Различными учеными были в дальнейшем предложены и другие подходы к измерению количества информации комбинаторный подход, топологический подход, алгоритмический подход, концепция разнообразия. [c.18]
Современной психологией установлено, что все разнообразие комбинаторных (состоящих из множества объектов) задач может решаться средствами наглядно-действенного (Н—Д—М) и наглядно-образного (Н—О—М) мышления. Для первого характерна развернутая форма анализа и синтеза при отсутствии заранее заданного критерия для второго, более высокого средства мышления— отсутствие реальной предметной основы. Мыслительная деятельность строится в данном случае на воображаемой ситуации [8, 11, 12]. [c.68]
Следовательно, на практике собственно аналитика расчета уровня НЗ должна ограничиваться расчетом вероятностей издержек отсутствия запасов при различных величинах неприкосновенного запаса (табл. 40) и определением издержек при возникновении форс-мажорного фактора (в нашем примере — издержек остановки). После этого производится расчет общего оптимума на основе данных различных комбинаторных сочетаний (см. табл. 44). [c.281]
Инвестиции как альтернативная возможность вложения капитала в любые объекты хозяйственной деятельности. Инвестируемый предприятием капитал целенаправленно вкладывается в формирование имущества предприятия, предназначенного для осуществления различных форм его хозяйственной деятельности и производства различной продукции. При этом из обширного диапазона возможных объектов инвестирования капитала предприятие самостоятельно определяет приоритетные формы имущественных ценностей (объектов и инструментов инвестирования), которые в учетно-финансовой терминологии носят название активы". Иными словами, с экономических позиций инвестиции можно рассматривать как форму преобразования части накопленного капитала в альтернативные виды активов предприятия. С позиций возможностей вложения капитала в производство различных видов продукции инвестиции характеризуются как комбинаторный процесс. В комбинации с другими факторами производства инвестируемый капитал может быть использован для выпуска как продукции потребительского назначения, так и капитальных товаров в форме средств и предметов труда (формируя в последнем случае отложенное потребление в виде запаса реального капитала). [c.13]
В такой постановке данная задача относится к классу комбинаторных. [c.109]
Как видно из приведенного перечня основных разделов технико-экономического прогноза в области технической подготовки, все его показатели должны выявляться альтернативно, вариантно, исходя из ряда исходных позиций — целей, условий и комбинаций их. При этом большинство из них, как и во всяком прогнозе, носит комбинаторный и вероятностный характер. В каждом случае должна определяться степень вероятности того или иного прогностического показателя и в целом создания изделия по прогнозируемому параметрическому ряду и его эффективности. Как и во всяком прогнозе и плане, определение оптимального варианта представляется сложным процессом. [c.124]
Второй аспект заключается в том, что только использование машин позволяет применить многие оптимизационные, комбинаторные и другие методы решения производственных задач. Следовательно, использование электронных машин в управлении производственными процессами обеспечивает оптимизацию их выполнения. [c.22]
Решение этого комплекса задач осуществляется на единой математической основе. Помимо сетевых моделей при расчете календарно-плановых нормативов использованы методы математического анализа, комбинаторно-эвристические процедуры и теория математической статистики. [c.45]
Комбинаторная оптимизация и задача коммивояжера [c.109]
В задачах комбинаторной оптимизации требуется найти наилучшее из конечного, но обычно очень большого числа возможных решений. Если задача характеризуется характерным числом элементов (размерностью задачи), то типичное число возможных решений, из которых [c.109]
Все NP -полные задачи одинаково сложны (поскольку все они сводятся друг к другу за полиномиальное время), и методы решения любой из них можно применять также и к другим задачам комбинаторной оптимизации. Поэтому нам в этой главе достаточно сосредоточиться на одной такой задаче. Исторически наиболее исследованной и популярной задачей такого рода (своего рода "мушкой дрозофилой" комбинаторной оптимизации), которая используется для сравнения различных алгоритмов, стала задача коммивояжера. [c.110]
Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений комбинаторные модели [c.130]
Для решения задач дискретного программирования широко применяются комбинаторные методы, основная идея которых заключается в замене полного перебора всех решений их частичным перебором. Одним из таких методов является метод ветвей и границ, основе которого лежат следующие построения, позволяющие существенно уменьшить объем перебора решений [c.212]
К.м. во многом носят эвристический характер, индивидуальны для разных классов задач, а часто и для отдельных задач. Причем нередко чем более специален такой метод, тем эффективнее задача решается на ЭВМ. Специальными комбинаторными задачами являются задачи теории расписания. [c.147]
Комбинаторные методы решения экономических задач 147 [c.469]
Более тесной зависимостью связаны показатели невербального интеллекта с поведенческими особенностями личности. Например, комбинаторное мышление тесно взаимосвязано с такими разноплановыми характеристиками личности, как коллективизм, творческая активность, способность брать на себя ответственность за нестандартное решение, индивидуальная рефлексия, социально-психологическая перцепция, социальная пластичность, эмоциональная устойчивость. [c.241]
Первые попытки измерения информации были предприняты более семидесяти лет назад. Так, в 1928 г. Р. Хартли предложил ряд идей, вошедших в качестве основополагающих как в комбинаторный, так и вероятностный подход в теории информации. [c.13]
Точные методы решения задач целочисленного программирования можно классифицировать как методы отсечений и комбинаторные методы. [c.466]
В настоящее время разработаны две группы таких методов [60]. Первую группу составляют методы отсечения (метод целочисленных форм и др.). (Вторую — комбинаторные методы (метод ветвей и границ, аддитивный алгоритм и др.). Наибольшее распространение при решении задач с булевыми переменными получил аддитивный алгоритм Балаша. Для реализации этого метода на ЭВМ разработаны программы. Одна из таких программ, получившая широкое распространение, разработана 3. В. Коробковой [62]. Для того, чтобы воспользоваться этой программой, необходимо задачу целочисленного линейного программирования привести к виду [c.188]
Сети минимизирующие энергию, рассмотренные в предыдущей главе при релаксации к одному из своих стационарных состояний решают, по существу, оптимизационную задачу - поиск минимума определенной функции своего состояния - энергии. Следовательно и ассоциативную выборку информации, и выявление прототипов можно сформулировать как частный случай задачи оптимизации. В целом же, оптимизационные задачи представляют собой широкий класс задач, часто встречающихся на практике, в частности, в экономике и бизнесе. В этой главе мы покажем как нейросети можно приспособить к решению таких задач на примере очень важного класса задач комбинаторной оптимизации. Такие задачи, кроме прочего, позволят нам познакомиться с новыми методами оптимизации, отличающимися от градиентных методов, лежащих в основе обучения методом ba kpropagation. [c.109]
Задачи, допускающие гарантированное нахождение оптимума целевой функции за полиномиальное время, образуют класс Р. Этот класс являюется подклассом более обширного класса NP задач, в которых за полиномиальное время можно всего лишь оценить значение целевой функции для конкретной конфигурации, что, естественно, гораздо проще, чем выбрать наилучшую из всех конфигураций. До сих пор в точности не известно, совпадают ли эти два класса, или нет. Эта проблема, Р Ф NP, о которую сломано уже немало математических копий. Если бы эти классы совпадали, для любой задачи комбинаторной оптимизации, точное можно было бы гарантированно найти за полиномиальное время. В такой "подарок судьбы" никто не верит, и практически разрешимыми считаются задачи, допускающие полиномиальное решение хотя бы для типичных (а не наихудших) случаев. Такова, например, общая задача линейного п рогра м м и рова н ия. [c.110]
Фритцке и Вильке разработали целый класс самоорганизующихся (и обучаемых с учителем) сетей с изменяющейся структурой, такие как Растущие Клеточные Структуры, Растущий Нейронный Газ и Растущие Сетки. Первые и были использованы ими для решения задачи коммивояжера (и других задач комбинаторной оптимизации). [c.118]
Чтобы продвинуться в решении этой задачи, нам надо определить количество С(п,т), которое есть число определенных способов выбора т элементов среди п элементов, независимо от порядка выбора элементов т. Комбинаторный фактор С(п,т) имеет простое математическое выражение С(п, т) = п /т (п - т) где т , под названием факториал т, определяется как m = mx(m-l)x(m-2)x...x3x2xl. (n = 52,m=13) = 635,013,559,600 дает, например, число возможных вариантов сдач при игре в бридж, а С(п = 52, m = 5) = 2,598,960 - число возможных сдач при игре в покер. Теперь мы можем использовать С(п,т), чтобы оценить вероятность /V Если среди г выбранных шаров есть k красных шаров, то r-k - это число черных шаров. Таким образом, существует (n0k) различных вариантов выбора красных шаров и (N-n0r-k) вариантов выбора черных шаров. Общее число вариантов выбора г шаров из числа N есть (N,r). Следовательно, вероятность Pk того, что группа из г шаров, выбранных таким образом, будет состоять точно из k красных шаров есть произведение С(п0 k) x (N-n0r-k) числа способов, соответствующих выбору точно k красных шаров из г, деленное на общее число (N, r) возможных вариантов выбора г шаров (в данном случае мы просто используем, так называемое, "частотное" определение вероятности [c.338]
СЛУЧАЙНЫЙ ПОИСК [random sear h] — вычислительная процедура (поиск оптимального решения), относится к комбинаторным методам решения экономических задач. Для начала находят любое допустимое решение задачи. Затем случайным образом (наугад) переходят к другой точке (в пределах той же области допустимых решений). Снова подсчитывают величину целевой функции и определяют, лучше ли полученньтрезультат, чем первый допустимый, или хуже. В зависимости от этого либо возвращаются в исходную точку и оттуда снова начинают движение, либо уже из полученной точки делают новый случайный шаг. Примерно такая процедура позволяет получать решения некоторых задач на ЭВМ быстрее, чем иными способами. [c.332]
Модифицирующие (улучшение, дополнение исходных технологий, техники, методов управления) Комбинаторные (сочетание радикаль-ных с модифицирующими) [c.231]