1.6. Разделы математического программирования.
В зависимости от вида функций f и Ф рассматриваемую задачу оптимизации вида (1.1) – (1.3) может отнести к следующим разделам математического программирования:
1. Если критерий эффективности W = f(xi, aj) представляет линейную функцию, а функции Ф(xi) в системе ограничений также линейны, то такая задача является задачей линейного программирования. Если, исходя из содержательного смысла задачи, ее решения должны быть целыми числами, то эта задача целочисленного линейного программирования.
2. Если критерий эффективности и система ограничений задаются нелинейными функциями, то имеем задачу нелинейного программирования. В частности, если указанные функции обладают свойствами выпуклости, то полученная задача является задачей выпуклого программирования.
3. Если в задаче математического программирования имеется переменная времени и критерий эффективности выражается не в явном виде как функция переменных, а косвенно — через уравнения, описывающие протекание операций во времени, то есть, являются аддитивной или мультипликативной функцией переменных X и Y, то такая задача является задачей динамического программирования.
4. Если критерий эффективности и система ограничений задаются функциями вида с·х1 ·х2 ·. ·xn , то имеем задачу геометрического программирования.
5. Если переменные xi в функциях f и Ф зависят от некоторых параметров, то получим задачу параметрического программирования. Если эти параметрические функции xi носят случайный характер, — задачу стохастического программирования. В этом случае вместо функции f(X) рассматривают ее математическое ожидание M.
6. Если на переменные xi наложено условие дискретности (например, условие целочисленности), имеем задачу дискретного программирования.
7. Если точный оптимум функции найти алгоритмическим путем невозможно из-за чрезмерно большого числа вариантов решения, то прибегают к методам эвристического программирования (от греческого heurisko — отыскиваю, открываю), позволяющим существенно сократить просматриваемое число вариантов и найти если не оптимальное, то достаточно хорошее, удовлетворительное с точки зрения практики, решение, то есть, субоптимальное решение. При этом пользуются специальными приемами — эвристиками — совокупностью знаний, опыта, интуиции, интеллекта, позволяющими существенно сократить число просматриваемых вариантов с позиции «здравого смысла». Эвристические методы также применяют, когда оптимальное решение в принципе может быть найдено (то есть, задача алгоритмически разрешима), однако для этого требуются объемы ресурсов, значительно превышающие наличные.
Из перечисленных выше методов математического программирования наиболее развитыми и законченными являются линейное и динамическое программирование. В их рамки укладывается широкий круг задач исследования операций.
Большая Энциклопедия Нефти и Газа
Применение математического программирования к решению задач, связанных с оптимизацией технологических процессов, не исключает использования других разделов математики, таких как теория массового обслуживания, теория исследования операций, теория графов, а также теории автоматического регулирования. Идеи и методы этих дисциплин могут быть весьма полезными при аналитической формулировке задач оптимизации процессов производства РЭА. [1]
Методические указания по применению математического программирования в строительстве / Сост. [2]
Заслуживает упоминания восьмая глава книги, посвященная примерам применения математического программирования к задачам, взятым из практики различных областей техники и организации. [3]
В настоящей главе сформулированы методы теории предельного сопротивления с применением математического программирования . [4]
Математические методы, использованию которых наша экономика создает широкий простор, стали сейчас применяться для нужд управления, планирования, бухгалтерского учета, статистики и экономического анализа. Но применение математического программирования и моделирования, вообще математических методов в решении многих задач экономического и инженерного характера стало практически возможным и плодотворным лишь при условии использования счетной техники. Решение сложных задач ( а экономические задачи относятся преимущественно к классу сложных) с использованием только ручного труда невозможно. Вот почему математические методы в экономическом анализе и планировании стали широко применяться, когда были сконструированы быстродействующие ЭВМ. [5]
Основное содержание кннгп посвящено рассмотрению методов оптимизации без ограничений и с ограничениями. Показано применение математического программирования к большому числу задач, взятых из практики самых различных областей техники и организации. В книге приводятся необходимые математические сведения. [6]
В настоящее время применение математического программирования в преобладающем большинстве реальных ситуаций сводится к моделям линейной аппроксимации, а не к нелинейным моделям в явном их виде. Однако значимость нелинейного программирования и его использования постоянно возрастает. Это обусловлено быстро растущими познаниями руководителей и специалистов по исследованию операций в части использования математических моделей, предназначенных для подготовки решений, а также все большей доступностью машинных программ решения нелинейных задач большой размерности. [7]
Вопросы теории и практики применения математического программирования , Советское радио, 1965, стр. [8]
Наиболее надежным способом определения оптимального варианта служит сравнительная оценка всех возможных вариантов. Если их число велико, при поиске наилучшего варианта применяются методы математического программирования. Однако применение математического программирования возможно, если существует строгая постановка задачи: имеется ряд переменных и заданы их ограничения, установлены максимальные и минимальные пределы. При сравнении вариантов необходимо учитывать существующие и возможные неопределенности, в которых реализуется тот или иной вариант. [9]