Проблема последовательного принятия решений иллюстрируется многошаговой задачей управления запасами, когда информация о фактическом спросе в данном периоде используется для пересмотра неопределенностей спроса в будущем. В некоторых случаях процедуры последовательного принятия решений требуют слишком больших вычислений. В связи с этим рассматриваются условия упрощения вычислений и различные варианты учета прошлого опыта. [c.10]
Если продолжить в дальнейшем такие корректировки на основе учета характеристик случайного спроса, то двухэтапная задача перерастет в многоэтапную стохастическую задачу управления (см. Динамическое программирование, Многошаговые процессы). [c.349]
Практика показала, что в лучших разработках создание АСУ осуществлялось на основе третьего подхода — многошагового, основанного на принципе "от потребностей практики". Согласно этому принципу на начальном этапе автоматизируется деятельность конкретных должностных лиц последовательно, начиная с автоматизации простейших информационных процедур путем разработки отдельных ИРЗ. Созданные ИРЗ по мере их накопления, оценки эффективности их использования и корректировки объединяются в АИС, автоматизирующие решение задач управления и управленческой деятельности в целом. При такой автоматизации управленческой деятельности уточнение целей и задач управления, а также изменение состава и структуры системы управления происходит постепенно, а автоматизация выполнения информационных процедур проходит всестороннюю проверку еще в процессе создания АСУ. Кроме того, должностные лица постепенно обучаются работе с ЭВМ, и в их сознании укрепляется уверенность в необходимости использования ЭВМ в практической работе. Все сказанное выше обеспечивает успех автоматизации управленческой деятельности. [c.327]
Динамическое программирование. В 1 гл. III рассматривался метод динамического программирования, весьма эффективный при изучении многошаговых процессов принятия решений. Тот же метод оказывается полезным и при решении непрерывных задач управления Чтобы показать это, сначала опишем концепцию в целом, а потом проиллюстрируем ее на примере [c.220]
Только здесь переменные модели являются функциями времени. Если модель является многошаговой (например, типа (3.18), (3.21) — (3.23)), то в случае конечного числа шагов каждая функция времени описывается конечным числом скалярных величин, так что задачу оптимального управления удается свести к некоторой задаче оптимизации для специально сконструированной статической модели. Для ее решения можно применить упоминавшиеся ранее методы оптимизации. В частности, если динамическая модель является линейной, т. е. удовлетворяет соотношениям (3.18), (3.19), (3.23), (3.24), то можно применить методы линейного программирования. При этом задача линейного программирования благодаря своему происхождению имеет специальную форму, которой можно воспользоваться для упрощения расчетов. [c.58]
В середине пятидесятых годов Л. С. Понтрягин выдвинул так называемый принцип максимума, дающий необходимые условия оптимальности для управляемых систем типа (3.11) с ограничениями на управление типа (3.13). В дальнейшем принцип максимума был обобщен на системы с ограничениями (3.14), характерными для экономических задач (см. [90J). Принцип максимума позволяет качественно проанализировать задачу оптимального управления, выявить особенности оптимальных воздействий на систему и оптимальных траекторий движения. В том случае, когда в исследовании необходимо найти оптимальное воздействие на систему, дифференциальные уравнения (3.11) обычно аппроксимируются многошаговыми уравнениями типа (3.21) и проблема сводится к решению статической задачи оптимизации. [c.59]
См. также Алгоритм управления, Дерево решений, Лицо, принимающее решения, Многошаговые процессы принятия решений, Область допустимых решений, Планово-экономическая задача, Последовательные методы принятия решений, Решение игры, Системы поддержки решений, Теория рейхе)чий, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач. [c.311]
В более полном варианте задача предполагает выработку воздействий, обеспечивающих их заданную целевую траекторию в пространстве состояний. В общем случае такая траектория имеет вид сети, каждая вершина которой сопоставляется с определенным логическим выражением, описывающим требуемое состояние объектов управления и/или объектов производства, с которыми работает система. Выработка закона управления реализуется как процесс принятия решения в сложной среде, а при планировании многошаговых цепочек достижения целевых состояний задача имеет непосредственный логический вывод. [c.182]
Все рассмотренные нами подходы к планированию можно обсуждать и под этим углом зрения, но задача нашей книги несколько иная, чем планирование вычислений. Поэтому мы рассматривали принципы построения планировщиков под углом зрения поиска многошаговых решений по управлению объектами сложной природы. [c.267]
Наиболее эффективным методом для решения нелинейных задач подобного типа является метод динамического программирования. Специфика метода динамического программирования заключается в том, что для отыскания оптимального управленческого решения анализируемый процесс расчленяется на отдельные этапы, превращаясь таким образом в многоэтапный, многошаговый. При этом каждый раз оптимизируется управление лишь на одном этапе. Таким образом, модель размерности и заменяется -разовой оптимизацией модели размерности единица . Другая особенность задач, решаемых методом динамического программирования, состоит в том, что процесс перехода экономической системы из одного состояния в другое [c.111]
ВЫИГРЫШ (gain). 1. Победа в соревновании, состязании, конкуренции. 2. Приз, выгода, получаемые в результате победы. 3. Доход, полученный от выигрышных облигаций, участия в лотереях, разного рода играх и т. д. Облигации государственных займов, по которым доход устанавливается условиями их выпуска, выплачивается в форме выигрыша. Денежные выигрыши выплачиваются также вкладчикам, которые свои сбережения разместили в форме выигрышных вкладов. В теории игр — результат игры для ее участника (игрока), имеющий количественное выражение (например, выигрыш определенной суммы денег), но часто и не имеющий количественного выражения. В последнем случае, однако, возможно некоторое условное числовое обозначение, как, например, в шахматах (выигрыш 1, проигрыш О, ничья 0,5). Величина, противоположная выигрышу, — платеж. При описании игры разные авторы предпочитают тот или иной термин, причем нередко выигрышем (отрицательным) называется и проигрыш, а платеж соответственно выигрышем. В задачах динамического программирования выигрышем называется численная величина, максимизируемая в процессе многошагового оптимального управления (то же, что в ряде других случаев обозначается термином полезность ). Различают выигрыш общий и выигрыш на каждом шаге управления. [c.120]
Формальная постановка двухкритериальной задачи при управления портфелем в многошаговом случае [c.39]
В работе [39] описана система Watson, предназначенная для управления портфелем пенсионного фонда. При помощи данной системы можно решат задачи многошагового линейного и квадратичного стохастического програм мирования. Наиболее эффективным методом их решения оказалась вложен ная декомпозиция Бендерса. [c.730]