Представленные задачи можно решить >по алгоритму решения транспортной задачи. Наиболее целесообразно применение методов блочного программирования. [c.134]
В математическом программировании Б. — одна из нескольких взаимосвязанных задач, решаемых вместе для нахождения общего оптимума (см. Блочное программирование). [c.33]
Структура задачи (2.6) — (2.8) позволяет, используя методы блочного программирования, определить оптимальный план двухэтапной задачи. [c.173]
Численные методы анализа многоэтапных стохастических задач в жесткой постановке весьма громоздки, и с увеличением размерности управлений и числа этапов трудоемкость решения задач быстро растет. Методы динамического программирования перестают быть эффективными уже при размерности состояний системы, равной трем. Методы, основанные на схемах блочного программирования, применимы лишь при конечном (относительно небольшом) числе реализаций наборов параметров условий задачи. Метод стохастического градиента неконструктивен при числе этапов, большем двух. Теоретически корректный метод случайного поиска, предложенный в [ПО], связан с большими вычислительными трудностями. [c.202]
ПРОГРАММ 145 БИТ Мб БЛАГА 107 БЛОК 39 Блок-схема алгоритма 144 БЛОЧНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ 116 БОЛЬШАЯ СИСТЕМА 39 БЫСТРОДЕЙСТВИЕ ЭВМ 146 БЮДЖЕТНАЯ ЛИНИЯ 108 БЮДЖЕТНАЯ СТАТИСТИКА 108 Бюджетное уравнение 108 Валовая продукция 80 [c.156]
Агрегирование итеративное — способ получения и обработки информации, применяемый при решении глобальных экономических задач. Реализуется на основе совокупностей подзадач, исходные данные для которых могут быть известны с разной степенью детализации. Агрегирование итеративное представляет собой метод, противоположный методу блочного программирования, в соответствии с которым глобальная задача разделяется на подзадачи, информация для которых представлена на одном уровне детализации. [c.12]
Так вот, метод блочного программирования основан на разложении исходной задачи на отдельные подзадачи — блоки, для решения которых могут быть применены различные специальные методы в зависимости от вида блоков, и главную задачу — координирующую программу, которая связывает между собой все эти подзадачи. Такое разбиение делает возможным разновременное решение отдельных частей исходной задачи и позволяет тем самым меньше пользоваться внешней памятью ЭВМ. Многие задачи очень большой размерности, которые не влезают в современные машины, удалось впервые решить именно с помощью блочного программирования. [c.43]
В целом ряде экономических задач мы встречаемся с очень большим числом переменных и ограничений. Их количество бывает настолько велико, что оно не умещается в оперативной памяти современных электронно-вычислительных машин. В связи с такими задачами возникло новое направление в оптимальном программировании — блочное программирование. Решение таких задач сводится к тому, что общая задача разбивается па ряд частных с меньшим числом переменных и ограничений. Последовательно решая эти отдельные, частные задачи, мы приходим к общему решению. [c.165]
Моделирование факторных систем, в том числе для маржинального анализа аддитивных мультипликативных кратных комбинированных Простые и сложные проценты эквивалентность простой и сложной процентной ставки математический и коммерческий методы дисконтирования определение наращенной суммы на основе простых процентных и учетных ставок определение наращенной суммы на основе сложных процентов Корреляция для исследования связи количественных характеристик Математическое программирование линейное, блочное, нелинейное, динамическое исследование операций теория игр, теория массового обслуживания сетевые методы планирования и управления, теория управления запасами и др. Приемы аналогий, инверсии (системы наоборот ) мозгового штурма контрольных вопросов конференций идей, гирлянд и ассоциаций, коллективного блокнота, функционального изобретательства морфологический анализ интуитивные и экспертные приемы [c.24]
Модель нефтедобывающей промышленности страны описывается блочной задачей линейного программирования. Процесс согласования решений моделей различных уровней опирается на группу управляющих параметров, которые формируются в моделях нефтедобывающих районов (в настоящей разработке они являются координаторами решений). Эти параметры представляют собой вектор дискретных оценок, возможность использования которых для согласования решений рассматривалась в работе [83], где они интерпретируются по их роли в алгоритме оптимизации, т. е. как параметры, показывающие наиболее вероятное направление изменений условий задачи, учитывающие дефицитность ресурсов, существенность ограничений, соотношение затрат и т. д. и приводящие к улучшению отраслевого плана. [c.208]
Модель построена в виде задачи линейного программирования с блочной структурой. Каждый из блоков отражает связь между нефтедобывающими районами и пунктами переработки или экспорта через линии межрайонного нефтепроводного транспорта. [c.245]
Действительно, обращаясь к примеру, видим, что имеется блочная задача линейного программирования, состоящая (в дан- [c.177]
Если, кроме того, составляющие векторов i детерминированы, то многоэтапная стохастическая задача с вероятностными ограничениями сведется к задаче линейного программирования с блочно-треугольной матрицей условий [c.239]
При решении задач линейного программирования большой размерности постоянно приходится иметь в виду следующие два обстоятельства. Во-первых, решение задач с большим числом переменных и ограничений ведет к частому использованию устройств внешней памяти ЭВМ, которые характеризуются относительно невысоким быстродействием, что в конечном счете приводит к значительному расходу машинного времени. Во-вторых, очень часто возникающие из нужд практики задачи обладают той или иной специальной структурой (матрица ограничений симметрична, имеет блочную структуру, содержит много нулей и т. п.). Хотя сама задача в этом случае и не может быть решена с помощью специальных методов решения, но отдельные ее части — задачи меньшего объема — могут быть эффективно разрешены с помощью некоторых специальных методов. [c.43]
Отметим только, что в общем случае двухэтапная задача может быть сведена к задаче выпуклого программирования и поэтому для ее решения пригодны методы решения таких задач. Если же двухэтапная задача имеет линейную структуру, то она сводится к блочной задаче линейного программирования и может быть решена с помощью соответствующих специальных методов. [c.122]
Математическое программирование используется в экономическом анализе при исследовании функциональных зависимостей между показателями. Основными методами являются оптимизация, линейное и нелинейное программирование, блочное и динамическое программирование. [c.32]
БЛОЧНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ [blo k programming] — метод решения сложных задач линейного программирования путем разложения модели на блоки. Крупноразмерная модель (включающая много показателей в исходной таблице) сводится к нескольким моделям меньшей размерности. Получившиеся задачи решаются вместе по специальным правилам согласования. [c.33]
ИТЕРАТИВНОЕ АГРЕГИРОВАНИЕ [iterative aggregation] —метод организации информации при решении планово-экономических задач большой размерности на основе итеративной увязки подзадач, показатели которых определены с разной степенью детализации. Этот принцип организации информации противоположен принципу, применяемому в блочном программировании там исходная задача подразделяется на подзадачи, соответствующие разным уровням управления, в которых, однако, фигурируют показатели одной и той же степени детализации. См. также Агрегирование. [c.137]
См. также Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткостъ, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна— Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Оптимальное распределение ресурсов, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача. [c.173]
Корнай (Kornai) Янош (р. 1928), венгерский экономист-математик, академик АН Венгерской республики. Окончил Будапештский университет (1955), работал в Институте экономики АН, Институте текстильной промышленности, вычислительном центре Академии наук с 1967 г. — профессор и руководитель отдела Института экономики АН Венгрии, с 1986 г. — профессор экономики в Гарвардском университете. В конце 50-х гг. вместе с Т. Липтаком разработал метод решения задач блочного программирования — метод планирования на двух уровнях (см. Корнай—Липтака метод). Исследовал проблемы функционирования экономики в условиях неравновесия, взаимоотношения между дефицитом и инфляцией. Был одним из идеологов венгерской экономической реформы конца 60-х гг. Иностранный член Британской, Шведской, Финляндской академий наук, почетный член Американской академии искусств и наук, Американской экономической ассоциации почетный доктор университетов многих стран мира. Государственная премия ВНР — 1983 г. [c.439]
Другая важная проблема, тесно связанная с согласованием решений,— формирование и согласование целей (критериев оптимальности) различных уровней. При декомпозиционном подходе к построению С. о.-м. м., используемом гл. обр. для разработки моделей планирования, общая цель для всей системы задана, а целевые функции составных частей формируются исходя из этой общей цели. Методика декомпозиции целей хорошо разработана для моделей оптимального планирования, базирующихся на методах блочного программирования. При синтотич. подходе, более универсальном и реалистичном, целевые функции частей (напр., групп населения) являются исходными, заданными. Задача состоит в определении такого взаимодействия частей внутри системы и такого порядка функционирования, при к-ром вся система в целом достигла бы решения, соответствующего глобальной цели. Проблемы синтеза общем цели на основе частных ставятся и решаются в теории игр, моделях векторной оптимизации, моделях экономич. равновесия, теории принятия групповых решений, а также методами имитационного моделирования. В имитационных моделях, понимаемых достаточно широко, переменными или варьируемыми параметрами могут выступать алгоритмы принятия решений отд. подмоделями, а также алгоритмы согласования решений. Следовательно, задача состоит в нахождении такого набора алгоритмов, имитирующих функционирование экономич. системы, при к-ром получаемое общее решение наилучшим образом соответствует глобально] цели системы. [c.558]
Ввиду того что каждому модулю в блочном описании модели соответствует уже готовый алгоритм из библиотеки, написанной на языке параллельного программирования, то полученное внутреннее представление достаточно просто трансформируется в параллельную программу. Конвертор исходного описания извлекает данные из файла внутреннего представления о блоках, связях между ними и значения внутренних параметров. Затем происходит идентификация каждого блока на предмет нахождения его аналога в библиотеке параллельных алгоритмов. В случае полного соответствия. создается файл на языке параллельного программирования (ОСС или PGM-файл) с jeM же именем, что у файла внутреннего представления. После того как вышеуказанные файлы сгенерированы, они должны быть оттранслированы в исполняемый код (транспьютерная реализация В8Н или BTL-файл). Для этого последовательно вызываются компилятор, линковщик, коллектор (в данном случае речь идет о средствах языка O AM). Если ни одна из этих программ не выдала ошибки, то появляется исполняемый файл, готовый для загрузки и исполнения. [c.171]
Метод разложения (декомпозиции) был разработан для решения задач линейного программирования большой размерности, имеющих блочную структуру. Его вычислительная процедура главным образом основана на идеях модифицированного симплекс-метода. Однако значение метода Данцига—Вулфа состоит не только и (не столько) в его вычислительных преимуществах, сколько в возможности дать содержательную экономическую интерпретацию. Метод предусматривает разложение исходной задачи (5.6)—(5.9) на локальные задачи, соответствующие обособленным частям объединения (в данном случае предприятиям), и главную задачу (соответствует объединению в целом и связывает эти локальные задачи). [c.179]
При этом существуют различные способы декомпозиции условий исходной задачи и различные схемы взаимоувязки частных решений подзадач в рамках общих итерационных алгоритмов решения всей задачи. Уже упоминавшаяся схема учета динамики путем разбиения планового периода на этапы приводит к временной декомпозиции и при детерминированном подходе к линейным задачам оптимального планирования развития РТЭК позволяет разработать для их решения специальные блочные методы, которые относятся к линейному динамическому программированию (ЛДП). В рамках методов ЛДП решаются подзадачи для каждого этапа планового периода, а полученные условно-оптимальные решения этапных подзадач могут координироваться различным образом. Нами предложены две вычислительные схемы решения задачи перспективного планирования структуры газоснабжающей системы (п. 6.1.2). [c.68]
Разработанная схема четырехступенчатой структуры программы создает основу для обеспечения комплексного АТП в автоматическом цикле. Такая многоступенчатая блочная структура программы АТП создает основу для автоматизации программирования и использования стандартных подпрограмм. [c.42]
Полтерович В.М. Блочные методы выпуклого программирования и их экономическая интерпретация.— Экономика и математические методы, 1969, т. V, № 6. [c.378]
В задачах с большим числом переменных могут применяться спец. методы для проверки оптимальности решении на каждой итерации. Здесь используются методы динамнч. и дискретного программирования и даже методы Л. и. (принцип разложения Данцига — Вульфа для задач с блочными ограничениями). [c.357]
Иерархические отношения и связи хорошо моделируются посредством алгоритмов блочного математич. программирования (методы Данцига — Вулфа, Корнай— Линтака, схемы с использованием модифицированных функций Лагранжа и др.) лишь в том случае, когда структуру моделируемого объекта можно представлять как строгую иерархию. Управленческие задачи, для к-рых такое представление адекватно, являются редким исключением. Соцпалыго-экономич. системам свойственны разнообразные горизонтальные взаимодействия (т. е. между элементами одного иерархического уровня) и обратные связи, недопустимые в строгой иерархии, а также одновременное наличие нескольких иерархических ракурсов (отраслевого, территориального, функционального и др.). [c.648]
Это дает и эффективный способ расчета подобного комплекса. Строя оптимальный план для каждого предприятия исходя из некоторой системы оценок для внешних ингредиентов (общих для комплекса), можно скорректировать оценки с тем, чтобы выровнять баланс по соответствующим ингредиентам (снижаем оценку, если он избыточен, и повышаем, если он недостаточен). После ряда исправлений приходим к сбалансированному и оптимальному плану. На этой экономической идее, реализованной в виде точного алгорифма, основан так называемый блочный метод или метод декомпозиции Данцига — Вульфа для решения задач линейного программирования большого масштаба. [c.62]
Описанный вариант симплекс-метода не является единственным. На практике обычно употребляется более совершенный вариант — модифицированный симплекс-метод, связанный с использованием двойственной задачи (о. о. оценок). Существуют и другие методы решения задач линейного программирования. Упомянем и коротко поясним один из них — метод блочного программирова- [c.42]
Смотреть страницы где упоминается термин Блочное программирование
: [c.30] [c.138] [c.33] [c.70] [c.72] [c.72] [c.154] [c.410] [c.460] [c.52] [c.41] [c.81] [c.31] [c.172] [c.262] [c.17]Смотреть главы в:
Популярный экономико-математический словарь (1973) -- [ c.116 ]