Задачи с булевыми переменными

ЗАДАЧИ С БУЛЕВЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ  [c.128]

К задачам с булевыми переменными относятся задачи выбора наилучших вариантов проектов (задачи по выбору оптимальных вариантов конструкций новых изделий, технологических процессов их производства, вариантов организации производства и т. п.), вариантов развития и размещения производства в отрасли и т. д. Особенно большое распространение задачи с булевыми переменными получили в последнее время. Новым и многообещающим направлением использования моделей с булевыми переменными является использование их при решении проблемы совершенствования теории и практики сравнительной экономической эффективности новой техники. Современные исследования в области решения этой  [c.123]


Задачи с булевыми переменными  [c.20]

Вид окна "Поиск решения" для задачи с булевыми переменными,  [c.21]

Не забыли ли Вы задать требования по единичному значению верхней границы переменных (для задач с булевыми переменными) Окно "Поиск решения" Поле "Ограничения"  [c.23]

Формирование оптимальной инвестиционной программы с учетом риска и бюджетного ограничения сводится к задаче линейного целочисленного программирования с булевыми переменными.  [c.182]

Предположим, что для производства нового изделия оказались возможными два варианта проекта конструкции. Для первого варианта проекта конструкции оказались возможными три варианта проекта технологического процесса, для второго — два варианта. Известно, что фонды времени на выполнение работ по разработке проектов конструкции и технологических процессов строго лимитированы. Задача заключается в отыскании вариантов проектов конструкции и технологического процесса производства нового изделия, минимизирующих суммарные приведенные затраты на его проектирование и изготовление и удовлетворяющих условию ограниченности фондов времени на выполнение работ по проектированию. В действительности же наиболее реальной является многовариантная задача с большим количеством ограничивающих условий. Однако для того, чтобы избавиться от сложностей реальной экономической задачи по выбору проектных вариантов новой техники, учитывая, что общность рассуждений при этом не теряется, для исследования проблемы нелинейности в моделях с булевыми переменными взята такая тривиальная задача.  [c.124]


Рассматриваемую задачу можно математически записать в виде линейной и нелинейной модели с булевыми переменными. Для составления линейной целочисленной модели возможны два пути. Первый путь заключается в том, что для каждого этапа проектирования (для этапа разработки проекта конструкции и для этапа разработки технологических процессов производства нового изделия) вводится свой массив булевых переменных. Для этапа разработки проекта конструкции вводятся булевы переменные z/t и г/2, которые равны единице, если выбираются соответственно первый или второй вариант проекта конструкции. Для этапа разработки технологических  [c.124]

Условие (3) означает, что каждый претендент назначается на одну работу, а условие (4) — что на каждую работу назначается один претендент. Условия (1) выводят задачу из класса задач линейного программирования, так как они нелинейные, т. е. формально задачу о назначениях можно отнести к классу задач линейного программирования с булевыми переменными. Однако практически задачу о назначениях можно рассматривать как частный случай транспортной (и, следовательно, просто линейной) задачи, в которой т = п, а все д,< = bj = 1, если условия (1) заменить условиями неотрицательности переменных  [c.202]

Сформулируем задачу целочисленного программирования с булевыми переменными.  [c.497]

Поставленные в предыдущем разделе задачи оптимизации стратегического планирования, а также и многие математические модели задач оптимизации текущего планирования принадлежат к классу распределительных задач нечеткой дискретной оптимизации с булевыми переменными. К ним относятся планирование геофизических исследований скважин (ГИС), техническое обслуживание и ремонт различных технологических объектов, оптимизация выбора стратегий их проведения, выбора оптимальных комплексов ГИС, расчет равновесных цен на проведение ГИС, распределения ГИС и ТОР по плановым периодам, а также другие задачи оптимизации выбора вариантов проектов, в том числе распределение капиталовложений в производственно-техническое обслуживание, распределение трудовых ресурсов промысловых и геофизических предприятий [12.7] и многие др. В общем виде они могут быть записаны в виде следующей (аналогичной задачам (12Л)-(12.5), (12,6)-( 12,10)) оптимизационной задачи .  [c.494]


С помощью булевых переменных можно решать самые различные по содержанию задачи, в которых надо что-то выбирать из имеющихся различных вариантов.  [c.128]

Для решения задачи с учетом дополнительных условий мы ввели еще семь переменных и четыре ограничения. Если бы требовалось определить выпуск спинок, подлокотников и ножек для одного изделия (комплекта), то можно было бы записать х2 = 2х xs = 4xi и не вводить дополнительные ограничения и булевы переменные.  [c.131]

Во многих случаях решение экономических задач возможно только в их дискретной постановке, только в вариантной -форме. Такие задачи можно разделить на два класса задачи с неделимостями и задачи с логическими (булевыми) переменными.  [c.123]

С помощью булевых переменных можно накладывать дополнительные различные логические условия связи между вариантами. Например, требуется, чтобы четвертый вариант был принят только в том случае, если принят второй. Если же второй вариант не принят, то и четвертый не должен быть принят. Это условие можно записать так 82= 64 > или в форме записи ограничений 82 "64 = О- Результат решения задачи с учетом этого дополнительного условия также приведен в табл. 2.8.  [c.495]

С помощью булевых переменных можно решать еще один очень важный класс практических задач- оптимизации. Суть этого класса задач заключается в том, что решением задачи может, быть не любое число в назначенных граничных условиях, а лишь такое, которое входит в заданный набор возможных вариантов значений данной искомой переменной.  [c.498]

В настоящее время разработаны две группы таких методов [60]. Первую группу составляют методы отсечения (метод целочисленных форм и др.). (Вторую — комбинаторные методы (метод ветвей и границ, аддитивный алгоритм и др.). Наибольшее распространение при решении задач с булевыми переменными получил аддитивный алгоритм Балаша. Для реализации этого метода на ЭВМ разработаны программы. Одна из таких программ, получившая широкое распространение, разработана 3. В. Коробковой [62]. Для того, чтобы воспользоваться этой программой, необходимо задачу целочисленного линейного программирования привести к виду  [c.188]

В связи с тем, что модели задачи выбора наилучших проектных вариантов относятся к классу задач дискретного программирования с булевыми переменными, непосредственно воспользоваться одним из рассмотренных декомпозиционных алгоритмов не представляется возможным. Однако сама идея разбиения большой модели на ряд подмоделей и получения ее решения из решений этих подмоделей может быть использована для выбора наилучших проектных вариантов новых изделий. Наиболее приемлем в данном отношении алгоритм, предложенный А. Г. Аганбегяном, К. А. Багриновским и А. Г. Гранбергом [7].  [c.190]

Но одно, а, может быть, во многих случаях и решающее обстоятельство позволяет думать, что применение нелинейных целочисленных моделей, с точки зрения приближенных методов их решения, предпочтительней, чем применение линейных моделей. Дело в том, что во второй линейной модели двухэтап-ная задача по выбору вариантов переводится в одноэтапную, так как вводится один массив булевых переменных. Этим самым подрывается возможность применения для ускорения сходимости приближенных методов различных эвристических приемов. В первой линейной модели, хотя и вводятся массивы булевых переменных для обоих этапов технической подготовки изводства, из-за промежуточного массива булевых переменных Zji, имеющих тот же смысл, что и во второй линейной модели, применение эвристических приемов затруднено. Ибо если для переменных у и уц можно сформулировать некоторые эвристические правила, то для переменных гц, служащих для связи переменных у и у — вряд ли. Бесспорно также, что. и размерность первой линейной модели значительно превосходит размерность нелинейной модели.  [c.130]

Учитывая это, задача (12.11)-(12Л5) может быть интерпретирована как обобщенная распределительная задача с нечетко поставленной целью и ограничениями. В отличие от традиционных задач математического программирования она имеет четкие структурные ограничения (12.13)-(12.14), определяющие структуру решения (правила присвоения булевым переменным значений 0 или 1) и нечетко (примерно) выполняемые ресурсные ограничения (12.2).  [c.496]

Смотреть страницы где упоминается термин Задачи с булевыми переменными

: [c.124]    [c.21]    [c.21]    [c.21]    [c.500]    [c.97]    [c.66]