Метод решения задачи

На втором этапе определяют методы решения задачи и разрабатывают ее алгоритм. Алгоритм — точное предписание выполнения в строго определенном порядке некоторой системы операций для решения задач определенного класса.  [c.303]


Программу фирмы необходимо развернуть в подробный перечень вспомогательных целей и задач для каждого эшелона руководства. Перед каждым управляющим должны быть поставлены задачи, за решение которых он несет ответственность. Система эта известна под названием управление методом решения задач.  [c.579]

ЭВМ семейства СМ, профессиональных персональных ЭВМ. При всех вариантах проектирования АРМ пользователь должен иметь возможность использовать лично устройства, позволяющие ему выполнять должностные функции. К таким устройствам относятся алфавитно-цифровые или графические дисплеи, устройства ввода-вывода, накопители на магнитных носителях. Опосредованное использование могут находить устройства связи ЭВМ между собой и с ЭВМ верхнего уровня, средства передачи и приема информации на расстоянии. Экон. эффект от внедрения АРМ складывается из двух составляющих. Во-первых, это повышение качества управленческих решений, принимаемых с помощью информации, предоставляемой АРМ. Во-вторых, эффект, получаемый за счет снижения трудоемкости выполнения личной работы сотрудников. С помощью АРМ р. целесообразно решать задачи, ограниченные по своим информационным связям на входе и выходе с др. задачами, т.е. локальные в информационном отношении задачи. АРМ р. присущ диалоговый метод решения задач, позволяющий использовать производственный опыт руководителей и специалистов при решении задач с недостаточно четко формализованным алгоритмом. Проектирование и внедрение АРМ р. основывается на принципах проектирования систем обработки данных, основными из которых являются принцип максимальной ориентации на конечного пользователя (реализация данного принципа достигается созданием средств адаптации АРМ к уровню подготовки пользователя и возможностью его обучения (самообучения) непосредственно на данном АРМ) принцип проблемной ориентации — обеспечивает ориентацию АРМ на решение определенного класса задач, объединенных общей технологией обработки данных, единством режимов работы и эксплуатации принцип соответствия информационным потребностям пользователя. К определению состава и функций АРМ р. следует приступать только после установления информационных потребностей пользователя, которые обеспечивают выполнение им возложенных на него функций. Обязательным условием разработки эффективного АРМ р. является совместное участие будущего пользователя и разработчика в этом процессе. Это обеспечивает лучшее осознание всех проблемных ситуаций, стимулирует творческую дея-  [c.3]


После того, как задача сформулирована в терминах линейного программирования, решение ее состоит в применении того или иного расчетного алгоритма. Наиболее распространенными методами решения задач линейного программирования являются симплексный (или метод последовательного улучшения плана), распределительный и индексный. Существует также ряд приближенных методов решения, разработанных для отдельных видов задач (пример решения задачи методом линейного программирования дан ниже).  [c.153]

Экспертный метод — это метод решения задач характеризующийся тем, что 1) в решении участвует группа экспертов 2) при решении задачи не используется общий для всех экспертов алгоритм 3) решение базируется на опыте и интуиции экспертов, а не на результате расчетов и экспериментов [6].  [c.57]

На втором этапе создания системы показателей АСПР должны быть проведены уточнение признаков классификации показателей на основе используемых экономико-математических моделей, алгоритмов, методов решения задач, анализ семантических алгоритмических взаимосвязей и синтез показателей в интегрированную систему для автоматизированного банка данных, формирование локальных систем показателей для различных уровней АСПР.  [c.143]

Классификация показателей народнохозяйственного планирования должна носить многоаспектный характер и строиться в тесном взаимодействии со всеми другими общесоюзными и локальными классификаторами и номенклатурами. Последнее объясняется тем, что в наименованиях показателей находятся термины, входящие в различные классификаторы и номенклатуры. Используя зафиксированные в них отношения между терминами (род —вид, целое — часть и т. п.), можно определять семантические связи между показателями, в том числе вхождение их в определенные виды, типы и классы. Полный состав признаков классификации должен быть определен на основе анализа структуры планов, характера применяемых экономико-математических моделей, методов решения задач, включенных в методическое обеспечение АСПР.  [c.146]


Завершение внедрения АСПР в одиннадцатой пятилетке не означает прекращения развития системы. Жизнь постоянно ставит перед планированием все более сложные задачи, вместе с тем появляются новые технические средства и разрабатываются новые методы решения задач. Однако дальнейшее развитие АСПР после внедрения ее второй очереди станет базироваться уже на собственной системной основе последующие очереди АСПР приобретут характер не очередей внедрения, а очередей развития системы.  [c.219]

В докладе рассматривается методика распределения инвестиций с использованием динамического программирования, которая позволяет свести одну сложную задачу распределения инвестиций со многими переменными ко многим задачам с малым числом переменных. Это значительно сокращает объем вычислений и ускоряет процесс принятия оптимального решения. Одним из основных методов решения задач динамического программирования является использование рекуррентных соотношений, основанных на использовании принципа оптимальности. Принцип состоит в том, что, каковы бы ни были начальное состояние системы на любом этапе и управление, принятое на этом этапе, последующие управления должны выбираться оптимальными относительно состояния, к которому придет система в конце данного этапа. При распределении инвестиций подобной задачи в качестве этапа предлагается принимать номер очередной скважины.  [c.38]

Одним из наиболее эффективных и опробованных практикой методов решения задач оптимального планирования является линейное программирование. Оно объединяет теорию и практику решения экстремальных задач, в которых требуется найти совокупность значений переменных величин, удовлетворяющую заданным линейным ограничениям и максимизирующую или минимизирующую целевую функцию этих переменных.  [c.33]

Учитывая, что развитию нефтедобывающих районов предшествует подготовительный — инкубационный — период, определяющий объемы добычи нефти по району, базирующиеся на геолого-технических характеристиках месторождений, период активных вложений можно рассматривать как самостоятельный этап развития. Ограничениями при моделировании развития района в данном случае могут быть, кроме объемов добычи нефти, число вводимых эксплуатационных скважин по месторождениям и годам их разработки, система разработки месторождений и объемы закачки для поддержания пластового давления и т. д., т. е. основные параметры, позволяющие рассчитать потребность в транспорте, численности населения, объемов капитальных вложений и т. д. При этих условиях в качестве одного из методов решения задачи по выбору рациональной организации района можно принять агломерационную сетевую модель развития района с учетом очередности проведения технологических и организационных процессов.  [c.64]

В работе [6] предложена идея, на основе которой нами разработан эффективный метод решения задачи (2)— (9), при котором  [c.98]

Автоматизированная система управления производством предполагает совершенствование управления посредством экономико-математических методов решения задач текущего и оперативного планирования, основанных на четко организованной системе информации, быстрой ее обработке и принятии оптимальных решений. В этой связи роль техпромфинплана буровой организации в совершенствовании всей системы управления производством буровых работ значительно повышается.  [c.3]

Важно отметить, что эффект от применения экономико-математических методов существенно зависит от объема решаемых задач. Если речь идет о решении отдельных задач планирования, то эффект редко достигает 10%. Так, например, реализованное с помощью математических методов решение задачи о перевозке угля будет экономнее обычного на 5—7%. Оптимальный путь плавания корабля будет короче того, который рассчитает штурман, пользуясь традиционными приемами, на 3—4% и т. д. (Заметим, что это совсем немало и с лихвой окупает затраты на вычислительную технику.) Использование новых методов управления предприятием дает эффект, как правило, не меньше 10%, а их использование в масштабе отрасли дает эффект порядка десятков процентов. Можно думать, что комплексное использование вычислительной техники может дать удвоение темпов развития экономики страны.  [c.16]

В предлагаемой книге авторы не пытались охватить все многообразие проблем, возникающих при применении математических методов в экономических исследованиях. Почти не затрагивается вопрос об основных экономических закономерностях. Цель книги значительно уже — дать читателю представление о некоторых наиболее распространенных (или наиболее перспективных) экономико-математических моделях и постановках задач на основе этих моделей. В связи с таким направлением книги мы не станем уделять особого внимания ни методам сбора, обработки и анализа исходной информации, используемой в математических моделях, ни методам решения задач, формулируемых на основе этих моделей. Относительно исходной информации мы будем лишь называть ее возможные источники и основные способы обработки. Методы решения задач (в основном оптимизационные) мы также будем лишь указывать, полагая, что заинтересованный читатель сам сможет разобраться в них при помощи большого числа книг, посвященных этой теме. Единственное исключение составляют имитационные методы, которым авторы посвятили отдельную главу книги. Это связано с тем, что имитационные методы исследования экономических (и не только экономических) проблем не получили еще должного освещения в литературе.  [c.18]

Поскольку описываемые здесь модели планирования экономических объектов предназначены для выбора наилучшего плана, под которым обычно понимается план, оптимальный в смысле некоторого критерия, то модели стараются сформулировать в таком виде, чтобы воспользоваться уже существующими методами решения задач оптимизации. Наиболее развитыми методами решения оптимизационных задач являются методы линейного программирования, т. е. методы оптимизации на основе моделей, состоящих из линейных равенств и неравенств, причем критерий оптимизации является линейной функцией от переменных задачи. Это — одна из причин того, что линейные модели получили наиболее широкое распространение в практических экономических расчетах.  [c.150]

Г — выбрать метод решения задачи  [c.182]

Мы не будем описывать здесь методы решения задачи минимизации функции V по параметрам s и -5 (читатель может найти методы ее решения в книгах, посвященных задачам хранения запасов )). В частном случае, когда функция /(Z) подсчитывается по формуле  [c.217]

Как мы уже говорили в предыдущем параграфе, множество, описываемое системой (4.23), (4.24), является выпуклым и многогранным. В связи с линейностью критерия (4.22) можно утверждать, что решение задачи (если, конечно, оно существует) достигается па границе множества допустимых решений (4.23), (4.24), его выпуклость гарантирует, что найденный локальный максимум будет совпадать с глобальным. Поскольку это множество является многогранным, то из линейности критерия следует, что решение достигается в вершине множества. Если решение задачи (4.22) —(4.24) не единственно (например, целая грань множества), то среди решений хотя бы одно является вершиной. На этом. факте основано большинство методов решения задач линейного программирования.  [c.50]

Для того чтобы получить обшее представление об используемых сейчас методах решения задач линейного программирования, вернемся к нашей простой двумерной задаче. Рассмотрим произвольную вершину, например xw. Для нее Шж(1))=0. Затем рассмотрим какую-либо соседнюю вершину, например х(г Имеем U(xm — 1 > U(x(l ). Эта вершина предпочтительнее исходной (1), поэтому переходим в нее. Далее, взяв за исходную вершину ж(2), рассмотрим соседние с ней вершины. Одна из них, ж(3), предпочтительнее ж(2>, так как U(xw) = 10/7 > U(x(Z ). Переходим в эту вершину и сравниваем ее с соседними, хт и xw. Как видно, они являются менее предпочтительными. В силу выпуклости задачи линейного программирования найденный локальный максимум совпадает с глобальным. Поэтому в точке ж<3) находится решение поставленной задачи.  [c.52]

До сих пор мы рассматривали методы решения задач оптимизации для статических моделей. Дадим краткую характеристику методов решения динамических задач оптимизации (или, как принято говорить, задач оптимального управления).  [c.58]

Методы решения задач оптимального управления. Общая постановка задач оптимального управления та же, что и задачи оптимизации  [c.58]

Г. Выбрать метод решения задачи. Д. Построить и отладить программу для ЭВМ. Е. Рассчитать оптимальный план. Ж. Передать результаты расчета заказчику. Эти работы должны выполняться в определенной последовательности. Очевидно, что работа А может выполняться с самого  [c.193]

Такой подход к анализу социально-психологических факторов принятия экономических решений изложен в работе Лотов А. В. Анализ системы стимулирования эффективности производства с использованием экономико-математических моделей,— В кн. Модели и методы решения задач взаимодействия экономических систем,— Новосибирск Наука, 1982.  [c.379]

Определение потребностей в ресурсах. Расшифровка понятия как дает основу для определения потребностей в ресурсах (деньги, рабочая сила, оборудование, время). Два альтернативных метода решения задачи могут потребовать совершенно различных ресурсов.  [c.259]

Организация, объекты и методы решения задач финансового и управленческого анализа имеют свою специфику.  [c.60]

Линейное программирование (ЛП)2 объединяет методы решения задач, которые описываются линейными уравнениями. Например, к ним относятся  [c.72]

Нелинейное программирование объединяет методы решения задач, которые описываются нелинейными соотношениями.  [c.72]

Вторая задача специфична для статистических связей, а первая разработана для функциональных связей и является общей. Основным методом решения задачи нахождения параметров уравнения связи является метод наименьших квадратов (МНК), разработанный К. Ф. Гауссом (1777-1855). Он состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактически измеренных значений зависимой переменной у от ее значений, вычисленных по уравнению связи с факторным признаком (многими признаками) х.  [c.232]

На последующих примерах мы рассмотрим графический метод решения задачи линейного программирования. В предыдущем примере мы рассматривали задачу максимизации, где все ограничения были выражены в виде неравенств, т. е. < . В принципе, задачи линейного программирования могут иметь различные по виду ограничения, то есть там может быть сочетание >,< и =. Но и задачи минимизации также важны. Так, компания может поставить задачу минимизировать затраты, рабочее время и убытки. На последующих примерах мы и рассмотрим применение графического метода в таких случаях.  [c.272]

Т Определение. Симплексный метод — математический подход к решению задач линейного программирования. Это стандартный метод решения задач с более чем двумя переменными. А  [c.279]

На предыдущих примерах мы рассмотрели симплексный метод решения задач по максимизации объективной функции при ограничениях со знаком < , например х < 250 и Зх + 2у < 3000. В этом разделе мы рассмотрим задачу минимизации объективной функции при ограничениях со знаком > . Это применимо в ситуациях, когда мы хотим минимизировать издержки производства за счет более жестких ограничений по использованию рабочего времени, людских и материальных ресурсов, а также машинного времени.  [c.285]

Цель учебной дисциплины Автоматизированные информационные технологии в экономике - дать студентам, обучающимся по специальностям Финансы и кредит , Бухгалтерский учет и аудит , знания в области прикладной информатики, информатизации и методов решения задач управления в среде автоматизированных информационных технологий.  [c.4]

Карпов В. Г. Матричный метод оптимизации строительства линейной части магистральных трубопроводов // Постановка и методы решения задач планирования трубопроводного транспорта Сб. - Уфа БФАН СССР, 1978, с. 83 - 90.  [c.72]

Экономические задачи, то есть задачи по определению экономически целесообразных затрат на создание технических, промышленных и иных систем, - по существу всегда отличались многофакторностью и, следовательно, требовали многокритериальной постановки. Однако применение традиционных экономико-математических методов означало упрощение условий функционирования, сведения влияния многочисленных макро и микроэкономических факторов, влияющих на конечный результат, к одному. Нестационарные процессы, характерные для экономики переходного периода, требуют применения принципиально новых методов решения задач данного класса, более адекватно отражающих условия функционирования систем первого ранга (биосоциальных). К таким задачам относятся, например, следующие ранжирование предприятий по показателям финансового состояния, управления затратами на предпроектной стадии принятия инвестиционных решений и прочие, где необходимо учитывать значительное количество показателей и факторов.  [c.102]

При изучении различных процессов, происходящих в реальной действительности мы часто имеем дело с одним из наиболее важных понятий - понятием устойчивости движения. Основы теории устойчивости движения были разработаны в конце прошлого века великим русским ученым А.М.Ляпуновым. Им было предложено два метода решения задач устойчивости. Второй (прямой) метод Ляпунова является мощным строгим аналитическим и весьма эффективным методом решения многих теоретических и прикладных вопросов устойчивости движения. Изложение и развитие этой теории полно освещены в известной монографии А.М.Ляпунова, а также в работах Н.Г.Четаева, Е.А.Барбашина, Н.Н.Красовского, В.И.Зубова, И.Г.Малкина, А.М.Летова, К.П.Персидского и других.  [c.45]

Методы линейного программирования. Первые исследования по постановке и разработке методов решения линейных оптимизационных задач были проведены в тридцатые годы Л. В. Канторовичем. В 1939 г. им была опубликована книга Математические методы организации и планирования производства , в которой впервые был ш сдложен эффективный метод решения задач оптимизации для моделей с линейными ограничениями и линейным критерием. Однако достоинство книги состояло не только в этом — в пей было показано, что модели экономических систем широкого класса могут быть достаточно точно построены на основе использования линейных соотношении. В дальнейшем эти идеи получили широкое распространение, и в настоящее время липейиые модели и методы оптимизации в таких моделях составляют основу, на которой базируется исследование прикладных экономических задач.  [c.50]

Линейное программирование (linear programming) — раздел математического программирования, посвященный методам решения задач об экстремумах линейных функций на множествах, задаваемых системами линейных неравенств и равенств. Используется менеджерами для принятия решений в ситуациях с ограниченными ресурсами.  [c.239]

Таким образом, надежная расчетная схема для случая концентричной равностенной формы цементного кольца должна быть основой для всех возможных вариантов геометрии крепи, как в смысле соответствия наиболее важным интервалам скважины, так и в отношении более сложных методов решения задачи о НДС крепи.  [c.213]

Математическое программирование объединяет многочисленные методы решения задач подготовки оптимальных — наилучших по определенным критериям планов. Задачи математического программирования состоят в отыскании максимума или минимума некоторой функции при наличии ограничений на переменные — элементы решения1.  [c.71]