1.1. Основные понятия математического программирования.
Под оптимизациейпонимают процесс выбора наилучшего варианта из всех возможных в данной ситуации. С точки зрения практики, методы оптимизации позволяют выбрать наилучший вариант конструкции, наилучший вариант распределения ресурсов и др.
В процессе решения задачи оптимизацииобычно необходимо найти оптимальные значения некоторых переменных, определяющих данную задачу. Примерами таких переменных являются: численность исполнителей, станков, машин и др. Число переменных (обозначим ихX1,X2,...,Хn, гдеn- число переменных) характеризует степень сложности задачи оптимизации.
Выбор оптимального решения или сравнение двух возможных решений проводится с помощью некоторой зависимой величины (функции), определяемой переменными. Эта величина называется целевой функциейиликритерием качества.В роли таких функций могут выступать различные показатели эффективности, например, приведенные затраты от простоев машин,приведенные затраты от содержания дополнительного оборудования, общий грузооборот или средняя стоимость перевозки тонны груза и др. Целевую функцию запишем в виде:
Z=F(X1,X2,…,Xn)
В процессе решения задачи оптимизации должны быть найдены такие значения переменных, при которых целевая функция имеет экстремум (максимум или минимум). Критерий в каждом конкретном случае выбирается исходя из целевой направленности задачи исследования.
Примерами, целевой функции, встречающимися на практике, являются прочность и масса конструкций, мощность установки, объем выпуска продукции, стоимость перевозок грузов, прибыль и др.
Если для отыскания оптимального решения достаточно просмотреть небольшое количество возможных вариантов, то решение значительно упрощается. Однако часто оказывается, что число вариантов так велико, что прямой перебор всех их является или весьма трудоемким, или даже практически невозможным. Обычно дело осложняется также тем, что на независимые переменные накладывается некоторые ограничения, которые должны быть выполнены. Эти ограничения могут касаться, например, общего числа располагаемых исполнителей или размеров капитальных вложений, максимально допустимого времени обслуживания и др.
Обозначим ограничения следующим образом:
Запись означает, что в ходе решения оптимизационной задачи следует найти оптимальное значение "m" переменных с учетом налагаемых на них (m) ограничений. В общем случае как целевая функция, так и ограничения могут быть нелинейными функциями всех или некоторых из рассматриваемых переменных.
Любое множество значений рассматриваемых переменных, удовлетворяющих всем ограничениям задачи, называют допустимым решениемилипланом. Допустимое решение, которое максимизирует или минимизирует целевую функцию, являетсяоптимальным решением илиоптимальным планом.
- Оглавление
- 1. Постановка задачи исследования.
- 1.1. Основные понятия математического программирования.
- 1.2. Общая задача математического программирования.
- 1.3. Классификация задач математического программирования
- 1.5 Постановка задачи исследования как задачи линейного программирования.
- Задача №1.
- Задача №2.
- 2 Выработка альтернативных вариантов решения в диалоге с эвм.
- Варианты плана пассажирских перевозок предприятия
- Подписано в печать 28.01.2005 Бумага офсетная. Формат 60х90 1/16 Печать трафаретная. Усл. Печ. Л. 1,25. Тираж 100 экз. Заказ 401