Оглавление:
Построение и решение моделей стохастических задач
- Построение и решение моделей стохастических задач Из предыдущих соображений, многие процессы Социалистические условия, например, не подходят для точного планового предвидения. Процессы, связанные с климатом и биологическими изменениями. Чтобы избежать неожиданностей и связанных с этим потерь.
- В этих случаях вам необходимо изучить вероятностные методы Программирование не самоцель, не конфликт Метод планового прогноза, но как инструмент планирования офиса. Когда существуют неопределенности в условиях и ограничениях планирования Процесс * В частности, модель с этими двумя факторами: 1) Большие трудности, с которыми сталкиваются исследователи Формулирование условий жизни в виде стохастических задач;
Тем не менее, вы не должны полагаться на теорию вероятностей без необходимости. Людмила Фирмаль
2) Бедная проблема с вероятностными решениями Модель. Часто необходимо отметить, что это намного сложнее правильно Поставьте задачу, а не решайте e и e. Какие шаги для составления экономико-математических моделей Вероятностное программирование? Найти доступные настройки Некоторые экономические проблемы, в том числе стохастические факторы, Существует интересный момент в характере конструкции этих моделей.
Эта особенность относится как к ранним, так и к более поздним работам. как Формулировка экономических вопросов, обычно с элементами Когда «риск» или «неопределенность» не начинается напрямую Вспомогательные задания, полученные из оригинала, предполагая все Случайные параметры системы фиксированы и равны ожиданиям Ценность, это полностью основано на этом.
Этот шаг Даже в постановке задачи, Сказано иметь дело с линейным стохастическим программированием Эта математическая дисциплина рассматривает следующие вопросы Линейное программное обеспечение со всеми или некоторыми случайными параметрами. Нет сомнений Такая вспомогательная структура полезна, потому что она облегчает сложность.
Постановка экономических проблем и строительство соответствующих структур Математическая модель благодаря богатому опыту При построении моделей линейного программирования Вероятностное программирование. Крюк тоже Линейная версия программного обеспечения рассматриваемой экономической проблемы и ее оптимизация Решение, вы можете сравнить (и полезно) с лучшим решением Стохастическая проблема.
Это сравнение полезно, когда: Разъяснение плюсов и минусов вероятностных моделей, его По сравнению с известными преимуществами (или их отсутствием) Подходящая линейная программная модель. С другой стороны, такой подход С вышеуказанной вспомогательной формулировкой и структурой В какой-то степени постановка стохастических задач Отсутствие достаточного опыта и навыков для построения такой модели.
Конечно, это в какой-то степени искусственно. Все виды важных экономических проблем Упрощение детерминированных линейных программных моделей Откажитесь от некоторых упрощений, Сложность математической (количественной) интерпретации процесса (т.е. Приближенная модель сложной экономики Процесс). Кроме того, такие осложнения обычно производятся на основе Линейная версия программного обеспечения задачи.
Этот факт приходит с опасностью. Отделение строящейся модели от реальной экономической ситуации. Следующий шаг — исследование параметров. Проблема линейного программного обеспечения для их обнаружения Стохастические характеристики. На данный момент, некоторые или все могут произойти Из этих параметров существует известное распределение вероятностей. А в остальном вы можете получить дистрибутив эмпирически Кстати.
Также может быть третья группа параметров. Вероятностные свойства, то есть группы не могут быть установлены Параметр, характер изменения которого является полностью неопределенным. позже Установить наличие параметров, принадлежащих хотя бы одному Из этих трех групп Экономические проблемы относятся к методу исследования Вероятностное программирование.
- Тогда у вас есть проблема выбора одного Заявление, о котором идет речь, та или иная целевая функция. Обычно встречается в этом случае Серьезные проблемы в таких ситуациях: а) Наличие набора принципиально разных настроек Стохастические задачи; б) способность часто формулировать то же самое Экономические проблемы в различных ситуациях. в) многие конкретные объекты (вероятностные) Модель) математическая функция цели (показатель качества решения).
От правильной постановки задачи и выбора ее показателя качества Решение в значительной степени зависит от успеха всего исследовательского процесса. как Объяснение различных проблем, уже представленных в начале этой главы Линейная вероятность программирования отличается друг от друга.
Понятие качественных показателей для планирования проблемы и ее решения. Людмила Фирмаль
В различных описаниях продукции, например, Задача более точно отражает экономическую реальность, Это соответствует общей реальной ситуации, но если вы все еще выбираете Желаемое изложение проблемы должно основываться на конкретной природе Процесс, явление или исследуемая система. Та или иная постановка проблемы В некоторых случаях стохастическое программирование В зависимости от конкретной ситуации, это может быть не так.
Утверждают, что то или иное постановка проблемы опережает время Лучше принимать во внимание только определенные приложения к реальности. Например, если нарушение условия приводит к Очень нежелательные результаты, естественно, тяжелые Постановка проблемы. В то же время, если строгое утверждение теряет смысл (Набор L пуст), вы можете использовать стохастические задачи.
Ограничение, что количество в выбирается со значением, близким к 1. если Мы рассматриваем случаи, когда возможное нарушение допускается Учитывая некоторые условия и штрафы за остатки, Ограничив целевую функцию, о которой идет речь, можно получить линейный «выигрыш» После того как вы создали форму, вам нужно использовать двухэтапную формулировку. если Эффект контроля в условиях неопределенности.
Когда определенная процедура повторяется и все решения приняты Игра может быть рекомендована при тех же условиях Постановка проблемы стохастического программирования. Не менее важным является выбор подходящего показателя качества. Решение. В начале этой главы было представлено семь типов таких индикаторов. Выбор конкретной целевой функции зависит от характера объекта Процесс. Во многих случаях полезно учитывать показатель качества.
Решите математические ожидания линейных задач формы. Тем не менее, Оптимальным уровнем качественных показателей для решения проблемы является (£ модель) соответствует крупномасштабной дисперсии, на самом деле Достигнут низкий уровень «прибыли». В таком случае, пожалуйста, свяжитесь с нами Оптимизация других целевых функций: линейная дисперсия или Ее математическое ожидание, линейная комбинация математики.
Линейное ожидание и дисперсия и т. Д. Как только модель полностью построена, выбор решения и Как правило, эта модель сама использует компьютер. анализ Существующий метод, в случае непрерывной теории вероятностей, Нет распределения проблемных параметров во всех утверждениях Удовлетворительное (более точное, реально принятое) решение.
Это особенно верно для задач со случайными параметрами. В матрице ограничений. В этих случаях это может быть рекомендовано. Приближенные случайные величины с непрерывным распределением с использованием Конечное число возможных распределений вероятностей Примените эти значения блока и последующие методы блока Программирование и другие специфические параметры Стохастические задачи с их дискретным распределением вероятностей Параметры.
При решении наблюдается совершенно другое изображение Стохастическая задача с дискретным распределением с параметрами co * Бесконечное количество возможных значений. В последнем случае Очень эффективный способ их решения. Процесс изучения экономических проблем путем решения Соответствующая проблема стохастического программирования на этом не заканчивается. Как правило, требуется тщательный качественный анализ.
Сравните полученный план с аналогичным планом, Получено на основе линейной версии программного обеспечения экономической задачи. от Результат сравнительного анализа зависит от судьбы построенных Вероятностная модель. Положительный результат этого анализа О приемлемости построенной модели и отрицательной необходимости.
Улучшение (выбор частичного изменения или другой формулировки проблемы, другой Целевая функция этой модели), а в некоторых случаях Не подходит для практических (или научных) целей. Приведенные выше рассуждения предполагают следующий порядок Скомпилируйте и решите вероятностную модель: 1. Слова экономических проблем как предмет Формализация 2.
Построение линейной версии программного обеспечения: а) Выбор количества Переменная б) построение функциональных ограничений, в) выбор цели Функция. 3. Изучите параметры модели, полученные для обнаружения Вероятностные свойства: а) найти стохастические свойства Параметр задачи. б) Новая постановка экономических вопросов с учетом Стохастический характер всего или части параметра. 4.
Построить вероятностный вариант модели исследуемой проблемы: а) выбор постановки задачи, б) выбор показателя качества решения. 5. Выбор решения и расчет компьютерной проблемы. 6. Экономико-математический анализ результатов: а) Качественный анализ оптимального планирования стохастических задач, б) решение Вспомогательное линейно программируемое задание. в) два сравнения Варианты формализации исследуемой проблемы.
Смотрите также:
Решение задач по математическому программированию
| Стохастическое программирование. Постановка задачи | Целочисленное линейное программирование |
| Классификация задач линейного стохастического программирования | Параметрическое линейное программирование |
