Классификация методов математического программирования

Классификация методов математического программирования [c.157]

Для классификации задач и методов математического программирования обычно используют признаки составляющих математической модели оптимизации варьируемые параметры х , х ,. .., Xft, ограничения g (л ) целевая функция Ф (х). Разделение задач математического программирования по указанным критериям приведено в табл. 18. Если размерность задачи оптимизации К = I, то ее называют однопараметрической при К = 2 — двухпараметрической и т. д. Задача, в которой целевая функция имеет не- [c.191]

С появлением машин третьего поколения в структуру, техническую реализацию, математическое обеспечение и в технологию использования ЭВМ был внесен существенный вклад. В данной работе рассматривается круг вопросов, связанных с классификацией, содержанием, приемами разработки и стандартизацией элементов математического обеспечения. Автор не считает необходимым излагать достаточно широко описанные в литературе экономико-математические методы и аппарат, используемый при решении задач математического программирования, различные методы теории исследования операций, массового обслуживания, принятия решений и др. [c.9]

В настоящее время известно довольно большое число моделей ПР, в которых в качестве математического аппарата используется теория нечетких множеств и алгоритмов. Подавляющая часть данных моделей ПР носит нормативный характер и представляет собой формализацию этапа выбора, когда множество альтернатив, критерии целей и ограничения, отношения предпочтения и другие условия считаются заданными. При этом согласно предложенной классификации существующие модели выбора в нечетких условиях можно. разбить на достаточно независимые группы по числу этапов (одноэтапные и многоэтапные), по числу ЛПР (индивидуальные и коллективные), по числу используемых критериев (однокритериальные и многокритериальные). По характеру описания предпочтений можно выделить модели нечеткого математического программирования и нечетких бинарных отношений альтернатив. Особый класс составляют лингвистические модели ПР, основанные на нечеткой логике с лингвистическими значениями истинности. Обзор данных методов наиболее полно представлен в монографиях [14, 19,42]. [c.31]

При описании программных средств АСНИ изложены сведения об операционных системах общего назначения и реального времени, а также о средствах и языках программирования. В разделе приводится классификация инструментальных программных сред и перспективнь[х языков прикладного программирования. Достаточно подробно рассмотрены вопросы статистического анализа экспериментальных данных как математической основы современного автоматизированного эксперимента. Изложены методы обработки опытных данных, способы оценивания статистических характеристик случайных величин и процессов. Описан метод наименьших квадратов, который может служить примером применения методов регрессионного анализа для определения функциональной зависимости между параметрами по результатам их измерений. Раздел завершается описанием элементов теории планирования эксперимента, а также сведениями о ряде современных программных продуктов для статистического анализа данных. [c.9]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...