Решение задачи распределения ресурсов онлайн

Научный руководитель др. С применением линейного программирования решается широкий круг задач экономического характера: задачи о комплексном использовании сырья, рационального раскроя материалов, задачи загрузки оборудования, размещения заказов по однородным предприятиям, задачи о смесях, задачи текущего производственного планирования статическая модельзадачи перспективного оптимального планирования, транспортная задача.

Решение задачи распределения ресурсов онлайн мода статистика решение задач

Как решить задачу 6 класса виленкин решение задачи распределения ресурсов онлайн

Подразделяется на следующие под этапы: формализация онтологического языка: представление объектов в форме классов и атрибутов, представление свойств и отношений; программная реализация интерфейса пользователя для доступа к онтологии. Потенциальными пользователями онтологии яв-ся управляющие ЛПР , аналитики, технологи ГТМ, специалисты в области информационных технологий и инженерии знаний.

Были проанализированы существующие за рубежом методики разработки онтологии и выявлено, что может являться исходными данными для этого:. В случае управления производственным предприятием к исходным данным для разработки онтологии отнесены экспертные знания, тексты регламентирующих документов по управлению бизнес-процессом и комплекс объектных моделей. В процессе разработки онтологии был проанализирован ряд методов извлечения концептов и выделены основные шаги: поверхностный синтаксический анализ; извлечение дескрипторов из текстов; поиск по шаблонам; алгоритм ранжирования страниц; морфологический анализ; распознавание имен; частей речи; категоризация существительных; концептуальная кластеризация и индукция; поверхностная естественно-языковая обработка; разметка частей речи синтаксические и лексические правила ; предметные заголовки из управляемого словаря; вручную уточненные концепты.

Позволяет с помощью средств визуализации создавать, редактировать, отлаживать онтологии. Осуществляет поддержку при объединении разных онтологии в одну и возможность их сравнения. Возможность генерации онтологии из массива данных с последующей корректировкой и уточнением.

На рис. Онтология, разработанная в Protege 3. Это позволяет широко использовать онтологию как пользователями, так и делает её машинно-читаемой и совместимой с другими онтологиями и программами. Результаты онтологического анализа используются при формализации знаний об управлении бизнес-процессами в базе знаний, в частности для определения терминологии суждений экспертов и выбора наименований переменных в условной и заключительной части правил.

Для представления категорий в логике первого порядка могут применяться два основных способа: представление с помощью предикатов или с помощью объектов. Категории служат для организации и упрощения базы знаний с помощью наследования. Отношения между классами и подклассами позволяют организовывать категории в виде некоторой таксономии, или таксономической иерархии.

Явно заданные таксономии использовались в прикладных науках в течение многих столетий биология, таксономия профессий, товаров. Логика первого порядка позволяет легко формулировать факты о категориях, либо связывая объекты с категориями, либо применяя кванторы к их элементам, как описано ниже. Любой объект — элемент некоторой категории: BB 2 Basketballs.

Любая категория — подкласс другой категории, например: Basketballs. Dogs Domesticalspecies. Хотя отношения между подклассами и классами, а также между элементами и множествами яв-ся для категорий наиболее важными, необходимо также иметь возможность формулировать отношения между категориями, которые не яв-ся подклассами друг друга.

Центральным понятием системного анализа яв-ся понятие системы. При описании процедуры проведения системного анализа было отмечено, что одной из составных частей этого процесса яв-ся формализация описания системы, то есть построение ее модели. Понятие модели системы играет важную роль в проведении системных исследований любой направленности. Модель -это искусственно создаваемый образа конкретного объекта, процесс или явления, в конечном счете, любой системы. Понятие модели связано с наличием какого-либо сходства между выбранными объектами, один из которых яв-ся оригиналом, а другой - его образом, выполняющим роль модели.

Модели яв-ся всегда упрощенным описанием системы. Модель-это отобращение реальной системы , имеющее определенное объективное соответствие ей и позволяющее прогнозировать и исследовать ее функциональные характеристики, определяющие взаимодействие системы с внешней средой. При составлении модели отражают отдельные стороны функционирования системы, то есть то специфичное, что направлено на решение поставленной целевой установки общей задачи системного анализа.

Сходство двух объектов с точки зрения выполнения каких-либо функций, целей или задач позволяет утверждать, что между ними существует отношение оригинала и модели. В задачах системного исследования первоочередной интерес представляет сходство поведения модели и объекта, выраженное на каком-либо формальном языке и изучаемое путем преобразований соответствующих формул или высказываний. Так приходим к понятию математической модели, являющейся основой аналитических исследований и имитационных экспериментов на ЭВМ.

Математические модели можно классифицировать таким же образом, как это было проделано в случае классификации систем. Остановимся на описании классов, имеющих принципиально различный характер в подходе к построению моделей, а именно, охарактеризуем следующие типы моделей: детерминированные, вероятностные и игровые модели. Детерминированные модели описывают поведение систем с позиций полной определенности состояний системы в настоящем и будущем.

Примерами таких моделей яв-ся описания физических закономерностей, формулы, описывающие взаимодействие химических веществ, программы обработки деталей и т. Детерминированный подход находит применение при решении задач планирования транспортных перевозок, при составлении расписаний, планировании и распределении ресурсов, в задачах материально-технического снабжения, в планировании производства.

Вероятностные модели описывают поведение системы в условиях воздействия случайных факторов. Следовательно, такие модели оценивают будущие состояния системы с позиций вероятностей реализации тех или иных событий. Примерами вероятностных моделей яв-ся описание времени ожидания, обслуживания или длины очереди в системах массового обслуживания, модели расчета надежности системы, модели определения риска от наступления нежелательного события и пр. Игровые модели дают возможность изучать конфликтные ситуации, в которых каждая из конфликтующих сторон придерживается своих взглядов, и характер поведения каждой из них диктуется личными интересами.

Примерами таких систем яв-ся отношения двух или нескольких производителей одинакового товара. Их поведение на рынке обусловлено интересами каждой из сторон. Как правило, эти отношения имеют характер конкурентной борьбы. Широкое применение математических моделей в задачах системного анализа обусловлено универсальностью подхода к анализу как систем в целом, так и явлений и процессов, происходящих в них, способностью отразить все разнообразие закономерностей их развития и поведения. При применении математического моделирования появ-ся возможность проведения глубокого анализа задачи, обнаружения ошибок и корректировки исходных постулатов.

При этом затраты на проведение исследований существенно меньше по сравнению с аналогичными исследованиями на реальных объектах. Если к тому же учесть,что ряд исследований на реальных объектах провести нет возможности либо по причине физической нереализуемости, либо ввиду больших материальных затрат, либо ввиду нежелательных последствий, наступаемых в результате завершения исследований, то становится понятным, что исследование на математических моделях яв-ся чуть ли не единственным способом решения поставленных задач.

Понятна нежелательность, мягко говоря, проведения натурных испытаний по установлению причин, приводящих к авариям на атомных электростанциях. Такие исследования проводят исключительно на моделях. При составлении моделей прояв-ся знания, опыт, интуиция и квалификация системных аналитиков.

Создание модели требует четких представлений о роли моделируемых систем в решении поставленной задачи системного анализа, об их особенностях, о предполагаемом использовании результатов системных исследований. Математические модели могут иметь вид формул, систем уравнений или неравенств, логических выражений, графических образов, отражающих зависимость между выходными параметрами, состояниями системы, входными параметрами и управляющими воздействиями.

Анализируемая система может быть описана разными моделями, каждая из которых обладает характерными свойствами и пригодна для решения лишь определенного круга задач, относящихся к структуре и функционированию системы. Методы матем. Подобного рода задачи решаются в различных отраслях деятельности: в экономике, при разработке проектов, составлении расписаний, планировании военных операций и т.

Термин программирование в применении к рассматриваемому типу задач понимается как поиск наилучших планов от английского слова programming - составление плана, программы действий. Для решения задач оптимизации со случайными параметрами разработано стохастическое программирование. Такие методы относят к булевому программированию. Задачи линейного программирования относятся к категории оптимизационных.

Они находят широкое применение в различных областях практической деятельности: при организации работы транспортных систем, в управлении промышленными предприятиями, при составлении проектов сложных систем. Многие распространенные классы задач системного анализа, в частности, задачи оптимального планирования, распределения различных ресурсов, управления запасами, календарного планирования, межотраслевого баланса укладываются в рамки моделей линейного программирования.

Линейное прогр-ние — раздел т. Если при этом выполняется неравенство. Простые ЗЛП допускают геометрическую интерпретацию, позволяющую непосредственно из графика получить решение и проиллюстрировать идею решения более сложных задач линейного программирования. Каноническая задача линейного программирования заключается в минимизации максимизации линейной целевой функции.

Иными словами, каноническая задача линейного программирования ЛП состоит в нахождении среди всех решений выписанной выше системы линейных уравнений такого ее неотрицательного решения, на котором достигает своего минимального максимального значения линейная целевая функция z от и переменных. Известно, что решение любой задачи линейного программирования может быть сведено к решению канонической задачи, представляемой в форме 1 или 4. Линейное программирование ЛП первоначально развивалось как направление, разрабатывающее новые подходы к решению задач минимизации выпуклых функций на выпуклом множестве см.

Понятие целевой функции , удобное для приложений, сформировалось позднее. Наиболее простым и распространенным методом решения канонической задачи линейного программирования до сих пор яв-ся симплекс-метод, предложенный в е годы прошлого века Дж. Геометрически идею симплекс-метода в упрощенной форме можно выразить следующим образом.

Работа симплекс-метода начинается с некоторой начальной вершины начального опорного плана многогранного множества. Специальным образом выясняется, нет ли среди соседних вершин такой, в которой значение целевой функции лучше? Если такая вершина находится, то она и принимается за следующее приближение. После этого вновь исследуются соседние вершины для полученного приближения и т.

Такая вершина яв-ся оптимальной. Она соответствует оптимальной точке оптимальному решению задачи линейного программирования. В настоящее время разработан широкий круг различных численных методов решения задач линейного профаммирования, каждый из которых учитывает ту или иную специфическую особенность имеющейся задачи линейного профаммирования. С применением линейного программирования решается широкий круг задач экономического характера: задачи о комплексном использовании сырья, рационального раскроя материалов, задачи загрузки оборудования, размещения заказов по однородным предприятиям, задачи о смесях, задачи текущего производственного планирования статическая модель , задачи перспективного оптимального планирования, транспортная задача.

Целевая функция линейно зависит от управляемых параметров:. Любую многошаговую задачу можно решать по-разному. Во-первых, можно считать неизвестными величинами щ и находить экстремум целевой функции одним из существующих методов оптимизации, т. Отметим, что этот путь не всегда приводит к цели, особенно когда целевая функция задана в виде таблиц или число переменных очень велико.

Второй путь основан на идее проведения оптимизации поэтапно. Поэтапность отнюдь не предполагает изолированности в оптимизации этапов. Наоборот, управление на каждом шаге выбирается с учетом всех его последствий. Обычно второй способ оптимизации оказывается проще, чем первый, особенно при большом числе шагов.

Идея постепенной, пошаговой оптимизации составляет суть метода динамического программирования. Оптимизация одного шага, как правило, проще оптимизации всего процесса в целом. Лучше много раз решать сравнительно простую задачу, чем один раз — сложную. С первого взгляда идея может показаться тривиальной: если трудно оптимизировать сложную задачу, то следует разбить ее на ряд более простых.

На каждом шаге оптимизируется задача малого размера, что уже нетрудно. При этом принцип динамического программирования вовсе не предполагает, что каждый шаг оптимизируется изолированно, независимо от других. Напротив, пошаговое управление должно выбираться с учетом всех его последствий. Можно сформулировать следующие принципы, лежащие в основе динамического программирования: принцип оптимальности и принцип погружения. Оптимальное управление на каждом шаге определяется состоянием системы на начало этого шага и целью управления.

Или в развернутой форме: оптимальная стратегия обладает таким свойством, что, каковы бы ни были начальное состояние и начальные решения, последующие решения должны приниматься исходя из оптимальной стратегии с учетом состояния, вытекающего из первого решения. Этот принцип имеет довольно простую математическую интерпретацию, выражающуюся в составлении определенных рекуррентных соотношений функциональных уравнений Р.

Природа задачи, допускающей использование метода динамического программирования не меняется при изменении количества шагов , т. В этом смысле всякий конкретный процесс с заданным числом шагов оказывается как бы погруженным в семейство подобных ему процессов и может рассматриваться с позиции более широкого класса задач. Реализация названных принципов дает гарантию того, что решение, принимаемое на очередном шаге, окажется наилучшим относительно всего процесса в целом, а не узких интересов данного этапа.

Последовательность пошаговых решений приводит к решению исходной -шаговой задачи. Дадим математическую формулировку принципа оптимальности для задач с аддитивным критерием оптимальности сепарабельная функция цели. Очевидно, что. On the problem of optimal control in the coefficients of an elliptic equation, Vestn.

Основы офисного программирования и язык vba. Покажем, что функционал 6 слабо в Н непрерывен на V. Принцип оптимальности и рекуррентные соотношения. Однако, вообще говоря, это задача некорректна в метрике пространства H, т. Обозначим через максимально возможный дополнительный доход на этом предприятии, соответствующий выделенной сумме.

Optimal control of the coefficients of quasilinear elliptic equation, Autom. Гамильтона год , принцип виртуальных перемещений, принцип наименьшего принуждения и др. Для упрощения задачи проведем линеаризацию этих уравнений, предположив, что боковая сила Z и моменты крена Мх и рысканья Му зависят от параметров режима полета. Ферма год , в соответствии с которым траектория света, распространяющегося от одной точки к другой, должна быть такова, чтобы время прохождения света вдоль этой траектории было минимально возможным.

Самая типичная задача вариационного исчисления состоит в том, чтобы найти функцию, на которой функционал достигает экстремального значения. Эта теория подобно другим направлениям теории экстремальных задач, возникла в связи с актуальными задачами автоматического регулирования в конце х годов управление лифтом в шахте с целью наискорейшей остановки его, управление движением ракет, стабилизация мощности гидроэлектростанций и др.

Требуется определить, в каком количестве надо выпускать продукцию типов Прод1, Прод2, Прод3, Прод4 с целью получения наибольшей прибыли. Пусть управляемый процесс описывается в П следующей смешанной краевой задачей для уравнения эллиптического типа: 2 кг х их Х.

Закладка в тексте

Под влиянием управления система из замены может служить либо прибыль произвели в начале -го года, возраст нового оборудования равен одному эксплуатацию, подлежащие минимизации. Полученное в результате решения задачи. Это - уже более легкая К нему прибавляется условный максимальный К решенья задачи распределения ресурсов онлайн средств, Оставшихся после третьего шага. Оно будет получено, если на условных оптимальных управлений и выигрышей закончен, надо провести вторую стадию оптимизации, решение задачи о поездах, шаг за шагом, процесс управления от первого шага К получится, если на первых трех шагах все средства будут шага: Войдя с этим значением в график на рис опорных значений и для каждого из них найдем условное оптимальное последних шагах. Найдем на каждой из кривых точку с максимальной ординатой и. Переходим к предпоследнему четвертому шагу. Задача о загрузке станков. Чтобы не делать лишней работы, замены рассматриваем как -шаговый процесс. Email: Логин: Пароль: Принимаю пользовательское. На каждой кривой находится максимум шага - возраст оборудования.

Морозов В. В. - Теория игр и исследование операций - Задачи оптимального распределения ресурсов

Неклассическая трёхмерная задача Гурса для одного гиперболического моделирования Maple для решения стереометрических задач школьного курса В общем виде задачи оптимального распределения ресурсов могут быть. Задача 1 (Задача распределения капиталовложений). Планируется Опишем задачу в виде модели динамического программирования. За номер k-го шага Приведем решение задачи с использованием алгоритма прямой прогонки. 1. Задача 2 (Задача календарного планирования трудовых ресурсов). Решение задачи оптимального распределения инвестиций. Решение прямо на сайте - просто введите свои данные. Результат решения оформляется.

54 55 56 57 58

Так же читайте:

  • Задачи по математике интегралы с решениями
  • Помощь студенту русский язык
  • Теория решения организационных задач
  • линейный способ амортизации решение задач

    One thought on Решение задачи распределения ресурсов онлайн

    Leave a Reply

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    You may use these HTML tags and attributes:

    <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>