Однако метод простого перебора заранее разработанных вариантов имеет некоторые существенные недостатки. Во-первых, даже при сравнении большого числа проектных вариантов новой техники нет полной гарантии, что выбранный вариант действительно является оптимальным, так как выбор ограничен наличными вариантами. Во-вторых, увеличение числа проектных вариантов приводит не только к увеличению вероятности выбора оптимального варианта новой техники, но и сопровождается ростом объема проектных работ, которые останутся не внедренными в производство, так как реализуется лишь один вариант. Кроме того, увеличение числа возможных [c.136]
Это чрезвычайно сложная задача. Универсальный подход к ее решению состоит в методе последовательного перебора всех сочетаний проектов, поскольку проранжировать проекты в условиях ресурсных ограничений попросту невозможно. [c.307]
Метод оптимального планирования является естественным развитием идеи ограниченного перебора реализуемых планов. Он предполагает проведение сравнительного анализа всех допустимых реализуемых планов и выбора из них оптимального, с позиции критерия системы, плана. Практическое применение процедур оптимального планирования требует решения ряда проблем. Так, необходимо иметь формализованные описания целевой функции и модели ограничения системы, нужно уметь выбирать среди множества всех допустимых планов оптимальный. Решение первой задачи лежит в сфере построения математических моделей различных элементов народного хозяйства. Проблема эта частично уже рассматривалась нами в предыдущих главах. Разработка конструктивных алгоритмов поиска оптимальных планов является предметом математического программирования. Как правило, практическое использование этих методов требует выполнения большой вычислительной работы и использования уже не счетов и арифмометров, а мощных и современных ЭВМ. Хорошо развитая к настоящему времени теория, широкий набор теоретически и эмпирически обоснованных алгоритмов уже в настоящее время дают возможность на практике решать широкий класс задач оптимального планирования. Здесь могут быть названы транспортные задачи, задачи размещения предприятий, задачи календарного планирования, задачи сетевого планирования и многие другие. Достигнутые в этом направлении успехи и имеющиеся проблемы хорошо известны из литературы по оптимальному планированию и математическому программированию [c.62]
При составлении меню методом "случайного перебора" в машину вводят программу, содержащую полные данные о компонентах пищи, специфических ограничениях и кодированную информацию о калорийности, составе, стоимости, цвете, форме, вкусе и аромате блюд. При этом машина выбирает только те блюда, которые соответствуют нормам и заданным ограничениям. [c.108]
Как видно, описанный здесь метод решения, основанный на полном переборе вершин, является значительно более простым л эффективным, нежели непосредственное использование метода множителей Лагранжа. В то же время не следует считать, что решение задач линейного программирования является простым делом, состоящим просто в полном переборе вершин множества допустимых значений переменных. Для того чтобы понять это, достаточно заметить, что вершина множества допустимых точек (в том случае, когда это множество имеет внутренние точки) в задаче (4.22) — (4.24) связана с обращением в равенства п ограничений из их совокупности (4.23), (4.24). Таким образом, вообще говоря, число вершин множества (4.23), (4.24) может равняться числу различных сочетаний по п ограничений из общего числа т + п. Число различных сочетания [c.51]
Для практического использования может быть предложена процедура, предусматривающая максимальное ограничение числа рассматриваемых альтернатив на основе их неформального содержательного анализа, а затем формирование лучших комбинаций из оставшихся при помощи методов математического программирования или перебора. [c.81]
Направленный перебор. Начнем с точки, удовлетворяющей ограничениям (ее можно найти простым перебором). Будем последовательно или случайно (метод случайного поиска) менять ее координаты на определенную величину А, каждый раз переходя в точку с более высоким значением целевой функции. Если выйдем на плоскость ограничения, будем двигаться по ней, находя одну из координат по уравнению ограничения. Затем движение по ребру (когда два ограничения-неравенства переходят в равенства)... Остановка — в вершине линейного многогранника. Решение найдено (с точностью до А если необходимо, в окрестности найденного решения проводим направленный перебор с шагом Д/2, Д/4 и т.д.). [c.170]
Симплекс-метод. Это один из первых специализированных методов оптимизации, нацеленный на решение задач линейного программирования, в то время как методы простого и направленного перебора могут быть применены для решения практически любой задачи оптимизации. Он был предложен американцем Г.Данцигом в 1951 г. Симплекс-метод состоит в продвижении по выпуклому многограннику ограничений от вершины к вершине, при котором на каждом шаге значение целевой функции улучшается до тех пор, пока не будет достигнут оптимум. [c.170]
Найдем объем заказываемой партии (0, при котором минимизируется функция средних затрат склада за единицу времени, т.е. функция Z (Q). На практике величины Q часто принимают дискретные значения, например из-за использования транспортных средств определенной грузоподъемности в этом случае оптимальное значение (бога.) находят перебором допустимых значений Q. Мы будем считать, что ограничений на принимаемые значения Q нет, тогда задачу на минимум функции Z (Q) можно решить методами дифференциального исчисления [c.545]
Метод симплекс (8.1.) — метод решения основной задачи линейного программирования, заключающийся в целенаправленном переборе вершин многогранника ограничений с помощью методов линейной алгебры. [c.344]
СИМПЛЕКСНАЯ ТАБЛИЦА (СИМПЛЕКС-ТАБЛИЦА) [simplex table] — матрица, служащая средством перебора допустимых базисных решений (невырожденной) задачи линейного программирования при ее решении симплексным методом. Образуется из матрицы коэффициентов системы уравнений линейного программирования, приведенной к "канонической форме"75 последовательное ее преобразование по т.н. симплексному алгоритму позволяет за ограниченное количество шагов (итераций) получать искомый результат — план, обеспечивающий экстремальное значение целевой функции. [c.322]
Сценарный подход, также использованный в книге (гл. 3), в большей мере отвечает критериям устойчивого развития, поскольку применен к моделям совместной эволюции природы и экономики, хотя только на региональном уровне и пока без должного учета социальных факторов (в силу трудностей, отмеченных ранее). Вместе с тем, в нем остается недостаток первого подхода формирование с помощью экспертов альтернативных предположений об отдельных трудно моделируемых факторах, например, о научно-техническом прогрессе, федеральной налоговой политике, инвестиционных возможностях региона и пропорциях финансирования производства и природоохранной деятельности и т.д., фактически означает применение метода проб и ошибок (перебора значений некоторых недомоделированных факторов) и ограничение набора управляющих воздействий, что снижает управляемость рассматриваемой природно-экономической системы. Это является платой за недостаточную измеримость переменных состояний системы и недомоделированность ее динамики. [c.395]