2. Оптимизационная модель.
ОПТИМАЛЬНАЯ (ИЛИ ОПТИМИЗАЦИОННАЯ) МОДЕЛЬ [optimization model] — экономико-математическая модель, которая охватывает некоторое число вариантов (технологических способов) производства, распределения или потребления и предназначена для выбора таких значений переменных, характеризующих эти варианты, чтобы был найден лучший из них.
В отличие от дескриптивной (описательной, балансовой) модели О. м. содержит наряду с уравнениями, описывающими взаимосвязи между переменными, также критерий для выбора — функционал (или, что то же, целевую функцию).
О. м. — основной инструмент экономико-математических методов. Обычно они очень сложны, насчитывают сотни и тысячи уравнений и переменных. Но общая структура таких моделей проста. Она состоит из целевой функции, способной принимать значения (на множестве значений переменных) в пределах области, ограниченной условиями задачи (области допустимых решений), и ограничений, характеризующих эти условия. Целевая функция в самом общем виде в свою очередь состоит из трех элементов: управляемых переменных, параметров (или также переменных), которые не поддаются управлению (напр., зависящих от внешней среды), и формы зависимости между ними (формы функции).
Для того чтобы использовать результаты и вычислительные процедуры теории оптимизации на практике, необходимо прежде всего построить математическую модель объекта оптимизации. Под математической моделью любой реальной системы принято понимать совокупность соотношений, определяющих характеристики состояний системы в зависимости от начальных условий и времени
В практике исследования объектов модели могут применяться для самых разных целей, что вызывает использование моделей различных классов. Построение одной модели для сложной системы практически не представляется возможным без разработки вспомогательных моделей. Поэтому при создании конечной математической модели исследуемого объекта строят частные вспомогательные модели, отражающие ту или иную информацию об объекте, имеющуюся у разработчика на данном этапе построения модели. Для построения модели необходима система правил (принципов), позволяющих корректно осуществлять процесс построения. Общие принципы системного экономико-математического моделирования вытекают из общих принципов системного анализа1. принцип достаточности используемой информации; 2. принцип инвариантности используемой информации; 3. принцип преемственности модели; 4. принцип эффективной реализуемости комплекса экономико-математических моделей.
При рассмотрении экономико-математических моделей оперируют следующими понятиями: критерий оптимальности, целевая функция, система ограничений, уравнения связи, решение модели. Критерием оптимальности называется некоторый показатель, имеющий экономическое содержание, служащий формализацией конкретной цели управления и выражаемый при помощи целевой функции через факторы модели. Критерий оптимальности определяет смысловое содержание целевой функции. Целевая функция математически связывает между собой факторы модели, и ее значение определяется значениями этих величин. Содержательный смысл целевой функции придает только критерий оптимальности. При наличии нескольких критериев оптимальности каждый из них будет описываться своей частной целевой функцией. Система ограничений определяет пределы, сужающие область осуществимых или допустимых решений и фиксирующие основные внешние и внутренние свойства объекта. Ограничения определяют область протекания процесса, пределы изменения параметров и характеристик объекта. Уравнения связи являются математической формализацией системы ограничений. Различные по смыслу ограничения могут описываться одинаковыми уравнениями связи, а одно и то же ограничение в разных моделях может описываться разными уравнениями связи. Решением математической модели называется такой набор (совокупность) значений переменных, который удовлетворяет ее уравнениям связи. Общих способов построения математических моделей не существует, но можно условно разбить процесс на следующие основные этапы: 1. определение границ объекта оптимизации; 2. выбор управляемых переменных; 3. определение ограничений на управляемые переменные; 4. выбор критерия оптимизации; 5. формулировка математической задачи
- Оглавление
- Геометрическое моделирование
- 1 Векторная и растровая графика.
- 2 Геометрические преобразования
- 3 Основные виды геометрических моделей
- 4 Получение реалистичных изображений
- Применение методов оптимизации при решении задач автоматического и автоматизированного управления, прогнозирования ситуаций, принятия решений
- 1.Методологические основы оптимизации.
- 2. Оптимизационная модель.
- 3.Структура и классификация оптимизационных задач.
- Системы программирования. Языки программирования
- 1.Основные функции системы программирования.
- 2. Преимущества систем визуального программирования.
- 3. Понятие алгоритма. Виды записи алгоритмов.
- 4. Структура программы на языке программирования с или Pascal.
- 5. Типы данных, используемые в современных языках программирования (на примере одного языка).
- 6. Понятие операторов. Основные виды операторов.
- 7. Определение и использование подпрограмм.
- Операционные системы
- 1.Основные и дополнительные функции операционных систем.
- 2. Классификация операционных систем.
- 3. Группы и пользователи Windows.
- 4. Файловые системы операционной системы Windows. Файловая система fat16. Особенности.
- 5. Файловые системы операционной системы Windows. Файловая система ntfs. Особенности.
- 6. Защита данных на диске. Права доступа к файлам и каталогам в Windows.
- 7. Приложения и процессы в Windows. Основные характеристики процессов
- Техническое обеспечение ит
- 2. Устройство персонального компьютера. Основные блоки. Внешние устройства.
- 3. Компьютерные сети: локальные, корпоративные, глобальные сети, средства электронной связи.
- 4. Основы Интернет. Принцип работы www – сервера. Протокол http
- Современные информационные технологии (ит)
- 1 . Определение термина “информационные технологии”.
- 2. Роль информационных технологий в научных исследованиях и производстве.
- 3. Состояние и перспективы информационных технологий.
- 4. Глобальное информационное пространство.
- Системы автоматизированного проектирования, управления производством
- 1. Интеграция проектирования, расчетов, технологии и изготовления
- 2. Общие сведения о cad/cam/cae-системах
- 3 Системы управления предприятием (plm, erp, crm). Назначение. Основные возможности
- 4.Системы электронного документооборота (pdm-системы). Назначение. Основные возможности.
- 5. Общие понятия о системах автоматизированного проектирования – cad –системах
- Базы данных. Электронные хранилища информации
- 2. Определение базы данных и целей ее создания.
- 3. Общие сведения о таблицах баз данных.
- 4. Понятие запроса и его применение.
- 5. Общие сведения об отчетах баз данных.
- 6. Этапы проектирования базы данных.
- 7. Определение цели создания базы данных.
- 8. Определение таблиц, которые должна содержать база данных.
- 9. Определение необходимых в таблице базы данных полей.
- 10. Понятие ключа и индекса применительно к базам данных и их назначение.
- 11. Определение связей между таблицами базы данных.
- 12. Применение конструкторов создания баз данных, таблиц, запросов, отчётов.
- 13. Создание приложений баз данных.
- 14. Общие сведения о формах баз данных.
- 15. Макросы и проекты баз данных.
- 16. Приложения баз данных.
- Текстовые и графические редакторы. Прикладные системы обработки информации. Интегрированные системы
- 1. Пакет Microsoft Office. Состав. Назначение программных продуктов.
- 2. Пакет Microsoft Office. Текстовый редактор Word. Назначение и основные возможности.
- 3. Пакет Microsoft Office. Табличный процессор Excel. Назначение и основные возможности.
- 4. Пакет Microsoft Office. Система управления базой данных Access. Назначение и основные возможности.
- 5.Пакет Microsoft Office. Средство создания презентаций PowerPoint. Назначение и основные возможности.
- Технологии моделирования и комплексной оценки объектов, процессов, явлений для принятия решений
- 1. Mathcad. Назначение. Основные возможности. Простейшие приемы работы.
- 2. Различные виды приближений. Интерполяция и аппроксимация.
- 3. Методы конечных элементов, граничных элементов, их сравнительные преимущества и недостатки.
- . 4.Понятие о математическом моделировании. Виды моделирования.
- 5. Источники ошибок в математической модели и необходимость тестирования.
- 6. Краткий обзор возможностей cas – систем.