Рассмотрим многоэтапную линейную стохастическую задачу с условными вероятностными ограничениями вида (1.3) — (1.5). В предположении, что задача решается в априорных решающих правилах, можно придать ей в ид (1.6) — (1.8). [c.243]
Область определения решающих правил в многоэтапных задачах линейного стохастического программирования >с безусловными вероятностными ограничениями может быть записана следующим образом [c.200]
Сформулируем условия, гарантирующие кусочную линейность оптимальных решающих правил линейных многоэтапных задач стохастического программирования с условными вероятностными ограничениями. [c.249]
Отметим, что многоэтапные задачи стохастического программирования не являются тривиальными обобщениями двухэтапных задач. Многие результаты, справедливые для двухэтапных задач общего вида, неверны для многоэтапных. Например, оптимальные решающие правила линейных двухэтапных задач с вероятностными ограничениями — кусочно-линейные функции от некоторых случайных параметров условий задачи. Для многоэтапных задач это утверждение, вообще говоря, неверно [70]. [c.256]
Соотношения между решающими правилами задач стохастического программирования с условными и безусловными статистическими ограничениями определяются следующей теоремой, являющейся естественным обобщением утверждения, установленного в [340] для частной линейной многоэтапной задачи управления в условиях неполной информации. [c.198]
В литературе исследуются и (при некоторых предположениях относительно распределения случайных параметров условий задачи) решаются задачи с безусловными вероятностными ограничениями, в которых решающие правила заранее предполагаются линейными. Решение многоэтапных стохастических задач с безусловными ограничениями при достаточно общих предположениях относительно допустимых решающих правил требует преодоления серьезных теоретических и вычислительных трудностей. В ряде случаев исследование упрощается при сведении задачи с безусловными статистическими ограничениями к эквивалентной стохастической задаче с условными статистическими ограничениями. [c.201]
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]
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]
Приведем некоторые качественные характеристики важного частного класса многоэтапных задач стохастического программирования с априорными решающими Правилами. Речь идет о многоэтапных линейных стохастических задачах с условными вероятностными ограничениями. Компоненты вектор-функции i f (u)fe, xk) представляют собой в рассматриваемом классе задач условные характеристические функции полупространств, определяемых строками неравенств [c.234]
В (308] и 169] утверждалось, что оптимальные решающие правила Xs ( oft-1) многоэтапных линейных стохастических задач с условными вероятностными ограничениями представляют собой кусочно-линейные функции от F 1 (I—afe( oft-1)) и решающих правил предшествующих этапов. В [70] указано, что сформулированное утверж--дение, тривиальное для двухэтапной задачи, вообще говоря, несправедливо при числе этапов, большем двух. Там же построен соответствующий пример. В последующей работе Э10] авторы привели некоторые условия, при которых, по их мнению, оптимальные решающие правила многоэтапных задач кусочно-линейны. Можно, однако, построить задачи, удовлетворяющие требованиям из [310], оптимальные решающие правила которых тем не менее не кусочно-линейны. [c.249]
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]
Настоящая глава посвящена многоэтапным стохастическим задачам с условными ограничениями и априорными решающими правилами. Качественный анализ таких задач связан с существенно большими трудностями, чем исследование стохастических задач с апостериорными решающими правилами. В общем случае для задач с априорными решающими правилами несправедливы теоремы двойственности, подобные тем, которые доказаны в предыдущей главе для задач с апостериорными решениями. Во многих случаях детерминированные эквиваленты задач с априорными решающими правилами оказываются многоэкстремальными моделями. Трудности, с которыми сопряжено исследование таких моделей, вынуждают сузить диапазон рассматриваемых задач по сравнению с кругом задач, обсуждаемых в предыдущей главе. Мы ограничимся здесь1 главным образом линейными задачами с условными вероятностными ограничениями. [c.233]