![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Краткий комментарийСтр 1 из 4Следующая ⇒
Лабораторная работа №1 Поиск оптимальных решений Краткий комментарий Многие проблемы производства, проектирования, прогнозирования сводятся к широкому классу задач оптимизации, для решения которых применяются методы математического программирования. Математическую модель оптимизационной задачи (задачи математического программирования) можно представить в следующем виде: Целевая функция: Ограничения: Граничные условия: Целевая функция (ЦФ) – критерий оптимизации, показывает, в каком смысле решение должно быть оптимальным, т.е. наилучшим. При этом возможны три вида назначения целевой функции: максимизация, минимизация, назначение заданного значения. Ограничения (ОГР) – устанавливают зависимости между переменными. Они
Граничные условия (ГРУ) – показывают, в каких пределах могут изменяться значения переменных. Если целевая функция и ограничения линейны (являются многочленами первой степени относительно переменных), задача относится к области линейного программирования. Особое место в линейном программировании занимают конкретные задачи, среди которых особенно важными для приложений являются задачи транспортного типа. Для решения этих задач созданы специальные вычислительные методы, учитывающие специфическую структуру их ограничений. А также задачи целочисленного линейного программирования, в которых на переменные накладывается дополнительное требование целочисленности. В MS Excel существует возможность с помощью надстройки Поиск решения найти решение, оптимальное в некотором смысле при нескольких входных значениях и наборе ограничений на решение. С помощью надстройки Поиск решения можно решать как линейные задачи (задачи линейного, целочисленного и стохастического программирования), так и нелинейные (задачи нелинейного программирования).
|