В главе приводится качественное исследование многоэтапных задач -стохастического программирования с апостериорными решающими правилами ( 1). В 2 формируется общий рекуррентный алгоритм построения апостериорных решающих правил. В 3 алгоритм конкретизируется применительно к многоэтапной стохастической задаче с условными вероятностными ограничениями, а в 5 — применительно к многоэтапной квадратичной задаче с условными статистическими. ограничениями. Параграф 4 посвящен Л-задаче, двойственной к многоэтапной задаче стохастического программирования. [c.207]
Приведем общую схему построения апостериорных решающих правил для многоэтапной задачи стохастического программирования с условными вероятностными ограничениями. Эта задача представляет собой частный случай модели (1.1) — (1.2), в которой на каждом этапе ФА(ШЙ, х11) представляет собой характеристическую функцию случайного множества Gk(u>h, ft 1), зависящего от решений, выбранных на предшествующих этапах, [c.212]
При достаточно общих предположениях относительно структуры. модели можно указать конструктивные пути построения и анализа Л-задачи для вычисления апостериорных решающих правил многоэтапных задач стохастического программирования [362, 364]. [c.214]
Используем рекомендации предыдущего параграфа для построения апостериорных решающих правил многоэтапной задачи квадратичного стохастического программирования вида [c.230]
Формулы (5.4), (5.6), (5.8), (5.10) определяют апостериорные решающие правила многоэтапной квадратичной задачи стохастического программирования (5.1)— (5.2), если заменить в них Х со -1), /= ,..., п вектор-функциями ""(со 1) — решениями Л-задачи (4.15), в которой функция г зо<п)(о>п, Яп) задается выражением (5.11). [c.233]