполной информации требует резкого увеличения объема вычислений по сравнению с детерминированными расчетами вследствие необходимости рассматривать большое число сочетаний исходных данных. Поэтому обязательным условием оптимизационных расчетов при неполной информации является сокращение объема задачи, а также широкое использование вычислительных методов и ЭВМ. [16]
Исходя из той неполной информации относительно б, которая заключена в случайной выборке из генеральной совокупности, нельзя, вообще говоря, получить идеальную оперативную характеристику, но мы можем как угодно близко подойти к этому идеалу, если будем исходить из достаточно большой выборки. [17]
Вывод: при неполной информации наилучший выбор - держать запас в 2 т с наибольшим значением прибыли 1 90 тыс. руб. Это лучшее, что вы можете сделать при ограниченной информации. При полной информации можно получить до 3 тыс. руб. Значит, ожидаемая ценность полной информации 3 0 - 1 90 1 10 тыс. руб. Это максимальная цена, которую имеет смысл заплатить за полную информацию. [18]
Решение задач с неполной информацией требует выполнения ряда итераций. Решение начинается с формализации задачи, данных, знаний и экспертных гипотез. Затем производится оцифровка, редактирование и конвертирование форматов исходных данных, генерирование системы растровых признаков и нахождение версии решения. На следующем этапе производится анализ версии решения, его объяснение и обоснование. Цель этапа состоит в том, чтобы подтвердить прогноз или представить возможные причины его неточности. Если эти условия не выполнены, то принимается решение о необходимости модификации экспертных гипотез, добавлении новой информации, изменении ее формализации и обработки. При этом средства аргументации подсказывают эксперту возможный способ коррекции результата. После этого выполняется следующая итерация решения. [19]
В системах с неполной информацией и пассивным накоплением для определения закона оптимального управления используются статистические методы. Принятие решения осуществляется по статистическим критериям. Если действующие сигналы являются стационарными, а объекты - линейными, применяются методы статистической динамики, развитой на основе теории оптимального упреждения и фильтрации Винера. Если сигналы являются нестационарными, применяются методы, развитые на основе теории Калмана. И, наконец, в процессе функционирования систем с неполной информацией и активным ее накоплением формирование управляющего воздействия может осуществляться не только при недостаточной априорной информации, но и при изменении характеристик объекта и условий его работы. [20]
В игре с неполной информацией игрок при своем очередном ходе знает, в каком информационном множестве он находится, но ему неизвестно, в какой именно позиции этого множества. [21]
В системах с неполной информацией об объекте и пассивным ее накоплением информация накапливается путем одного лишь наблюдения. [22]
Решение задач с неполной информацией привлекает внимание разработчиков специализированной аппаратуры, поэтому аппарат принятия статистических решений становится необходимым инструментом в руках конструктора. [23]
Различают игры с полной и неполной информацией. Если каждый игрок при любом личном ходе знает результаты всех предыдущих ходов противника и все его возможности, то такая игра называется игрой с полной информацией. [24]
Тем не менее такая неполная информация во многих случаях может оказаться исключительно ценной. [25]
Алгоритм вычисления оценок при неполной информации / / Журн. [26]
Трубопроводные системы проектируются при неполной информации об общем уровне подачи q, соотношении величин qt, соотношении стоимостей труб и компрессоров к моменту воплощения проекта и др. Поэтому вполне допустимы некоторые априорные предположения о структуре сети, ограничивающие выбор возможных конфигураций. Естественно, при таких предпосылках получается не точное, а приближенное решение. Но поскольку функция критерия полога вблизи точки экстремума, найденное решение будет приводить примерно к тем же затратам, что и строго оптимальное. [27]
Вопросы, связанные с неполной информацией в тексте. [28]
В позиционных играх с неполной информацией игроку при своем ходе позиция дерева игры, в которой он фактически находится, точно неизвестна. [29]
При управлении системами с неполной информацией возникает необходимость определения состояния системы - решение задачи наблюдаемости. [30]