- •1. Основные понятия и этапы са. Основные понятия са
- •Этапы системного анализа
- •2. Операция и ее составляющие. Этапы ио.
- •3. Применение научных методов Этапы операционного проекта
- •6. Внедрение результатов исследования.
- •3. Виды математических моделей ио, примеры.
- •4. Состязательные задачи. Решение игры 2-х лиц.
- •5. Классификация и характеристики смо. Понятие системы массового обслуживания
- •Поток событий и его свойства
- •Транспортная задача
- •8. Формы представления задач лп и способы приведения к ним. Каноническая форма задач лп
- •Стандартная форма задачи лп
- •9. Основные понятия лп, свойства задач лп. Постановка задачи
- •Основные понятия лп. Свойства задач лп
- •10. Геометрия задач лп, базисные решения, вырожденность. Геометрия задач лп
- •Выделение вершин допустимого множества
- •11. Понятие базиса, переход от одного базисного решения к другому.
- •Построение начального базисного решения
- •13. Алгоритм симплекс-метода.
- •14. Двойственность в лп, построение моделей двойственных задач. Двойственность задач лп
- •Запись двойственной задачи в симметричном случае
- •Запись двойственной задачи в общем случае
- •15. Экономическая интерпретация двойственной задачи. Двойственный симплекс-метод. Интерпретация двойственной задачи
- •Двойственный симплекс-метод
- •16. Теоремы двойственности.
- •17. Учет двусторонних ограничений, модифицир. Симплекс-метод. Учет двусторонних ограничений
- •М одифицированный алгоритм
- •18. Параметрический анализ вектора ограничений.
- •19. Параметрический анализ коэффициентов линейной формы.
- •20. Модели транспортных задач и их хар-ка, условия разрешимости. Простейшая транспортная задача (т-задача)
- •Транспортная задача с ограниченными пропускными способностями (Td - задача)
- •Многоиндексные задачи
- •Транспортные задачи по критерию времени
- •21. Построение начального плана перевозок т-задачи
- •Правило северо-западного угла
- •Правило минимального элемента.
- •Метод Фогеля
- •22. Обоснование метода потенциалов. Переход от одного плана перевозок к другому
- •Признак оптимальности
- •23. Алгоритм метода потенциалов
- •24. Двойственность т-задач, эконом. Интерпретация потенциалов. Двойственная пара транспортных задач
- •Экономическая интерпретация потенциалов
- •25. Метод потенциалов для Td-задачи.
- •26. Приведение открытой модели транспортной задачи к закрытой.
- •27. Трансп. Задачи в сетевой постановке, задача о кратчайшем пути. Транспортные задачи в сетевой постановке (транспортные сети)
- •Алгоритм Дейкстры-Форда:
- •28. Задача о максимальном потоке.
- •29. Метод декомпозиции Данцига-Вулфа в общем случае.
- •30. Метод декомпозиции транспортных задач
- •31. Постановка задач стохастического программирования
- •32. Целочисленное программирование: Особенности, концепции точных и приближенных методов решений.
- •Проблема целочисленности
- •33. Методы отсечений.
- •34. Метод ветвей и границ.
- •35. Аддитивный метод.
- •36. Нелинейное программирование (нлп): постановка, классы задач нлп, условия оптимальности. Характеристика задач
- •Условия оптимальности
- •37. Квадратичное программирование.
- •38. Сепарабельное и дробно-линейное программирование. Сепарабельное программирование (сп)
- •Задачи дробно-линейного программирования
- •39. Методы покоординатного спуска и Хука-Дживса. Метод Гаусса-Зейделя (покоординатного спуска)
- •Метод Хука-Дживса (метод конфигураций)
- •40. Симплексный метод поиска.
- •41. Градиентные методы.
- •Методы сопряженных направлений
- •Методы Пауэла, Флетчера-Ривса, Девидона-Флетчера-Пауэла
- •43. Методы случайного поиска.
- •Алгоритм с возвратом при неудачном шаге
- •Алгоритм с обратным шагом
- •Алгоритм наилучшей пробы
- •Алгоритм статистического градиента
- •44. Метод проектирования градиентов.
- •45. Генетические алгоритмы
- •46. Методы штрафных и барьерных функций. Метод штрафных функций
- •Метод барьерных функций
- •47. Динамическое программирование (дп): принцип оптимальности, функциональное уравнение, процедура дп.
- •Как работает метод дп
- •Функциональное уравнение дп
- •48. Дп: задача распределения ресурсов, достоинства дп.
- •49. Дп: задача о кратчайшем пути и с мультипликативным критерием. Задача о кратчайшем пути
- •Задача с мультипликативным критерием
- •50. Дп: организация выпуска m видов продукции.
- •51. Дп: задача об инвестициях.
- •52. Дп: многомерные задачи и проблемы решения.
- •53. Дп: снижение размерности с помощью множителей Лагранжа
- •54. Задачи спу: построение сети и временной анализ.
- •Временной анализ (для детерминированной сети)
- •55. Задачи спу: оптимизация.
- •56. Многокритериальные задачи: постановка, проблемы, основные понятия, методы.
- •Методы многокритериальной оптимизации
- •57. Многокрит. Задачи: функция полезности, лексикографический метод. Функция полезности
- •Решение на основе лексикографического упорядочения критериев
- •58. Методы главного критерия, свертки, идеальной точки, целевого програм-я. Метод главного критерия
- •Линейная свертка
- •Метод идеальной точки
- •Целевое программирование (цп)
- •59. Диалоговые методы решения задач по многим критериям.
- •Метод уступок
- •Интерактивное компромиссное программирование
Транспортная задача с ограниченными пропускными способностями (Td - задача)
Отличается от предыдущей задачи учетом ограничений на пропускные возможности коммуникаций. Ее модель имеет вид
0 Xij
dij,
i,j,
где dij –пропускная способность коммуникации i j.
Ограничения вносят коррективы в свойства задачи. Из особенностей модели, присущих Т-задаче, сохраняются все, кроме последней. В Тd-задаче условие сбалансированности не является достаточным для разрешимости задачи. В число необходимых условий существования решения помимо его входят еще две группы условий, отражающих физическую реализуемость решения:
Они требуют, чтобы суммарная пропускная
способность коммуникаций, входящих в
каждый ПН была не меньше объема поставок,
а выходящих из ПО – не меньше количества
вывозимого груза. Если хотя бы одно
из них нарушается, задача заведомо
неразрешима. Однако и выполнение всех
необходимых условий не гарантирует
разрешимость Тd-задачи.
Пример (рис): задача неразрешима, так
как невозможно поставить во второй
пункт назначения 8 единиц груза.
Многоиндексные задачи
Для
учета дополнительных условий перевозки
вводятся переменные с числом индексов
более двух. Если существенное значение
имеет вид транспорта, то в модели
используются переменные Xijk
- количество груза, перевозимое из i-го
пункта в j-й k-ым
видом транспорта. Модель трехиндексной
задачи зависит от конкретных условий.
Если в исходных данных имеем
производительность каждого вида
транспорта pk
и не учитываются пропускные способности,
то задача описывается трипланарной
моделью. Она идентична Т-задаче.
Отличие лишь в числе переменных и групп
условий. Каждая переменная входит в
модель ровно три раза, сбалансированность,
как необх. и достаточное условие
разрешимости задачи:
Если транспортные средства принадлежат
разным перевозчикам, то в модели будут
четырехиндексные переменные Xijkl,
где l – индекс
перевозчика.
Транспортные задачи по критерию времени
При осуществлении перевозок определяющим
показателем мб время доставки. Вместо
матрицы транспортных затрат дается
матрица времени [tij],
а критерий выражает время завершения
всех перевозок:
где максимум берется по коммуникациям,
на которых перевозки больше нуля.
Предполагается, что перевозки между
всеми пунктами начинаются одновременно
и ведутся параллельно. Условия задачи
записываются как и в случаях с
критерием-затратами. Критериальная
функция нелинейна. Она легко преобразуется
к линейному виду, мб решена с помощью
метода ЛП.
21. Построение начального плана перевозок т-задачи
Размерность базисного решения или плана перевозок равна m+n-1, где m и n – число ПО и ПН сбалансированной задачи. Если задача открытая, то сначала ее необходимо сбалансировать. В транспортных задачах вырожденность базисного решения встречается очень часто. В задаче заведомо будут вырожденные решения, если имеются такие неполные группы пунктов отправления и назначения, что суммарная возможность первых равна суммарной потребности вторых. Вырожденным может оказаться и начальное решение. Для построения начального плана перевозок применяют правила северо-западного угла, минимального элемента и алгоритм Фогеля. Последний можно применять и как приближенный метод решения Т-задачи.
