Подчеркнем особенности решения многоэтапных стохастических задач с условными статистическими ограничениями. Проведем рассуждения в терминах априорных решающих правил. Обсуждение особенностей решения задач с апостериорными решающими правилами проводится по такой же схеме. [c.195]
Как мы видели, вычисление априорных решающих правил линейной многоэтапной стохастической задачи с условными вероятностными ограничениями сводится к решению задачи вида (1.6) — (1.8). Условная функция распределения компонент вектора bi при фиксированном наборе со1 -1 предполагается известной. Однако вычисление [c.239]
Во всех рассмотренных в настоящем параграфе моделях не было необходимости в индуцированных ограничениях, обеспечивающих разрешимость задач последующих этапов. Отсюда. простота анализа моделей. В тех случаях, когда структура условий многоэтапной стохастической задачи не исключает необходимости в индуцированных ограничениях, вычисление априорных решающих правил существенно усложняется. [c.247]
При допущениях, аналогичных допущениям п. 4.1, можно построить оптимальные априорные решающие правила для частного класса нелинейных многоэтапных задач стохастического программирования с условными вероятностными ограничениями. [c.250]
Теорема 4.1. Пусть А — множество допустимых решающих правил (апостериорных пли априорных) многоэтапной стохастической задачи с безусловными статистическими ограничениями [c.198]
Построим априорные решающие правила еще для одного частного класса многоэтапной задачи линейного стохастического программирования с условными ве-.роятностными ограничениями вида (1.3 — (Р1.5). Как мы видели, такие задачи могут также быть переписаны в форме (1.6) — (1.8). [c.245]