- •09.03.01 Информатика и вычислительная техника
- •Глава 1 Общие сведения о теории принятия решений
- •1.1 Понятия, связанные с принятием решений
- •1.2 Определенность результатов принимаемых решений
- •1.3 Критерии оценки решения
- •5 Реальные процедуры принятия управленческих решений.
- •1.4 Системы поддержки принятия решения
- •1.5 Математическое моделирование при принятии решений
- •1.6 Классификация математических моделей структурированных систем
- •1.7 Задачи моделирования на различных уровнях принятия решений
- •Глава 2 Системы поддержки принятия решений, основанные на знаниях
- •2.1 Способы описания знаний
- •2.2 Когнитивные модели
- •2.3 Онтологические модели процесса принятия решений
- •Ниже приведены краткие сведения об онтологиях и пример их использования для моделирования процессов принятия решений в системах обучения. Слово «онтология» имеет два значения:
- •Методология создания онтологий. Практическая разработка онтологии включает:
- •2.4 Экспертный подход к принятию решений
- •2.4.1 Методы экспертных оценок
- •2.4.2 Методы средних баллов при оценке альтернатив
- •2.5 Продукционные модели знаний
- •2.5.1 Основные определения
- •2.5.2 Байесовский подход к построению продукционных моделей знаний
- •2.5.3 Структура базы знаний и алгоритм логического вывода
- •Глава 3 Методы оптимизации в задачах принятия решений
- •3.1 Принятие решений на основе методов линейного программирования
- •3.2 Математическая модель планирования производства
- •3.3 Задачи оптимального планирования производства
- •3.4 Транспортная задача
- •3.5 Задачи об упаковке
- •3.5.1 Задача о рюкзаке
- •3.5.2 Задачи упаковки в контейнеры
- •3.6 Задачи о замене оборудования
- •3.6.1 Простейшая задача о замене оборудования
- •3.6.2 Задача об оптимальных сроках замены дискового оборудования
- •3.7 Многокритериальные задачи принятия решений
- •Глава 4 Вероятностные модели формирования и выбора альтернатив решений
- •4.1 Моделирование систем на основе формализма цепей Маркова
- •4.1.1 Определение и динамика цепи Маркова
- •4.1.2 Оценка длительности пребывания процесса во множестве невозвратных состояний
- •4.1.3 Оценка поведения цепей Маркова при большом числе шагов
- •4.2 Модель процесса обучения как цепь Маркова
- •4.3 Система обслуживания заявок с очередью и отказами
- •4.4 Модель динамики информационных ресурсов
- •4.5 Принятие решений об оптимизации инвестиционного портфеля
- •4.6 Имитационное моделирование при принятии решений
- •4.6.1 Система AnyLogic: активные объекты, классы и экземпляры активных объектов
- •4.6.2 Объектно-ориентированный подход
- •4.6.3 Средства описания поведения объектов
- •4.6.4 Анимация поведения и интерактивный анализ модели
- •4.6.5 Примеры имитационного моделирования
- •Глава 5 Сетевые модели поддержки принятия решений
- •5.1 Обыкновенные сети Петри
- •5.1.1 Формальное определение
- •5.1.2 Графы сетей Петри
- •5.1.3 Пространство состояний сети Петри
- •5.1.4 Основные свойства сетей Петри
- •5.1.5 Некоторые обобщения сетей Петри
- •5.1.6 Инварианты сетей Петри
- •5.2 Раскрашенные (цветные) сети Петри (cpn)
- •5.2.1 Мультимножества
- •5.2.2 Формальное определение cpn
- •5.2.3 Функционирование cpn
- •5.2.4 Расширения cpn
- •5.2.5 Сравнение формализмов обыкновенных и раскрашенных сетей Петри
- •5.2.6 О моделирующих возможностях сетей Петри
- •5.3 Моделирование дискретных систем
- •5.3.1 Моделирование вычислительных систем
- •4.3.2 Моделирование программ
- •5.3.3 Моделирование протоколов передачи данных
- •5.3.4. Об исследовании сетей Петри с помощью эвм
- •5.4 Герт-сети
- •5.4.1 Описание герт-сети
- •5.4.2 Производящие функции герт-сетей
- •5.4.3 Вычисление w-функций для типовых соединений дуг
- •5.4.4 Модель процесса обучения как герт-сеть
- •Глава 6 Примеры систем поддержки принятия решений
- •6.1 Система эспла
- •6.1.1 Режимы функционирования системы
- •6.1.2 Принятие решений при техногенных авариях
- •6.1.3 Использование информационных ресурсов
- •6.2 Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства рф
- •6.2.1 Общая характеристика системы
- •6.2.2 Использование спутниковых данных
- •6.2.3 Центры приема и обработки спутниковых данных
- •6.2.4 Информационные продукты, формируемые системой
- •6.2.5 Прогнозирование параметров лесных пожаров по данным исдм-Рослесхоз
- •Г.А. Доррер методы и системы принятия решений
- •Красноярск 2016
3.2 Математическая модель планирования производства
Рассмотренная ниже модель предназначена для принятия решения об оптимизации плана выпуска различных видов продукции из имеющихся нескольких видов сырья [10]. Такие задачи возникают в нефтепереработке, пищевой промышленности, при раскрое плит на заготовки, или круглого леса на пиломатериалы, а также в других областях.
Имеется
видов сырья, из которого нужно изготовить
видов продукции. Каждый из видов сырья
может быть использован различным
способом в соответствии с технологическими
картами, которые мы будем считать
заданными. Обозначим
объем
-й
продукции при обработке сырья j-м
способом (
;
).
Здесь
общее
количество технологических карт. Эти
величина образуют
матрицу
,
в которой каждая строка соответствует
одному виду продукции, а каждый столбец
– технологической карте.
Карты пронумерованы
все подряд, но каждая карта пригодна
для обработки только определенного
вида сырья. Этот факт может быть описан
с помощью переменных
,
которые принимают значение 1, если
-я
карта может быть использована для
обработки сырья
-го
вида, и значение 0 в противном случае
(
;
).
Переменные
образуют
‑ матрицу
,
состоящую из нулей и единиц следующего
вида:
. (3.9)
В этой матрице каждая строка соответствует одному виду сырья, а каждый столбец – одной технологической карте.
Принятие решения
в данной задаче состоит в определении
интенсивности использования способов
производства продукции, т.е. технологических
карт. Обозначим
количество сырья, обработанного при
использовании
-й
технологической карты. Эти величины
образуют вектор-столбец
,
который называют планом
производства.
Если план производства задан, то
количество произведенной продукции
-го
вида
вычисляется по формуле
. (3.10)
Всю спецификацию
вырабатываемой продукции можно
представить в виде вектора-столбца
,
который может быть представлен как
произведение матрицы
на вектор
:
. (3.11)
Общий объем (или
стоимость) продукции, производимой при
плане производства
,
определится путем сложения объемов по
всем ее видам:
. (3.12)
С учетом (2.13), изменяя порядок суммирования, получим:
. (3.13)
В этой формуле
- общий объем (или стоимость) продукции
всех видов, получаемой из единицы сырья
при использовании в производстве
‑й
технологической карты. Эти величины
также могут быть объединены в вектор-столбец
размерностью M:
.
Получим более компактную запись для общего объема продукции:
.
(3.14)
Обратимся теперь
к сырью. Пусть
(
)
- количество сырья
‑го
вида, идущего на изготовление продукции.
Тогда спецификация имеющегося сырья
может быть представлена в виде
вектора-столбца
.
По аналогии с формулой (3.11), спецификация сырья, подлежащего обработке при плане производства , определится выражением
. (3.15)
Каждый из видов
сырья характеризуется стоимостью (или
объемом) единицы измерения
,
(
),
и
эти
показатели тоже можно объединить в виде
вектора
.
Общая стоимость сырья, использованного в соответствии с планом производства с учетом (3.15) равна
. (3.16)
В формуле (3.16)
вектор-строка
определяет стоимость сырья, обрабатываемого
по
-й
технологической карте.
Часто при планировании
производства учитывают отходы сырья.
Пусть
,
(
)
-количество отходов, образующихся при
обработке сырья по
‑й
технологической карте. Тогда суммарные
отходы, получаемые при плане производства
,
определятся выражением
, (3.17)
где
.
