- •Математические методы системного анализа и теория принятия решений Методическое пособие
- •1. Теория принятия решений 4
- •2. Линейное программирование 9
- •3. Нелинейное программирование 42
- •4. Игровые методы обоснования решений 51
- •5. Задачи распознавания образов 62
- •Предисловие
- •1. Теория принятия решений
- •1.1. Задачи, связанные с принятием решений Проблема оптимальности.
- •Основные понятия и принципы исследования операций.
- •Примеры задач исследования операций.
- •1.2. Математические модели операций Искусство моделирования.
- •1.3. Разновидности задач исследования операций и подходов к их решению Прямые и обратные задачи исследования операций.
- •Пример выбора решения при определенности: линейное программирование.
- •Проблема выбора решений в условиях неопределенности.
- •Выбор решения по многим критериям.
- •«Системный подход».
- •2. Линейное программирование
- •2.1. Краткое представление о математическом программировании Предмет математического программирования.
- •Краткая классификация методов математического программирования.
- •2.2. Примеры экономических задач линейного программирования Понятие линейного программирования.
- •Задача о наилучшем использовании ресурсов.
- •Задача о выборе оптимальных технологий.
- •Задача о смесях.
- •Задача о раскрое материалов.
- •Транспортная задача.
- •2.3. Линейные векторные пространства Основные понятия линейного векторного пространства.
- •Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- •Реализация метода исключения неизвестных в среде Excel.
- •Различные схемы реализации метода Гаусса.
- •Опорные решения системы линейных уравнений.
- •2.4. Формы записи задачи линейного программирования Основные виды записи злп.
- •Каноническая форма представления задачи линейного программирования.
- •Переход к канонической форме.
- •2.5. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования Определение выпуклой области.
- •Геометрическая интерпретация.
- •2.6. Свойства решений задачи линейного программирования Свойства основной задачи линейного программирования.
- •Графический метод решения задачи линейного программирования.
- •2.7. Симплексный метод Идея симплекс-метода.
- •Теоретические обоснования симплекс-метода.
- •Переход к нехудшему опорному плану.
- •Зацикливание.
- •Алгоритм симплекс-метода.
- •2.8. Двойственность в линейном программировании Прямая и двойственная задача.
- •Связь между решениями прямой и двойственной задач.
- •Геометрическая интерпретация двойственных задач.
- •2.9. Метод искусственного базиса Идея и реализация метода искусственного базиса.
- •3. Нелинейное программирование
- •3.1. Общая задача нелинейного программирования Постановка задачи.
- •Примеры задач нелинейного программирования (экономические).
- •Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования.
- •3.2. Выпуклое программирование Постановка задачи выпуклого программирования.
- •3.3. Классические методы оптимизации Метод прямого перебора.
- •Классический метод дифференциальных исчислений.
- •3.4. Метод множителей лагранжа
- •3.5. Градиентные методы решения задач нелинейного программирования Общая идея методов.
- •Метод Франка-Вулфа.
- •Метод штрафных функций.
- •4. Игровые методы обоснования решений
- •4.1. Предмет и задачи теории игр Основные понятия.
- •Классификация выборов решений.
- •Антагонистические матричные игры.
- •Чистые и смешанные стратегии и их свойства.
- •4.2. Методы решения конечных игр Упрощение матричной игры.
- •Решение матричной игры размерностью 22.
- •Графическое решение матричной игры.
- •Сведение задач теории игр к задачам линейного программирования.
- •4.3. Задачи теории статистических решений Игры с природой.
- •Критерии принятия решений.
- •5. Задачи распознавания образов
- •5.1. Общая постановка задачи распознавания образов и их классификация Проблема распознавания.
- •Обсуждение задачи опознавания.
- •Язык распознавания образов.
- •Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- •Общая постановка задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- •Классификация задач распознавания.
- •5.2. Подготовка и анализ исходных данных Общая схема решения задачи.
- •Общая схема постановки и решения задачи Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения
- •5.3. Методы опознавания образов Основные этапы процесса опознавания образов.
- •Методы создания системы признаков.
- •Признаковое пространство.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Методы построения решающего правила.
- •5.4. Меры и метрики Понятие о сходстве.
- •Меры сходства и метрики.
- •Примеры функций мер сходства.
- •5.5. Детерминированно-статистический подход к познаванию образов Основные этапы детерминированно-статистического подхода.
- •Получение исходного описания.
- •Создание системы признаков.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Нахождение решающего правила (метод эталонов).
- •Коррекция решающего правила.
- •5.6. Детерминированный метод построения решающего правила (метод эталонов) Идея метода эталонов.
- •Минимизация числа эталонов.
- •Габаритные эталоны.
- •Применение метода эталонов к частично пересекающимся образам.
- •Дополнительная минимизация числа признаков.
- •Квадратичный дискриминантный анализ.
- •Распознавание с отказами.
- •5.8. Алгоритм голотип-1 Назначение
- •Постановка задачи
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Условия применимости.
- •5.10. Алгоритм направление опробования Назначение
- •Постановка задачи.
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Транспортная задача Математическая постановка.
- •Постановка задачи.
- •Теоретическое введение.
- •Методы нахождения опорного плана транспортной задачи.
- •Определение оптимального плана транспортной задачи.
- •Заключение.
- •Целочисленное программирование Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности.
- •Постановка задачи.
- •Методы отсечения.
- •Алгоритм Гомори.
- •Первый алгоритм р. Гомори решения полностью целочисленных задач.
- •Приближенные методы.
- •Заключение.
- •Параметрическое программирование Введение.
- •Формулировка задачи.
- •Теоретическая часть.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи
- •Постановка задачи.
- •Решение.
- •Геометрическое решение.
- •Решение задачи симплекс-методом.
- •Результат.
- •Некооперативные игры n лиц с ненулевой суммой Введение.
- •Теоретическая часть.
- •Постановка и решение задачи.
- •Заключение.
- •Cписок литературы
5. Задачи распознавания образов
5.1. Общая постановка задачи распознавания образов и их классификация Проблема распознавания.
Наиболее надежная распознающая система — мозг человека. Воспринимая явления внешнего мира, мы всегда производим их классификацию, т. е. разбиваем на группы похожих, но не тождественных явлений. При этом в одну группу попадают значительно отличающиеся, но в чем-то схожие предметы и явления. Например, несмотря на существенное различие, к одной группе относятся все буквы А, написанные различными почерками, или все звуки, соответствующие ноте «до», взятой в любой октаве. К определенным группам относятся и те явления, которые ранее не встречались, например, прочтение буквы, написанной незнакомым почерком, или определение ноты, взятой на незнакомом инструменте. Характерно, что для составления понятия группы явлений достаточно ознакомится с незначительным количеством ее представителей. Часто бывает достаточным показать ребенку всего один раз какую-либо букву, чтобы он смог найти ее в тексте, написанном различными шрифтами, или узнать ее, даже если она написана в умышленно искаженном виде. Это свойство мозга позволяет сформулировать такое понятие, как образ.
Образы обладают характерным свойством, проявляющимся в том, что ознакомление с конечным числом явлений из этого множества дает возможность узнавать сколь угодно большое число его представителей. Образами могут быть: «река», «море», «музыка Чайковского», «стихи Маяковского» и т. д. В этих случаях термин «образ» применяется в указанном смысле потому, что ознакомление с образом не связано с запоминанием всех отдельных представителей.
Процессу распознавания всегда предшествует процесс обучения, т. е. процесс, во время которого мы знакомимся с некоторым количеством объектов или явлений, зная наперед об их принадлежности определенному образу. Именно так ребенка обучают грамоте. Учитель показывает отдельные буквы и сообщает ученику их название. Процесс обучения может происходить и более сложным путем. Характерно, что образы, в которые ребенок объединит определенные объекты или явления, мало отличаются от формирующихся у ребенка, обучаемого учителем. Каждому образу может быть присвоено название, отличное от общепринятого, однако классификация окружающих явлений будет совпадать с общепринятой. Кроме того, характерное свойство образа состоит в том, что объекты, входящие в образ, могут претерпевать значительные и существенные изменения и вместе с тем оставаться объектами одного и того же образа. Однако, обладая указанным свойством, образы в некотором смысле неопределенны, расплывчаты. Часто трудно определить, к какому образу принадлежит данный объект. Примером может служить превращение головастика в лягушку. Так как не все образы имеют четкие границы, то человек, а тем более машина, не всегда может гарантировать безошибочное распознавание.
Обсуждение задачи опознавания.
Проблема опознавания (узнавания, распознавания) возникает в связи с решением частных задач — задач опознавания фигур (цифр, букв, простых изображений), звуков (речи, шума), диагностики заболеваний или неисправностей и т.п. Опознавание представляет важную ступень обработки информации, получаемой при помощи чувств и приборов.
Основная задача опознавания состоит в отнесении предъявляемого объекта к одному из классов. Классы характеризуются тем, что принадлежащие им объекты обладают некоторым сходством, общностью. То общее, что объединяет объекты в класс, и называют образом. Для решения задач опознавания необходимо прежде всего заняться обучением посредством показа образов, принадлежность которых к тому или иному классу известна.
Если мы можем точно (в виде конкретных признаков) сформулировать то общее, что объединяет объекты в класс, то задача опознавания сводится к сравнению признаков предъявляемых объектов с заранее неизвестными. Этот принцип используется в контрольно-сортирующих устройствах для опознавания бракованных деталей. Нас будет интересовать тот случай, когда общность свойств объектов каждого класса заранее установить невозможно или неудобно. В этом случае нужно классифицировать объекты.