Тема 1.4. Разновидности задач моделирования и подходов к их решению.
Оглавление | Назад| Далее | Глоссарий понятий
Задачи моделирования делятся на две категории: прямые и обратные.
Прямые задачи отвечают на вопрос, что будет, если при заданных условиях мы выберем какое-то решение из множества допустимых решений. В частности, чему будет равен, при выбранном решении критерий эффективности.
Обратные задачи отвечают на вопрос: как выбрать решение из множества допустимых решений, чтобы критерий эффективности обращался в максимум или минимум.
Остановимся на обратных задачах. Если число допустимых вариантов решения невелико, то можно вычислить критерий эффектности для каждого из них, сравнить между собой полученные значения и непосредственно указать один или несколько оптимальных вариантов. Такой способ нахождения оптимального решения называется "простым перебором". Однако. Когда число допустимых вариантов решения велико, то поиск оптимального решения простым перебором затруднителен, а зачастую практически невозможен. В этих случаях применяются методы "направленного" перебора, обладающие той особенностью, что оптимальное решение находится рядом последовательных попыток или приближений, из которых каждое последующие приближает нас к искомому оптимальному.
Модели принятия оптимальных решений отличаются универсальностью. Их можно классифицировать как задачи минимизации (максимизации) критерия эффективности, компоненты которого удовлетворяют системе ограничений (равенств и/или) неравенств.
Их можно разделить на:
принятие решений в условиях определенности - исходные данные - детерминированные; принятие решений в условиях неопределенности - исходные данные - случайные величины.
Классификация задач оптимизации
Исходные данные | Переменные | Зависимости | Задача |
Детерминированные | Непрерывные | Линейные | Линейного программирования |
Целочисленные | Линейные | Целочисленного программирования | |
Непрерывные, целочисленные | Нелинейные | Нелинейного программирования | |
Случайные | Непрерывные | Линейные | Стохастическое программирование |
А по критерию эффективности:
одноцелевое принятие решений (один критерий эффективности);
многоцелевое принятие решений (несколько критериев эффективности).
Наиболее разработан и широко используется на практике аппарат одноцелевого принятия решений в условиях определенности, который получил название математического программирования. В этом "детерминированном" случаи, когда все условия операции известны заранее. тогда, обратная задача будет включает в себя критерий эффективности и некоторые известные заранее факторы (ограничения) позволяющие выбрать множество допустимых решений.
В общем виде обратная детерминированная задача будет выглядеть следующим образом.
Дата добавления: 2017-02-20; просмотров: 757;