- •«Системи та методи прийняття рішень»
- •Перелік практичних занять практичне заняття 1
- •Короткі теоретичні відомості
- •1 Постановка задачі прийняття рішень
- •2 Приклади задач прийняття рішень
- •3 Класифікація задач прийняття рішень
- •Розв’язування задач
- •1.3 Контрольні питання
- •2.3 Контрольні питання
- •2.2 Розв’язування задач
- •3.2 Розв’язування задач
- •Контрольні питання
- •Література: [2, 119-123; 4, 40-45]. Практичне заняття 4
- •4.1 Короткі теоретичні відомості
- •1 Розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації
- •2 Принцип головного критерію
- •3 Функціонально-вартісний аналіз
- •4 Принцип послідовної оптимізації ( лексикографічного впорядкування)
- •4.2 Контрольні питання
- •2 Вимірювання та шкалування частинних критеріїв
- •3 Формування функції корисності частинних критеріїв
- •4 Перетворення дихотомічного якісного фактора
- •5 Перетворення багатозначного якісного фактора
- •5.2 Контрольні питання
- •2 Універсальна математична модель багатокритеріального оцінювання й оптимізації
- •3 Реалізація адитивної оцінки
- •4 Реалізація моделі послідовної оптимізації
- •5 Реалізація мінімаксної та максимінної оцінок
- •6.2 Розв’язування задач
- •6.3 Контрольні питання
- •Література: [14, 119-123; 17, 140-145].
- •7.1.2 Аналіз рішень в екстенсивній (узагальненій) формі
- •7.1.3 Аналіз рішень у нормальній формі
- •7.1.2 Критерії прийняття рішень в умовах стохастичної невизначеності
- •7.2 Розв’язування задач
- •7.3 Контрольні питання
- •8.2 Розв’язування задач
- •8.3 Контрольні питання
- •Література: [14, 119-123; 17, 140-145]. Практичне заняття 9
- •9.2 Розв’язування задач.
- •9.2 Розв'язування задач
- •9.3 Контрольні питання
- •Практичне заняття 10
- •10.2 Розв’язування задач.
- •10.1 Короткі теоретичні відомості
- •3 Критерій мінімаксного ризику Севіджа
- •10.2 Розв’язування задач
- •10.3 Контрольні питання
- •11.2 Розв’язування задач
- •11.3 Контрольні питання
- •Принцип оптимальности Беллмана
- •Задача о наборе высоты и скорости летательного аппарата.
- •Функциональное уравнение Беллмана.
- •Задача распределения ресурсов.
- •Распределение по неоднородным этапам.
- •Распределение ресурсов между тремя и более отраслями.
- •Распределение ресурсов с резервированием.
- •Распределение ресурсов «с вложением доходов в производство».
- •Учёт предыстории процесса.
- •Задача с мультипликативным критерием.
- •Література: [14, 119-123; 17, 140-145].
- •13.2 Розв’язування задач.
- •4.11. Применение метода динамического программирования для решения задачи управления запасами
- •13.3 Контрольні питання Література: [8, 119-123; 17, 140-145]. Список літератури
- •39614,М.Кременчук, вул. Першотравнева, 20
Распределение ресурсов «с вложением доходов в производство».
В
классической задаче считается, что
полученный доход на
ом
шаге в производство не вкладывается,
т. е. он отчисляется и подсчитывается
как эффект. Во многих задачах полученный
эффект можно использовать как ресурс
для следующего шага объединяя его с
оставшимся ресурсом. Если ресурс не
деньги, то средства можно привести к
единому эквиваленту с оставшимися
средствами. Такая модель является
развитием классической модели. Так как
оставшиеся средства и доход объединяются,
то можно ввести единую интегральную
функцию – функциюизменения
средств.
количество
оставшихся средств плюс доход после
го
шага, если вложили
.
количество
средств перед
м
шагом.
Выигрыш
на
ом
шаге зависит от того, как мы подсчитываем
доход (эффект) от управления всеми
ресурсами. Поставим задачу: максимальный
доход в конце
го
шага. Тогда на всех шагах
,
доход = 0,
.
На
ом
шаге выигрыш
.
Подставив эти выражения в уравнение
Беллмана, мы программируем задачу от
начала к концу, если имеется начальное
количество средств
.
Здесь функция траты:
.
Частный
случай: когда
и
неубывающие. В этом случае чем больше
значениедоход
+ средства
получается в конце
го
шага, тем лучшим условием это будет для
проведения
го
шага. Поэтому можно не заботиться о
следующих шагах, достаточно обеспечить
максимум на каждом шаге.
Таким образом процедура оптимизации возможна в одном направлении от начала к концу, т. е. задача динамического программирования вырождается в задачу последовательной оптимизации.

![]()
Рассмотрим
задачу распределения
ресурсов с вложением доходов в производство
и отчислением.
Это наиболее общий случай. Разделим
функции дохода и функции траты:
и максимальный суммарный отчисленныйдоход +
оставшиеся средства
после
го
шага. Введём функцию отчисления
;
доход.
Тогда выигрыш на каждом шаге:

Уравнение
Беллмана для
го
шага будет выглядеть так:

для
надо учесть
.
Если
,
то мы получаем классическую задачу.
Учёт предыстории процесса.
Мы
считаем, что функции как выигрыша, так
и траты зависят от состояния перед
ым
шагом, т. е. не зависят от более ранних
состояний. Такие процессы называютсяпроцессами
без памяти.
Но иногда при рассмотрении процессов,
связанных с «живыми» организациями
требуется помнить всю историю
происходящего. Такая задача более
сложна. Введём расширенное состояние:
![]()
состояние
за
шагов до
го.
Тогда
.
Но задача сложна вычислительном аспекте.
Пусть
имеет
координат и предыстория распространяется
на
шагов, тогда результат
.
Вот почему подобные задачи можно решать
если
.
Задача с мультипликативным критерием.
До
сих пор мы считали, что суммарный выигрыш
равен сумме выигрыш на
ом
шаге. Но есть задачи, где общий критерий
равен произведению критериальных
величин на каждом шаге. В этом случае
так же можно применить уравнение
Беллмана.
,
но вместо этого можно взять функцию
.
Оптимальные решения будут одинаковы
ввиду многоэтапности функций. Но можно
при вводе уравнения Беллмана учесть,
что:

Пример:
устройство состоит из
узлов. Имеется некоторое устройство
,
которое может использоваться для
повышения надёжности каждого узла.
Необходимо так распределить ресурс,
чтобы суммарная надёжность была
максимальной.
надёжность
каждого узла.
.
.
