телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАВсё для хобби -30% Бытовая техника -30% Книги -30%

все разделыраздел:Экономика и Финансыподраздел:Микроэкономика, экономика предприятия, предпринимательство

Решение задачи методами линейного, целочисленного, нелинейного и динамического программирования.

найти похожие
найти еще

Коврик для запекания, силиконовый "Пекарь".
Коврик "Пекарь", сделанный из силикона, поможет Вам готовить вкусную и красивую выпечку. Благодаря материалу коврика, выпечка не
202 руб
Раздел: Коврики силиконовые для выпечки
Совок большой.
Длина 21,5 см. Расцветка в ассортименте, без возможности выбора.
21 руб
Раздел: Совки
Ручка "Шприц", желтая.
Необычная ручка в виде шприца. Состоит из пластикового корпуса с нанесением мерной шкалы. Внутри находится жидкость желтого цвета,
31 руб
Раздел: Оригинальные ручки
Так как x1=6,17 – максимально возможный, то коэффициент при x1 в целевой функции Z3 будет равен 676, 8. Так как x2=0,17; x2 < 1,87, то коэффициент при x2 в целевой функции Z3 будет равнятся -79,75.> Так как x3=5,66 – максимально возможный, то коэффициент при x3 в целевой функции Z3 будет равен 294,68. Следовательно Z3 = 676,8x1 – 79,75x2 294,68x3 Решение 3. x1 = 6,166 x2 = 0,17 x3 = 5,66 Z3 = 5827,16 Вывод: Так как на третьем шаге мы получили значения переменных равных значениям переменных на втором шаге, то мы получили искомое решение задачи нелинейного программирования. Третий шаг, за счет того, что значения коэффициента при x3 были увеличены с 40,28 до 294,68, улучшил целевую функцию Z3 на 5827,16 – 4387,26 = 1439,9 у.е. Плановые задания предприятиям. , где P – плановое задание тыс. тонн, q – производительность состава, x – количество составов, i – номер предприятия. Для предприятия 1: тыс. тонн; Для предприятия 2: тыс. тонн; Для предприятия 3: тыс. тонн. Аппроксимация кривой зависимости затрат от количества составов. Примеры графиков для предприятий 1 и 2. Динамическое программирование. (ДП) Динамическими называются задачи экономики, организации и управления, в которых необходимо распределять ресурсы на каждом этапе какого – либо промежутка (времени). Формулировка задачи ДП: Имеется некая система S, находящаяся в первоначальном состоянии S. Данная система имеет какие – либо параметры. При переходе системы из одной точки в другую необходимо в каждый момент времени выбирать направление дальнейшего движения из нескольких допустимых направлений при условии, что каждому направлению соответствует своя эффективность (параметры системы изменяются по разному), и необходимо таким образом спланировать маршрут из начальной точки в конечную, чтобы критерий эффективности достигал экстремального значения. Иными словами из множества допустимых управлений U=(U1, U2, , U ) необходимо найти оптимальное, при котором система переходит из своего начального состояния в конечное таким образом, что критерий оптимальности W достигает своего максимума. Динамическое программирование представляет собой метод оптимизации многошаговых процессов по шагам. Локальный оптимум на каждом шаге должен рассчитываться не как оптимальный на данном этапе, а как дающий максимальное значение критерия оптимальности в конце движения. Несоблюдение этого правила приводит к серьезным ошибкам, поэтому при решении задач ДП двигаются обычно из конца пути в начало, рассчитывая затраты при движении в каждом направлении, а затем из начала в конец, находя локальный оптимум из рассчитанных затрат на каждом шаге. Таким образом получаем максимальное значение критерия оптимальности. В основе расчетов методом динамического программирования лежит принцип Беллмана. Он звучит: оптимальное управление обладает тем свойством, что какавы бы ни были достигнутые состояния и решения до данного момента, последующее решение должно составлять оптимальное поведение относительно состояния, достигнутого на данный момент. Решение задачи динамического программирования. Распределение ресурсов предприятиям. Данные возьмем из задачи нелинейного программирования: количество составов и прибыль на 1 состав для каждого предприятия: Предприятие 1.

Однако такой способ допустим только при условии, что значения переменных настолько большие, что погрешностью, вызываемой округлением можно пренебречь. Если же в результате решения переменная принимает малое значение, то ее округление может привести к очень далекому от оптимального решения. Применяются два способа решения задач ЦЛП – метод отсечений и метод ветвей и границ. Решение задачи ЦЛП методом отсечения: 1. Решение задачи как задачи ЛП. 2. Если мы получили целочисленное решение, то оно и является решением задачи ЦЛП. 3. Если мы получаем нецелочисленное решение, то мы к системе ограничений задачи ЛП прибавляем такое ограничение, что полученное нецелочисленное оптимальное решение не может содержаться во множестве допустимых решений и, таким образом, формируем новую задачу ЛП и решаем ее. Цикл повторяется до тех пор пока не будет получено целочисленное решение (решение задачи ЦЛП (если оно существует)). Решение задачи ЦЛП методом ветвей и границ: 1. Решаем задачу как задачу ЛП. 2. Если мы получим оптимальные целочисленные решения задачи ЛП, то они являются также и оптимальными решениями задачи ЦЛП. 3. Если мы не получим целочисленных решений, то целевая функция Z1 задачи ЛП становится верхней границей оптимального значения Z задачи ЦЛП, потому что значение целевой функции Z при введении в дальнейшем новых ограничений для получения оптимальных целочисленных решений уменьшается. 4. Затем производится ветвление по одному из нецелочисленных оптимальных решений задачи ЛП. Ветвление осуществляется с использованием некоторых правил по следующей схеме: если x 1, то 1) x ; 2) x 1, где х – нецелочисленное оптимальное решение задачи ЛП, по которому мы осуществляем ветвление, – ближайшее целое к х не превышающее х. Правила ветвления: 1) Выбирается переменная, у которой дробная часть наиболее близка к 0,5. 2) Выбирается переменная с наибольшим приоритетом по какому — либо качественному или количественному значению. 3) Переменная выбирается произвольно. Ограничения введенные при ветвлении добавляются к ограничениям задачи ЛП. В каждой из вершин находим оптимальные решения полученных путем добавления новых ограничений задач ЛП – 2 и ЛП – 3. Если не у одной из них мы не получили целочисленных оптимальных решений, то мы выбираем ту вершину, в которой получено наибольшее значение целевой функции и производим дальнейшее ветвление. Так продолжается до получения целочисленного оптимального решения одной из задач ЛП. Вершина называется прозондированной, если: 1) Мы нашли в ней оптимальное целочисленное решение – решение задачи ЦЛП. 2) В данной вершине нет оптимальных решений задачи ЛП. 3) Значение Z в оптимальном решении задачи ЛП не больше текущей нижней границы. Прочие вершины называются висящими. Решение задачи методом целочисленного линейного программирования. Метод ветвей и границ. Начальные условия берутся из решения задачи ЛП (решение см. выше). 1. Вершина 1 x1 = 6,17 x2 = 0,9 x3 = 4,9 Z1 = 6048,24 Начнем ветвление по x1 = 6,17, тогда получаем дополнительные ограничения а) x1 6 (1 ветвь) б) x2 7 (2 ветвь). Решаем сначала ветвь 1. К ограничениям задачи ЛП добавляем ограничение а. Получаем седьмым ограничением ограничение x1 6; Решение: 2. Вершина 2 x1 = 6 x2 = 1,2 x3 = 4,8 Z2 = 6033,7212 Мы получили одно целочисленное решение x1 = 6, следовательно дальнейшее ветвление мы будем проводить по x2 или x3. Решаем ветвь 2. К ограничениям задачи ЛП добавляем ограничение б.

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Большая Советская Энциклопедия (ОП)

Значительная часть теории динамических задач О. и входит в динамическое программирование .   Соотношение между информационным состоянием субъекта и его истинным («физическим») состоянием может быть различным. Если информационное состояние охватывает целое множество истинных состояний (субъект знает, что он находится в одном из состояний этого множества, но более точно определить своё истинное состояние не может), то задача принятия решения называется неопределённой и решается методами теории игр. Если информационное состояние состоит из нескольких истинных состояний, но субъект, кроме того, знает («априорные») вероятности каждого из истинных состояний, то задача называется стохастической (вероятностной) и решается методами стохастического программирования. Наконец, если информационное состояние совпадает с истинным, то задача называется детерминированной.   При решении детерминированных задач важную роль играет аналитический вид ограничений и целевой функции. Так, если целевая функция есть линейная форма компонент решения, а ограничения описываются линейными неравенствами, то задача относится к линейному программированию

скачать реферат Математические основы теории систем

Эта задача получил название целочисленного программирования. Одношаговую задачу принятия решений называют стохастической, если пространство состояний природы Q состоит более чем из одного элемента, так что известным является не действительное состояние природы U, а распределение вероятностей ?(U) на пространстве Q. (8) q (x)= S ?(U) q(x,U) U?Q Поскольку q (х) является детерминированной функцией от х, то задача нахождения переменных х(1),.,х( ), удовлетворяющих ограничениям (5) и обращающих в минимум целевую функцию (8), может быть решена методами линейного и нелинейного программирования. В настоящее время большое внимание уделяется задачам, в которых решение принимается не одним лицом, а несколькими, причем интересы этих лиц противоположны. Подобные задачи получили название конфликтных ситуаций, а методы их решения рассматриваются в теории игр. При мат-ком описании конфликтной ситуации пространство решений следует рассматривать как прямое приведение двух множеств Х Y, где Х={х1,., х } - пространство решений первого игрока; Y - пространство решений второго игрока.

Органайзер автомобильный "Stels" на спинку сиденья.
Органайзер крепится за стойки подголовника на спинки передних сидений. Прочные регулируемые ремни крепления. Два маленьких сетчатых
406 руб
Раздел: Прочее
Пакеты фасовочные в пластах, 18(+8)x35 см (1000 штук).
Область применения: расфасовка, упаковка продуктов питания и товаров народного потребления как на производстве, так и в быту. Размер:
573 руб
Раздел: Пакеты для продуктов
Беговел Tech Team "Big 10", цвет: серый (2018 г).
Детский беговел с платформой и надувными колесами. Ориентирован на малышей до 5 лет. Беговел - это маленький велосипед без педалей,
3000 руб
Раздел: Беговелы
 Деловая психология

Объект исследуют с его внешней стороны. Это традиционный подход, который исчерпал себя и не дает новых оригинальных решений. В этих ситуациях целесообразно рассмотреть этот же объект с внутренней стороны. Заметим, что этот метод иногда, например в психологической литературе, не без основания называют также методом обращения. Так, А. Ф. Эсаулов в связи с анализом этого метода приводит классический пример решения задачи методом инверсии: гениальное изобретение ракеты К. Э. Циолковским. В своей повести "Вне Земли" он писал, что "придумал пушку, но пушку летающую, с тонкими стенками и пускающую вместо ядер газы…". Метод инверсии базируется на закономерности и соответственно принципе дуализма, диалектического единства и оптимального использования противоположных (прямых и обратных) процедур творческого мышления: анализ и синтез, логическое и интуитивное, статические и динамические характеристики объекта исследования, внешние и внутренние стороны объекта, увеличение или, наоборот, уменьшение размеров, конкретное и абстрактное, реальное и фантастическое, разъединение и объединение, конвергенцию (сужение поля поиска) и дивергенцию (расширение поля поиска)

скачать реферат Оптимальный раскрой материала с максимальной прибылью

В первом случае материал раскраивают на заготовки различной длины, для которых задается только один линейный размер. Во втором случае получают заготовки прямоугольной формы, для которых задаются два размера. Задачи раскроя, определяемые вторым фактором, также подразделяют на два класса: задачи раскроя в условиях массового (крупносерийного) выпуска изделий и задачи раскроя в условиях единичного (мелкосерийного) производства. К обоим классам могут принадлежать как задачи фигурного, так и задачи нефигурного раскроя. Задачи раскроя в условиях массового производства описываются непрерывными моделями линейного программирования, а в условиях единичного производства — целочисленными. В связи с этим задачи раскроя в указанных условиях часто называют соответственно непрерывными и целочисленными. Задачи рационального раскроя в условиях массового производства относятся к классу задач линейного программировании, с неявно заданными столбцами (способами раскроя). При решении таких задач методами линейного программирования возникает необходимость в генерировании раскроев на каждом шаге процесса. Ниже рассмотрена задача генерирования линейных раскроев. 1. Постановка и анализ задачи Решить задачу гильотинного раскроя материала (длинномерного проката) с максимальной прибылью: кусок материала длиной L раскраивается на заготовки m наименований, для каждой заготовки с номером i = известны ее длина li и оценка сi.

 Настольная книга практикующего педагога

Он предназначен для формирования умений и навыков точного типа. Решение задач. Метод достаточно широко распространен. Его целевое назначение – научить обучаемых переносить знания в другие условия и применять их на практике, развивать аналитическое мышление, формировать способность поиска выхода из конфликтных или нестандартных педагогических ситуаций, развивать умения профессиональной деятельности. В зависимости от учебной дисциплины характер, сложность и пути решения задач чрезвычайно разнообразны. Преподаватель, применяющий данный метод, излагает и поясняет правила решения задачи, затем он является консультантом и руководителем познавательной деятельности обучаемых. От последних же требуется высокая степень активности, самостоятельности и настойчивости. Эти качества и развиваются у них в процессе решения задач. Метод используется на практических занятиях. При выполнении лабораторных работ он может применяться самостоятельно или в комбинации с другими методами (упражнениями, наблюдениями, опытами). Обращаться к нему можно также на лекциях и семинарских занятиях. Опыт

скачать реферат Обоснование управленческих решений на предприятии

Степень формализации проблемы как признак типизации впервые предложена американскими специалистами Г. Саймоном и А. Ньюэллом. Хорошо структурированными считаются проблемы, в которых зависимости между элементами ситуации могут получать численные значения или символы. При решении хорошо структурированных проблем используются количественные методы анализа: линейного, нелинейного, динамического программирования, теории массового обслуживания, теории игр, методология которых известна как «исследование операций». Слабо структурированными являются проблемы, как правило, сложные, отличающиеся, в первую очередь, качественными зависимостями элементов ситуации. Однако слабо структурированные (или смешанные) проблемы содержат как качественные, так и количественные элементы при преобладающем составе первых. Это область применения системного анализа. В решении подобных проблем исключается возможность построения моделей, но не всегда. Все зависит от конкретной ситуации и приемлемости сочетания количественных и эвристических методов.

скачать реферат Исследование операций

Ограничения введенные при ветвлении добавляются к ограничениям задачи ЛП. В каждой из вершин находим оптимальные решения полученных путем добавления новых ограничений задач ЛП – 2 и ЛП – 3. Если не у одной из них мы не получили целочисленных оптимальных решений, то мы выбираем ту вершину, в которой получено наибольшее значение целевой функции и производим дальнейшее ветвление. Так продолжается до получения целочисленного оптимального решения одной из задач ЛП. Вершина называется прозондированной, если: 1) Мы нашли в ней оптимальное целочисленное решение – решение задачи ЦЛП. 2) В данной вершине нет оптимальных решений задачи ЛП. 3) Значение Z в оптимальном решении задачи ЛП не больше текущей нижней границы. Прочие вершины называются висящими. Решение задачи методом целочисленного линейного программирования. Метод ветвей и границ. Начальные условия берутся из решения задачи ЛП (решение см. выше). 1. Вершина 1 x1 = 6,17 x2 = 0,9 x3 = 4,9 Z1 = 6048,24 Начнем ветвление по x1 = 6,17, тогда получаем дополнительные ограничения а) x1 7 (2 ветвь).Решаем сначала ветвь 1.

скачать реферат Билеты на государственный аттестационный экзамен по специальности Информационные Системы

Как правило, при решении задач методами нелинейного программирования используются численные методы с применением ЭВМ. В основном методы нелинейного программирования могут быть охарактеризованы как многошаговые методы или методы последующего улучшения исходного решения. В этих задачах обычно заранее нельзя сказать, какое число шагов гарантирует нахождение оптимального значения с заданной степенью точности. Кроме того, в задачах нелинейного программирования выбор величины шага представляет серьезную проблему, от успешного решения которой во многом зависит эффективность применения того или иного метода. Разнообразие методов решения задач нелинейного программирования как раз и объясняется стремлением найти оптимальное решение за наименьшее число шагов. Большинство методов нелинейного программирования используют идею движения в -мерном пространстве в направлении оптимума. При этом из некоторого исходного или промежуточного состояния Uk осуществляется переход в следующее состояние Uk 1 изменением вектора Uk на величину DUk, называемую шагом, т.е. Uk 1=Uk DUk  (1)  В ряде методов шаг, т.е. его величина и направление определяется как некоторая функция состояния Uk DUk=f(Uk)  (2)  Следовательно, согласно (1) новое состояние Uk, получаемое в результате выполнения шага (2) может рассматриваться как функция исходного состояния Uk Uk 1=Uk f(Uk)  (3)  В некоторых методах DUk обусловлен не только состоянием Uk, но и рядом предшествующих состояний         DUK=f(Uk) ,Uk-1.,Uk-2 (4)         Uk 1=Uk f(Uk),Uk-1.,Uk-2  (5)  Естественно, что алгоритмы поиска типа (5) являются более общими и принципиально могут обеспечить более высокую сходимость к оптимуму, т.к. используют больший объем информации о характере поведения оптимальной функции.

скачать реферат Организация РРЛ

Метод динамического программирования позволяет определить глобальный экстремум с точностью до шага оптимизации, применяется для многошаговых задач. Основой динамического программирования является принцип оптимальности Р. Беллмана. Оптимальное решение обладает тем свойством, что каковы бы не были начальные состояния и начальное решение, последующее решение должно быть оптимальным по отношению к предыдущему. Таким образом, преимуществами данного метода являются: нахождение глобального экстремума; независимость от начального решения; решение на последующих шагах не оказывает влияния на величину функции цели и всегда оптимальнее, чем на предыдущих шагах. Недостатки динамического метода: большой объем вычислений, из-за которого вынуждены увеличивать шаг дескеризации, что приводит к уменьшению точности нахождения глобального экстремума. Для решения задачи методом динамического программирования для каждой опоры определяется набор дискретных высот подвеса правых антенн (в зависимости от выбранного шага дискретности). Берем ((=30м. y1’ x1’ y2’ x2’ y3’ x3’ y4’ x4’ 0 79 150 83 133 76 119 0 109 113 113 107 106 108 139 77 143 82 136 96 Высоты, неудовлетворяющие системе ограничений, отбрасываются.

Пирамида "Радуга", 29 см.
Пирамидка - замечательный тренажер для развития мелкой моторики и координации движений. Играя, ребенок знакомится с разными цветами,
320 руб
Раздел: Пластиковые
Набор чернографитовых карандашей "Graphic", 12 штук.
Набор чернографитовых карандашей содержит 12 заточенных карандашей различной твердости (5B-5H). Карандаши изготовлены из лучших пород
360 руб
Раздел: Чернографитные
Рамочка тройная "Классика" (коричневая).
Тройная рамочка с отпечатком - это особый подход к созданию очаровательного подарка на память для этого особого периода жизни, с
2890 руб
Раздел: Мультирамки
скачать реферат Решение нелинейного уравнения методом касательных

Методы исследования: изучение работ отечественных и зарубежных авторов по данной теме. Полученные результаты: изучен метод касательных решения нелинейных уравнений; рассмотрена возможность составления программы на языке программирования Турбо-Паскаль 7.0 Область применения: в работе инженера. СОДЕРЖАНИЕ стр. ВВЕДЕНИЕ. 5 1. Краткое описание сущности метода касательных ( метода секущих Ньютона). 7 2. Решение нелинейного уравнения аналитически . 9 3. Блок схема программы . 11 4. Программа на языке PASCAL 7.0 . 12 5. Результаты выполнения программы . 13 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННИХ ИСТОЧНИКОВ . 14 ВВЕДЕНИЕ Процедура подготовки и решения задачи на ЭВМ достаточно сложный и трудоемкий процесс, состоящий из следующих этапов:1. Постановка задачи (задача, которую предстоит решать на ЭВМ, формулируется пользователем или получается им в виде задания). 2. Математическая формулировка задачи. 3. Разработка алгоритма решения задачи. 4. Написание программы на языке программирования. 5. Подготовка исходных данных . 6. Ввод программы и исходных данных в ЭВМ. 7. Отладка программы. 8. Тестирование программы. 9. Решение задачи на ЭВМ и обработка результатов.

скачать реферат Динамическое программирование

Но правильным ли будет такое решение в целом? Очевидно, нет. Имея в виду будущее, необходимо выделить какую-то долю средств и на производство машин. При этом объем продукции за первый год, естественно, снизится, зато будут созданы условия, позволяющие увеличивать ее производство в последующие годы. В формализме решения задач методом динамического программирования будут использоваться следующие обозначения: – число шагов. – вектор,описывающий состояние системы на k-м шаге. – начальное состояние, т. е. cостояние на 1-м шаге. – конечное состояние, т. е. cостояние на последнем шаге. Xk – область допустимых состояний на k-ом шаге. – вектор УВ на k-ом шаге, обеспечивающий переход системы из состояния xk-1 в состояние xk. Uk – область допустимых УВ на k-ом шаге. Wk – величина выигрыша, полученного в результате реализации k-го шага. S – общий выигрыш за шагов. – вектор оптимальной стратегии управления или ОУВ за шагов. Sk 1() – максимальный выигрыш, получаемый при переходе из любого состояния при оптимальной стратегии управления начиная с (k 1)-го шага. S1() – максимальный выигрыш, получаемый за шагов при переходе системы из начального состояния при реализации оптимальной стратегии управления –фиксировано.

скачать реферат Задача динамического программирования

Но правильным ли будет такое решение в целом? Очевидно, нет. Имея в виду будущее, необходимо выделить какую-то долю средств и на производство машин. При этом объем продукции за первый год, естественно, снизится, зато будут созданы условия, позволяющие увеличивать ее производство в последующие годы. В формализме решения задач методом динамического программирования будут использоваться следующие обозначения: – число шагов. – вектор,описывающий состояние системы на k-м шаге. – начальное состояние, т. е. cостояние на 1-м шаге. – конечное состояние, т. е. cостояние на последнем шаге. Xk – область допустимых состояний на k-ом шаге. – вектор УВ на k-ом шаге, обеспечивающий переход системы из состояния xk-1 в состояние xk. Uk –область допустимых УВ на k-ом шаге. Wk – величина выигрыша, полученного в результате реализации k-го шага. S – общий выигрыш за шагов. – вектор оптимальной стратегии управления или ОУВ за шагов. Sk 1() – максимальный выигрыш, получаемый при переходе из любого состояния в конечное состояниепри оптимальной стратегии управления начиная с (k 1)-го шага.

скачать реферат Системное и программное обеспечение

Включает: ТОСТы, ОСТы, РТМы, Рмы. 2. Обследование объекта автоматизации (управления). Включает: исследование объекта автоматизации и анализ полученных данных. Исследование объекта автоматизации проводится как правило с помощью специально разработанных методик обследования, которые содержат специально разработанные формы с последующим их дополнением и рекомендациями по анализу полученных данных. Код. Наименование прибора. Обозначение или маркер прибора. Паспортные данные. Характеристики. Дополнительная информация. Второй этап предполагает сбор данных методом интервью у заказчика. Второй этап заканчивается подготовкой технического задания (технические условия, предложения, отчет). 3. Содержательная и формализованная постановка задач. 4. Разработка алгоритма решения задач. Входит: выбор, анализ, обоснование средств программирования. После выбора средств программирования составляется блок–схема алгоритма решения задач и дается соответствующее ее описание. 5. Собственное программирование. 6. Отладка тестирования и корректировка программного продукта. 7. По результатам опытной эксплуатации осуществляется корректировка программного продукта. 8. Сдача программного продукта в опытную эксплуатацию. 9. Программная эксплуатация разработанного программного обеспечения. 10. Создается новая версия или модернизация программного продукта.

скачать реферат Управление готовой продукцией

В управлении запасами продукции на складе могут быть использованы различные приемы. В классической теории запасов за рубежом разработано достаточно много моделей управления запасами. Так, Гуила-Ури Р. и Розенстиль Э. рекомендуют преимущественно статистические методы исследования. Букан Д. и Кинисберг Э. излагают в основном аналитические способы исследования: теорию массового обслуживания, методы линейного и нелинейного программирования. В зарубежной литературе по управлению запасами обычно приводятся следующие модели: определение «точки заказа», «оптимальной партии заказа» (с фиксированным заказом, с фиксированной периодичностью заказа), «системы с двумя фиксированными уровнями запасов» и т.д. На основе анализа запросов потребителей и производственных возможностей может быть определен наиболее рациональный график поступления готовой продукции на склад и размер страхового запаса. Затраты на хранение, учет и другие расходы, связанные с обеспечением ритмичности поставки произведенной продукции, необходимо сопоставить с преимуществами, которые дает бесперебойное снабжение традиционных покупателей и выполнение периодических срочных заказов.

Пазл "Стройка", 30 элементов.
Пазлы Ларсен - это прежде всего обучающие пазлы. Они привлекают прежде всего филигранностью исполнения. Сделанные из высококачественного
548 руб
Раздел: Пазлы (5-53 элементов)
Ручка-стилус шариковая "Людмила".
Перед Вами готовый подарок в стильной упаковке — шариковая ручка со стилусом. Она имеет прочный металлический корпус, а надпись нанесена с
415 руб
Раздел: Металлические ручки
Настольная игра "Много-Много", новая версия.
«Много-Много» — единственная в своём роде игра, в которой дети знакомятся с арифметической операцией умножения. С помощью специально
792 руб
Раздел: Математика, цифры, счет
скачать реферат Решение военно-логической задачи по распределению ударной группы авиационного подразделения

Имеется S объектов с важностями Ai(j=1 S), по которым планируется удар однородными средствами поражения (вертолетами). Заданы вероятности поражения каждого из объектов одним боевым средством и вероятность преодоления их ПВО P2i(j=1 s). Требуется определить оптимальный вектор X0=(x0i)s, доставляющий максимум аддитивной целевой функции ущерба При следующих ограничениях на искомые переменные и ее параметры: В нелинейной целевой функции xi - наряды средств поражения по объектам удара ; Ai – важность объектов, выражаемые в процентах или других физических единицах F – функция ущерба, представляющая собой математическое ожидание поражаемых важностей, выраженных в процентной мере или в виде конкретных физических величин (поражаемых элементарных целей, составляющих групповой объект, единицах боевого потенциала) Максимизация функции F означает нахождение такого варианта распределения однородных средств по S объектам удара, при котором суммарный ущерб будет наибольшим. Для решения задачи методом условного экстремума запишем функцию Лагранжа в виде Общий результат решения можно получить по индукции на основе рассмотрения некоторого частного случая, например , S=3.

скачать реферат Обучение решению задач из раздела "Основы алгоритмизации и программирования"

Эффективным способом формирования алгоритмического мышления школьников старших классов в курсе «Основы алгоритмизации и программирования» является обучение построению алгоритмов и их использованию при решении большого класса задач. Целью работы является разработка элементов методического обеспечения для обучения решению задач из раздела «Основы алгоритмизации и программирования», в частности создание интересных методов построения и использования алгоритмов на примере учебных задач по работе со структурного типом данных массив. Объектом исследования является процесс обучения решению задач. Предметом исследования является формирование алгоритмического мышления школьников при обучении решению задач из раздела «Основы алгоритмизации и программирования». Курсовая работа условно состоит из двух частей. В первой части раскрываются теоретические сведения о технологии программирования в школе, принципах структурной алгоритмизации и выборе подхода к преподаванию программирования. Вторая часть данной работы посвящена разработке различных игровых моментов, которые можно использовать при изучении структурного типа данных массив.

скачать реферат Организация РРЛ

Одни и те же показатели качества (H(g)i) могут быть достигнуты при различных высотах подвеса антенн. Поэтому существует возможность такой совокупности высот, для которой выполняются заданные требования к показателям качества, а суммарные затраты на сооружение опор и фидерных трактов - критерием оптимальности. Обозначим: 4. Решение задачи методом градиентного поиска. Метод градиентного поиска - метод поиска локальных экстремумов. Он состоит в поочередном пробном изменении высот подвеса правых антенн и движении в сторону уменьшения критерия оптимизации К. Поиск заканчивается, если при любых поочередных изменениях высот подвеса правых антенн величина суммарной стоимости опор и фидеров К не уменьшается (?К>0). Недостатки метода градиентного поиска. Нельзя найти глобальный экстремум (зависит от начального приближения). В зависимости от того, насколько удачно взято начальное приближение, зависит время поиска (число вычислений). Оно может оказаться достаточно большим. 6. Решение задачи эвриститческим методом. Эвристический метод основан на применении косвенного критерия оптимальности hs’ (сумма высот опор на трассе РРЛ) и использует возможность уменьшения высот опор одних антенн за счет сопряженных.

скачать реферат Интеллектуальные и экспертные системы

Попытки смоделировать работу головного мозга соединением между собой множества процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного - двух десятков процессоров, а затем начинается резкий спад производительности. Процессоры как бы "теряются", перестают контролировать ситуацию или проводят большую часть времени в ожидании соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь в приборах, работающих в "двумерном варианте", т.е. обрабатывающих не последовательную, а параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В них одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем количество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким образом происходит единовременный охват изучаемого объекта, а не последовательное изучение его частей. ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ. Второй подход к решению задачи искусственного интеллекта связан с эвристическим программированием и решает задачи, которые в общем можно назвать творческими.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.