Параметрическая задача линейного программирования возникла в связи с необходимостью изучить поведение оптимального решения задачи линейного программирования в зависимости от тех или иных изменений коэффициентов целевой функции. [c.214]
Таким образом, всегда можно найти множество всех значений параметра t, при которых данное опорное решение является оптимальным решением параметрической задачи линейного программирования. [c.215]
Отдельные разделы экономико-математических методов изучают методы решения задач целочисленного, параметрического, дробно-линейного программирования. [c.104]
Рассматривается моделирование экономических систем с использованием марковских случайных процессов, моделирование систем массового обслуживания, методы и модели корреляционно-регрессионного анализа и прогнозирования временных рядов экономических показателей. Приводятся оптимизационные методы и модели в управлении экономическими системами, линейное, динамическое, параметрическое и целочисленное программирование, а также транспортные задачи линейного программирования, теория игр и принятие решений. [c.2]
Задачи параметрического программирования являются обобщением задач линейного программирования. Это обобщение состоит в том, что исходная информация задач параметрического программирования изменяется линейно в зависимости от некоторого параметра. Если предположить, например, что произведенная предприятием продукция подлежит хранению, то ее стоимость будет складываться из двух частей [c.375]
Проведем геометрическую интерпретацию задачи параметрического программирования. Полагая t = а и ограничиваясь только двумя переменными, получаем обычную задачу линейного программирования (рис. 12.1). [c.376]
Параметрическое программирование — раздел математического программирования, изучающий задачи, отличие которых от других задач состоит в следующем. Коэффициенты их целевой функции, или числовые характеристики ограничений, или те и другие, предполагаются не постоянными величинами (как, например, в линейном программировании), а функциями, зависящими от некоторых параметров. Причем чаще всего эта зависимость носит линейный характер. Параметрическое программирование позволяет в ряде случаев приблизить к реальности условия задач линейного программирования. Например, если коэффициенты целевой функции представляют собой цены некоторых продуктов, то вполне естественно бывает предположить, что эти цены не постоянны, а являются функциями параметра [c.221]
Другой путь применения методов взвешивания состоит в использовании методов линейного параметрического программирования. Сначала находят точку эффективного множества, максимизируя один из показателей (скажем, находится точка А см. рис. 6.9), затем с помощью методов параметрического линейного программирования определяется, как надо изменить вектор весов,, чтобы получить соседнюю эффективную точку, и т. д. Достоинство этого метода состоит в том, что выбор весов отражает структуру задачи, а сложность — в том, что приходится организовывать процесс таким образом, чтобы просмотреть все эффективные вершины. Конечно, довести до конца такой процесс удается только тогда, когда число эффективных вершин не слишком велико. Кроме того, методы нара-метрического программирования имеют тот же недостаток, что и методы сеток (см. рис. 6.10). [c.311]
Основным недостатком этого метода является огромное число задач оптимизации, которые необходимо решить для нахождения более или менее разумного числа эффективных точек. Так, в задаче с пятью критериями при Т = 4 (очень грубая сетка) необходимо решить 5-54 = 55 = 3125 задач. Если модель и критерии линейны, то эту трудность удается в какой-то степени обойти путем использования методов параметрического линейного программирования. Как и в других методах, основанных на представлении эффективного множества в виде совокупности точек, здесь возникает проблема представления этих точек ЛПР. [c.314]
В постановке (3.74)-(3.79) искомыми (оптимизируемыми) величинами в подзадачах (3.75) — (3.79) являются компоненты векторов -/Г,, и К — случайные величины a iv и . При формировании подзадач эти величины в ограничениях вида (3.77), (3.78) оказываются только в правой части, что обеспечивает линейный вид их детерминированных аналогов. При линейном виде функции H(aiv), описывающей параметрические связи, в соответствии с рассмотренными в [47] случаями детерминированный аналог задачи (3.74) —(3.79), в отличие от (3.73), после соответствующих преобразований может быть представлен в виде задачи обобщенного линейного программирования, решение которого осуществляется на базе известного алгоритма [16]. [c.72]
Во многих задачах производственного менеджмента исходные данные зависят от некоторого параметра. Введение параметра обычно отражает некоторую реальную ситуацию. Рассмотрим естественное обобщение нашей задачи производственного планирования, когда исходные данные считаются не постоянными величинами, а функциями, зависящими определенным образом от некоторого параметра. Приведем несколько постановок задач линейного параметрического программирования. [c.516]
Задача минимизации затрат на проект - это оптимизационная задача, которая ставится как задача параметрического линейного программирования [c.135]
Обозначим через oj критические значения параметра со, а через jj(t)—соответствующие решения задачи линейного параметрического программирования, o = oo< oi<.... <
Выбор в заданном диапазоне длин точного размера материала, дающего минимум отходов при использовании смешанных раскроев, составляет типичную задачу параметрического линейного программирования. Этот вопрос рассматривается в статьях [c.232]
Параметрическое линейное программирование. Алгоритм для исследования задачи с параметром в целевой функции. Характер зависимости оптимального значения критерия от параметра. Задачи с параметром в правой части ограничений. [c.47]
Смотреть страницы где упоминается термин Параметрические задачи линейного программирования
: [c.214] [c.129]Смотреть главы в:
Справочник по математике для экономистов -> Параметрические задачи линейного программирования