- •1.Основные определения и типы моделей
- •2. Понятие комп. Мод. Основные функции.
- •3. Типовые задачи, решаемые средствами компьютерного моделирования.
- •4. Системы имитац. Мод. Исторический путь развития инструментальных средств мод.
- •5. Структурный анализ. Формализованное описание. Построение модели. Проведение эксперимента
- •6. Понятие и сущность корреляционного анализа
- •7. Понятие и сущность регрессионного анализа
- •8. Определение параметров линейного однофакторного ур-я регрессии.
- •9. Оценка величины погрешности линейного однофакторного уравнения
- •10. Проблема автокорреляции остатков. Критерий Дарбина-Уотсона
- •11. Построение уравнения степенной регрессии
- •12. Двухфакторные и многофакторные уравнения регрессии
- •13. Оптимизация. Основные понятия.
- •14. Одномерный поиск оптимума.
- •15. Понятие оптимизац задач и оптимиз моделей
- •16. Оптимизационные задачи с линейной зависимостью между переменными
- •17. Геометрическая интерпретация оптимизационной задачи линейного программирования.
- •18. Симплексный метод решения оптимизационной задачи линейного программирования.
- •19. Пример решения оптимизационной задачи линейного программирования симплексным методом
- •20. Двойственная задача линейного програмирования
- •21. Решение двойственной задачи линейного программирования
- •23. Понятие систем массового обслуживания.
- •24. Одноканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненц распределением длительности обслуживания с отказами.
- •25. Одноканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания с ожиданием и ограничением на длину очереди
- •26. Одноканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненц распределением длительности обслуживания с ожиданием без ограничения длины очереди
- •27. Многоканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненц распределением длительности обслуживания с отказами.
- •28. Многоканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненц распределением длительности обслуживания с ожиданием.
- •29. Вероятностные характеристики функционирования в стационарном режиме системы массового обслуживания.
- •30. Параллельное и распределенное моделирование
- •32. Непрерывное моделирование
- •33. Комбинированное непрерывно-дискретное моделирование
- •34. Моделирование по методу Монте-Карло.
- •35. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло.
- •39. Алгоритм метода потенциалов решения транспортных задач
- •40. Теория принятия решений. Основные понятия.
- •41. Принятие решений в условиях полной определенности. Метод аддитивной оптимизации.
- •42. Принятие решений в условиях риска
39. Алгоритм метода потенциалов решения транспортных задач
Наиболее распространенным методом решения транспортных задач является метод потенциалов. Решение задачи методом потенциалов включает следующие этапы: разработку начального плана; расчет потенциалов; проверку плана на оптимальность; поиск максимального звена неоптимальности; составление контура перераспределения ресурсов; определение минимального элемента в контуре перераспределения и перераспределение ресурсов по контуру; получение нового плана. Описанная процедура повторяется несколько раз, пока не будет найдено оптимальное решение. Для транспортной задачи существует несколько методов отыскания начального плана: метод северо-западного угла; метод минимальной стоимости;
метод двойного предпочтения. Расчет потенциалов выполняют по загруженным клеткам, для которых должно выполняться следующее равенство: где αi, – потенциал i-и строки; βj — потенциал j-го столбца. Проверяем план на оптимальность по незагруженным клеткам, используя следующее неравенство: Контур перераспределения ресурсов составляют по следующим правилам: этот контур представляет замкнутый многоугольник с вершинами в загруженных клетках, за исключением клетки с вершиной максимальной неоптимальности , и звеньями, лежащими вдоль строк и столбцов матрицы; ломаная линия должна быть связанной в том смысле, что из любой ее вершины можно попасть в любую другую вершину по звеньям ломаной цепи; в каждой вершине контура встречаются только два звена, одно из них располагается по строке, другое — по столбцу;
число вершин контура четное, все они в процессе перераспределения делятся на загружаемые и разгружаемые;
в каждой строке (столбце) имеются две вершины: одна — загружаемая, другая — разгружаемая. Получение нового плана осуществляется по загруженным клеткам (в соответствии с новой загрузкой) вычисляются потенциалы αi, и βj ; по незагруженным клеткам производится проверка плана на оптимальность; находится вершина максимальной неоптимальности и строится новый контур перераспределения, и т. д., до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение.
40. Теория принятия решений. Основные понятия.
При принятии управленческих решений о функционировании и развитии экономического объекта необходимо учитывать важную характеристику внешней среды — неопределенность - отсутствие, неполнота, недостаточность информации об объекте, процессе, явлении или неуверенность в достоверности информации. Неопределенность обусловливает появление ситуаций, не имеющих однозначного исхода. Среди различных видов ситуаций, с которыми в процессе производства сталкиваются предприятия, особое место занимают ситуации риска - сочетание, совокупность различных обстоятельств и условий, создающих обстановку того или иного вида деятельности. Ей сопутствуют три условия. Это наличие неопределенности; необходимость выбора альтернативы; возможность оценить вероятность осуществления выбираемых альтернатив. Таким образом, если существует возможность количественно и качественно определить степень вероятности того или иного варианта, то это и будет ситуация риска.
Для того чтобы снять ситуацию риска, руководители предприятий вынуждены принимать решения и стремиться реализовать их. С точки зрения полноты исходных данных определенность и неопределенность представляют два крайних случая, а риск определяет промежуточную ситуацию, в которой приходится принимать решение. Степень неинформированности данных определяет, каким образом задача формализуется и решается.
Теория, в которой рассматриваются задачи принятия решений в условиях неопределенности при наличии противника, известна как теория игр.