Методы исследования операций Системный анализ, имитационное моделирование, управление запасами, теория расписаний, сетевое планирование и управление, методы теории массового обслуживания, математическое (линейное, нелинейное, динамическое, дискретное, стохастическое) программирование, метод ветвей и границ и др. [c.430]
С их помощью формируется представление о плане как о сложной системе, имеющей многообразные разрезы изучения, характеристики и свойства. Мы видели свою задачу в том, чтобы отчасти дополнить эти представления разрезами адаптивных характеристик, сделать реализуемыми (для планов) идеи стохастического программирования, пути конкретизации и упрощения некоторых подходов. Кроме того, мы стремились сформировать дополнительные инструменты для анализа зоны неопределенности (все адаптивные характеристики) и отчасти расширить подходы к оптимальному планированию путем учета в нем некоторых новых категорий (маневренность, эластичность, надежность и др.). [c.7]
В любом случае эти затраты определимы, и существуют различные подходы к их обоснованию, соответствующие различным постановкам задач стохастического программирования. (Здесь мы не имеем в виду трудностей информационного обеспечения.) [c.16]
Стохастическое программирование дает, как известно, многообразные возможности постановок задач в зависимости от того, что понимается под планом задачи, в какой форме заданы его ограничения, каким образом заданы матрицы стоимостных и расход- [c.34]
Применение аппарата теории надежности помогает расчленить сложнейшие задачи стохастического программирования, выделить из них собственно задачи управления топологией плана, резервами, элементной надежностью, которая в нашем случае может быть интерпретирована как определенная модификация эластичности плана. [c.35]
Ниже будет описана модификация локальной постановки задачи оптимизации кратности запасов газа, которая предельно упрощена с точки зрения учета различных распределительных аспектов плана. Учет в основном только адаптивной характеристики надежности плана и соответственно небольшая размерность задачи позволяют поставить и реализовать ее как задачу стохастического программирования. [c.74]
Первые два направления могут обеспечить некоторое количественное уточнение оптимальной кратности запасов газа. Наиболее же перспективно третье направление, которое, однако, могут ограничить вычислительные возможности методов стохастического программирования. Дело в том, что задача учета в модели нескольких адаптивных характеристик в некоторых случаях реализуема только при статической постановке. [c.75]
Юдин Д. Б. Математические методы управления в условиях неполной информации (задачи и методы стохастического программирования). М., Сов. радио , 1974. 400 с. [c.80]
Задачи, в которых с/, a /, bt — случайные величины, относят к задачам стохастического программирования. [c.146]
Для решения задачи стохастического программирования в Р- постановке и с вероятностными ограничениями переходят к детерминированному эквиваленту [c.148]
Опыт применения в нефтеперерабатывающей промышленности детерминированных моделей, формализация которых осуществлялась в основном на базе методов линейного программирования, показал объективную необходимость привлечения аппарата нелинейного и стохастического программирования для повышения адекватности математического описания нефтеперерабатывающих производств реальным условиям принятия и реализации планово-управленческих решений. [c.3]
В стохастическом программировании рассматриваются задачи принятия управленческих решений в условиях риска или неопределенности. [c.52]
Задачи стохастического программирования классифицируются по определению плана,Г. Показателям качества, условиям задачи и способу получения информации, методам решения. [c.53]
В связи с этим можно считать, что содержанию задачи текущего планирования производственной программы соответствуют в первую очередь одноэтапные задачи стохастического программирования. [c.55]
Динамический характер задач календарного планирования отражается в многоэтапных задачах стохастического программирования. [c.55]
Известно [43, 44], что решение задач стохастического программирования определяется решающими правилами" или решающими распределениями". [c.56]
Рассмотрим возможности применения различных постановок одно-этапной задачи стохастического программирования для оптимизации текущей производственной программы НПП. Отличительной особенностью производственной программы является то, что она принимается до наблюдения реализаций случайных параметров условий задачи и не может быть скорректирована по фактически реализованным значениям внешних и внутренних связей. [c.56]
Задача стохастического программирования (3.1) -(3.3) в зависимости от вида целевого функционала (3.1) преобразуется в одноэтапную М -модель с вероятностными ограничениями, одноэтапную /"-модель с вероятностными ограничениями, одноэтапную /"-модель со смешанными условиями (для решения этих моделей используются априорные или апостериорные решающие правила) либо в одноэтапную задачу с построчными вероятностными ограничениями и решающими правилами нулевого порядка. [c.57]
Рассмотренные одноэтапные постановки задачи стохастического программирования не отражают особенностей календарного планирования непрерывных производств в условиях неполной информации. Это связано прежде всего с тем, что информационная структура одноэтапных задач не соответствует содержательной постановке задач календарного планирования. [c.58]
Рассмотрим многоэтапную задачу стохастического программирования с условными статистическими ограничениями и с априорными решающими правилами [43], отражающую динамический характер задач календарного планирования непрерывного производства [c.58]
Подобной содержательной постановке задачи планирования в наибольшей степени удовлетворяет информационная и алгоритмическая структура двухэтапных задач стохастического программирования. [c.60]
Формализуем задачу двухэтапного стохастического программирования в виде [43] [c.60]
Учитывая высокую размерность, для решения задачи целесообразно применять непрямые методы стохастического программирования. Детерминированный аналог рассматриваемой задачи также имеет линейный вид. В результате решения для НПП определяется годовая производственная программа и осуществляется оптимальное распределение топливно-энергетических ресурсов в условиях неполноты информации. [c.74]
Задача (3.92) — (3.96) является задачей многоэтапного стохастического программирования, модель которой помимо критерия оптимальности (3.92) содержит условия неотрицательности переменных (3.96), детерминированные (3.93), жесткие вероятностные (3.94) и безусловно статистические (3.95) ограничения. [c.78]
Приведенные здесь результаты, предназначенные прежде всего для изучения погрешностей двух типов, могут рассматриваться в качестве вспомогательного аппарата для постановки задачи стохастического программирования в нефтепереработке. Однако в практических целях важно знать не только относительную, но и абсолютную погрешность реализации плана выработки продукции, определить ожидаемую область варьирования коэффициента отбора а в зависимости от концентрации у, т. е. ее размах R (а). Точка экстремума У ах в этом случае отличается от Углах (см. формулу (5.28)), так как функция абсолютной погрешности ф (у), в отличие от А (у), имеет вид [c.150]
Задача планирования для НПП в детерминированной или вероятностной постановке сводится к решению задачи линейного или выпуклого программирования, причем задачи стохастического программирования, характерные для НПП, как показано в работе [47], преобразуется в эквивалентную задачу линейного программирования, которая имеет вид [c.205]
Методы статистической теории принятия решений (теория игр, теория массового обслуживания, стохастическое программирование) используются для стохастического описания реакции потребителей на изменение рыночной ситуации. Можно выделить два главных направления применения этих методов для статистических испытаний гипотез о структуре рынка и предположений о состоянии рынка, например, исследование степени лояльности к торговой марке, прогнозирование рыночной доли. [c.116]
Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов (константы ограничений) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. [c.172]
Модель (1)-(9) представляет собой задачу нелинейного стохастического программирования, которая может быть сведена к эквива -лентной детерминированной задаче заменой условий (3) соответствующими детерминированными эквивалентами. Как следует из (I), ее минимизация осуществляется как по глобальным переменным системы Pj, Pj, Ц ц так и по техническим решениям элементов ц -, Их оптимальные значения могут определяться, например, бозградиент-ными методами минимизации по векторам Р -, 9j, QIJ При этом в ходе решения (при фиксированных / Р, , Q j ) выбираются технические решения по газопроводным участкам и компрессорным станциям. [c.32]
Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. М., "Наука", 1976, 239 с. [c.33]
Заметим, что формально векторы kr= a r bY , sl r , wr , [c.47]
Система условий (2.58) — (2.61), при определенных допущениях, может оыть сведена к детерминированной нелинейной системе [43]. Включение указанных условий в оптимизационную задачу с целью единовременного комплексного решения проблемы выбора оптимальных уровней надежности и варианта производственной программы комплекса НПП представляет собой сложную, а ввиду отсутствия в настоящее время эффективных численных методов практически нерешаемую в реальном масштабе времени проблему. Все это позволяет утверждать, что перспективы развития методов динамического моделирования связаны, прежде всего, с развитием методов стохастического программирования. [c.49]
Объективно присущая процессам нефтепереработки неполнота информации о состоянии внешней и внутренней среды определяет целесообразность применения методов стохастического программирования для решения задач планирования и управления нефтёперёр атыв ющи-ми предприятиями. [c.52]
Методы и модели планирования и управления в условиях неполной информации достаточно подробно описаны в монографиях [42—46]. Рассмотрим основные понятия, необходимые при постановке, исследовании и решениии задач стохастического программирования. [c.52]
В зависимости от содержания и сферы приложения задачи решение (план) представляет собой детерминированный или случайный вектор. Существуют ситуации, когда необходимо обеспечить удовлетворение ограничений при всех реализациях случайных параметров. В этом случае возникают жесткие постановки задачи стохастического программирования. Дифференцированная оценка областей определения, имеющих различные вероятности реализации, установление штрафов на величину невязок приводят к более реалистичным нежестким постановкам. [c.53]
Формально этому требованию удовлетворяет следующая одноэтап-ная задача стохастического программирования с статистическими условиями в жесткой постановке найти детерминированный вектор X, минимизирующий [c.56]
Одной из особенностей нефтеперерабатывающего производства является его многотоннажность. В связи с этим особую важность приобретают точностные характеристики используемых для расчетов моделей. Возможности применения линейного программирования в этом отношении ограничены, вследствие чего в последнее время получили также развитие стохастические модели. Одна из первых формализации задачи текущего планирования производственной программы НПП в классе задач стохастического программирования осуществлена в работе [65]. [c.109]
Более широкие возможности имеет пакет Стохастическая оптимизация", созданный на базе ППП Линейное программирование в АСУ" (ППП ЛП АСУ) [102]. ППП ЛП АСУ предназначен для решения и анализа задач линейного программирования (ЛП), нелинейного программирования (НЛП) с нелинейными функциями сепарабельного вида, целочисленного программирования (ЦП) и задач специальной узкоблочной структуры. Размерность решаемых задач составляет для ЛП до 16000 строк, для ЦП — до 4095 целочисленных переменных и 60000 строк для задач узкоблочной структуры. Пакет может быть использован также для решения задач стохастического программирования (СТП) при построчных вероятностных ограничениях. В последнем случае необходимо предварительно построить детерминированный аналог. [c.179]
Детерм ими рованн ые модели Модели стохастического программирования Модели принятия решений при наличии элементов неопределенности [c.76]
Смотреть страницы где упоминается термин Стохастическое программирование
: [c.152] [c.7] [c.35] [c.146] [c.147] [c.4] [c.55] [c.73] [c.226]Смотреть главы в:
Менеджмент -> Стохастическое программирование
Популярный экономико-математический словарь -> Стохастическое программирование
Математическое оптимальное программирование в экономике -> Стохастическое программирование
Математические методы управления в условиях неполной информации (1974) -- [ c.3 , c.18 , c.30 ]
Популярный экономико-математический словарь (1973) -- [ c.126 ]