- •Двусторонние шпоры по файзу
- •Печатай прямо этот файл
- •Теория принятия решений [3, 4]
- •1. Классы задач принятия решений, системный анализ и характеристика его этапов.
- •2. Графы и показатели эффективности смо с простейшими потоками.
- •6. Замкнутые смо.
- •3. Принятие решений в условиях риска, неопределенности и конфликты.
- •4. Основы линейного программирования. Область применения. Постановка задачи
- •Каноническая форма задач лп
- •Стандартная форма задачи лп
- •Основные понятия лп. Свойства задач лп
- •Методы решения задач лп
- •Симплекс-метод. Характеристика метода
- •М одифицированный алгоритм симплекс-метода
- •Модели управления транспортными потоками.
- •Простейшая транспортная задача (т-задача)
- •Транспортная задача с ограниченными пропускными способностями (Td - задача)
- •Задачи с неоднородным грузом
- •Многоиндексные задачи
- •Транспортные задачи по критерию времени
- •6. Оптимизация транспортных потоков. Метод потенциалов
- •Построение начального плана перевозок
- •Правило северо-западного угла
- •Переход от одного плана перевозок к другому
- •Признак оптимальности
- •Алгоритм метода потенциалов
- •7. Методы управления проектом.
- •8. Двойственность задач оптимизации. Двойственность задач лп
- •Интерпретация двойственной задачи
- •Запись двойственной задачи в общем случае
- •Теоремы двойственности
- •Двойственный симплекс-метод
- •9. Декомпозиция задач планирования большой размерности.
- •Метод декомпозиции Данцига - Вулфа
- •10. Методы определения целочисленных решений.
- •Метод отсечений
- •Метод ветвей и границ
- •Аддитивный алгоритм
- •11. Основы динамического программирования. Достоинства и недостатки метода.
- •Работа метода дп
- •Функциональное уравнение дп
- •Многомерные задачи динамического программирования
- •Снижение размерности с помощью множителей Лагранжа
- •12. Оптимизация надежности технических систем, систем распределения ресурсов.
- •4.2.3. Сбалансированная транспортная задача
- •13. Классы задач нелинейного программирования и методы их решения. Х арактеристика задач
- •Условия оптимальности
- •Методы решения задач нп
- •14. Задачи нелинейного программирования, сводящиеся к линейным. Квадратичное программирование
- •Сепарабельное программирование (сп)
- •Задачи дробно-линейного программирования
- •15. Классификация и характеристика методов «спуска».
- •Методы одномерной минимизации. Метод деления шага пополам
- •Квадратичная аппроксимация
- •Метод деления интервала пополам
- •Метод золотого сечения
- •Метод Фибоначчи
- •Метод первого порядка
- •Методы второго порядка
- •Многомерный поиск безусловного минимума Метод Гаусса-Зейделя (покоординатного спуска)
- •Метод Хука-Дживса (метод конфигураций)
- •Симплексный метод
- •Градиентные методы
- •Метод Ньютона
- •М етоды сопряженных направлений
- •Методы условной оптимизации
- •Метод проектирования градиента
- •Метод штрафных функций
- •Метод барьерных функций
- •16. Методы случайного поиска и генетические алгоритмы.
- •8.8.7. Методы случайного поиска
- •Алгоритм с возвратом при неудачном шаге
- •Алгоритм с обратным шагом
- •Алгоритм наилучшей пробы
- •Алгоритм статистического градиента
- •8.8.8. Генетические алгоритмы
- •17. Особенности принятия решений при многих критериях.
- •18. Методы свертки и целевого программирования в принятии решений по многим критериям.
- •10.2.1.4. Линейная свертка
- •10.2.1.5. Максиминная свертка
- •10.2.1.7. Целевое программирование (цп)
- •19. Интерактивные методы принятия решений
Алгоритм метода потенциалов
Предварительный этап:
1. В матрице перевозок построить начальный план X(0).
2. Решением системы (18) определить потенциалы всех пунктов в начальном плане.
3. Вычислить оценки небазисных переменных (свободных клеток) по формуле (19) и записать матрицу (0).
Основной этап (получены X(k) и (k)):
1. Проверить оценки в (k). Если нет положительных, то перейти на п. 9.
2. Определить максимальную оценку kr = max ij.
3. В матрице X(k) построить цикл пересчета на клетке kr.
4. В построенном цикле вычислить 0=min Xij, ij нечет.
5. Прибавить 0 в четных вершинах цикла и вычесть в нечетных, результат – матрица перевозок X(k+1).
6. В матрице (k)) провести выделение строк и столбцов по решению X(k+1).
7. К выделенным столбцам прибавить, а из выделенных строк вычесть kr, результат – матрица (k+1).
8. Перейти на п.1 основного этапа.
9. Конец.
Примечание. Если имелись запрещенные перевозки (некоторые Cij=M), то соответствующие переменные в последнем решении должны равняться нулю. В противном случае задача неразрешима.
Алгоритм решения сбалансированной Тd-задачи:
1. Построение начального плана перевозок. План может получиться как допустимый, так и искусственный (недопустимый). 2. Выделение базисных клеток. Если их меньше m+n-1, то добавляются клетки на границе. 3. Нахождение потенциалов из системы (18).
4. Вычисление оценок по формуле (19)
5. Начало цикла. Определение множества G по матрицам плана и оценок.
6. Проверка признака оптимальности: если G= (эквивалент (25)), переход на шаг 10.
7. Определение вводимой переменной (клетки kr) по (5.26) и построение цикла пересчета.
8. Построение нового плана: вычисление 0 в зависимости от принадлежности kr по (27) или (28) и соответствующее перемещение по циклу.
9. Получение матрицы оценок нового плана с помощью преобразования матрицы оценок старого плана (как в Т-задаче). Переход на шаг 5.
10. Конец. Полученный план является оптимальным, если не содержит запрещенных перевозок (с затратами М).
7. Методы управления проектом.
Задачи сетевого планирования и управления
В задачах сетевого планирования рассматривается комплекс взаимосвязанных работ. Исходным является список работ, подлежащих выполнению, с известными продолжительностями и непосредственно предшествующими работами.
Взаимосвязи работ моделируются ориентированным графом, называемым сетевым графиком или просто сетью. Возможны два варианта представления сети: 1)сеть типа "работы-дуги", когда дуга отображает работу с присущими ей параметрами (показателями) и связями, а вершины - состояния объекта (программы, проекта), к которому относятся работы; 2)сеть типа "вершины-работы", когда дуги показывают только связи, а работам ставятся в соответствие вершины.
Сеть может быть детерминированной и вероятностной. Во втором случае обычно случайным является время выполнения работ или ряд работ альтернативны с известными вероятностями необходимости их выполнения. С работами может быть связано время (простейшие сети), ресурсы, стоимость или их сочетания. Сеть может применяться один раз или многократно. По ходу выполнения работ сеть может корректироваться. В задачах сетевого планирования и управления различают анализ и синтез сети.
Анализ сети состоит в расчете времен начала и окончания работ, ранних и поздних сроков наступления событий, резервов времени работ и событий, определении критического пути и критических работ. Критическим называется самый длинный путь от начального события к конечному, то есть это минимальное время, за которое могут быть выполнены все работы. Под синтезом сети обычно понимают ее оптимизацию.
Например, в пределах выделенных ресурсов или затрат нужно обеспечить минимальное время завершения всего комплекса работ, или наоборот, выполнить все работы к заданному сроку с минимальными затратами. На сети со случайными продолжительностями работ за критерий или основное ограничение принимается математическое ожидание длины критического пути. Кроме того, в качестве критерия может выступать вероятность завершения комплекса в заданный срок, которую следует максимизировать.
Правила построения сетей:
-полный перечень всех работ(зависит от детализации проекта)
-в каждой работе указывается о непосредственно предшествующих работах
-с каждой операцией у работы должны быть параметры(время и т.д.)
Сеть работы вершины:
С
еть
работы дуги:
Каждая работа идентифицируется начальными и конечными событиями. Возможно что нач. и кон. работы совпадут. Тогда можно избежать эту ситуацию путем введения фиктивной работы, которая не несет затрат.
Ткр. – время, меньше которого нельзя затратить на проект, при тех исходных данных, которые мы имеем. На критическом пути лежат критические работы. Любые задержки приводят к увеличению работы управления. Подкритические работы – работы, которые имеют малый резерв.
Детерминированные работы.
2 типа сроков: Tip-срок, раньше которого не может наступить событие
Tiп-срок, позднее которого не может наступить событие
1.Вычисление ранних сроков:
T1p=0
Т0р=0
Tjp = Tip +Tij
Tкр= Tnp
Tjp=max[Tip+ Tij]
i
2.Вычисление поздних сроков:
Расчет производится с конца.
Тnп=Тnр
Tiп = Tjп –Tij
Tiп=min[Tjп –Tij]
i
Резерв события: Ri= Tiп - Tip
Все эти данные в графическом виде для каждой работы выглядят так:
Также можно построить график Ганта – представление работ в графическом виде с помощью графика.
Оптимизация.
Задано время, минимизировать затраты.
Cij(tij) – стоимость работы.
aij<=tij<=bij
ij
Тnр<=Тзад Тjр=max[Тiр+tij] Tiр>=0 T1р=0
Обратная:
Тnр->max
aij<=tij<=bij
ij
Tjр>=Tiр+tij
