![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Глава 4
- •4.1. Какие задачи решает сетевое планирование?
- •4.2. На основании каких сведений строятся сетевые графики?
- •4.3. Почему сетевой график не имеет контуров?
- •4.4. Как связаны минимальные моменты свершения событий с длинами путей на сетевом графике?
- •4.5. Как связаны максимальные моменты свершения событий с длинами путей на сетевом графике?
- •4.6. Описать хотя бы два метода восстановления критического пути.
- •4.7. Какой содержательный смысл свободного резерва времени работ на сетевом графике?
- •4.8. В каких целях в сетевом планировании используют линейные диаграммы?
- •4.9. Как на линейной диаграмме найти основные временные параметры сетевого графика?
- •4.10. В чем суть задачи оптимального распределения ограниченного ресурса в сетевом планировании?
- •4.11. Как строится график использования ресурса во времени на основе линейной диаграммы?
- •Глава 5
- •5.1. В чем состоит существенная разница между задачами сетевого планирования и теории расписаний?
- •5.2. Описать общую задачу теории расписаний.
- •5.4. Сформулировать задачу Беллмана-Джонсона.
- •5.5. Описать множество допустимых решений в задаче Беллмана-Джонсона.
- •5.6. Как найти общее время обслуживания заявок в задаче Беллмана-Джонсона при заданной очередности обслуживания?
- •5.7. Сформулировать теорему об оптимальном расписании в задаче Беллмана-Джонсона с двумя приборами.
- •5.8. В чем состоит задача коммивояжера?
- •5.9. Построить математическую модель задачи коммивояжера.
- •5.10. В чем разница между моделями классической задачи о назначениях и задачей коммивояжера?
- •5.11. Сформулировать одностадийную задачу без задержек в обслуживании заявок.
- •5.11’. Сформулировать многостадийную задачу без задержек в обслуживании заявок.
- •5.12. Как строится дерево ветвлений в общей схеме ветвей и границ?
- •5.13. Сформулировать основное требование к способам вычисления нижних границ в методе ветвей и границ.
- •5.14. Описать схему метода ветвей и границ при максимизации множества допустимых решений.
- •5.15. Как строить дерево ветвлений и вычислять нижние границы целевой функции для задачи о рюкзаке?
- •5.16. Как строить дерево ветвлений и вычислять нижние границы целевой функции для задачи коммивояжера?
- •5.17. Как строить дерево ветвлений и вычислять нижние границы целевой функции для задачи Беллмана-Джонсона?
- •5.18. Описать общий принцип оптимальности в динамическом программировании.
- •5.19. Описать рекуррентные соотношения для применения метода динамического программирования.
- •5.20. Описать рекуррентные соотношения для применения метода к задаче о распределении инвестиций.
- •5.21. Описать рекуррентные соотношения для применения метода динамического программирования задаче коммивояжера.
- •Глава 6
- •6.1. В чем состоит основное отличие задач массового обслуживания от задач теории расписаний?
- •6.2. Описать составляющие задач массового обслуживания.
- •6.3. Как классифицировать задачи массового обслуживания.
- •6.4. Какая величина может в первую очередь характеризовать эффективность системы массового обслуживания?
- •6.5. Описать свойства простейших потоков заявок.
- •6.6. Что означает для системы массового обслуживания символ d/m/3?
- •6.7. Как различаются состояния и переходы между ними в процессах гибели и размножения?
- •6.8. Какой смысл предельных вероятностей состояний в процессах гибели и размножения?
- •6.9. Описать системы массового обслуживания с потерями.
- •6.10. Какой вид может иметь граф переходов между состояниями в системах массового обслуживания с потерями?
- •6.11. Описать системы массового обслуживания с ожиданием и конечной очередью.
- •6.12. Какой вид может иметь граф переходов между состояниями в системах массового обслуживания с ожиданием и конечной очередью?
- •6.13. Какой вид может иметь граф переходов между состояниями в системах массового обслуживания с ожиданием при неограниченном числе мест в очереди?
- •6.14. Описать граф переходов между состояниями в замкнутых системах массового обслуживания.
- •6.15. Описать граф переходов между состояниями в системах массового обслуживания с ограниченным временем ожидания в очереди.
- •Глава 7
- •7.1. Описать сущность задач управления запасами.
- •7.2. Описать управляемые и неуправляемые переменные в задачах управления запасами.
- •7.3. Построит математическую модель статической задачи управления запасами с одним плановым периодом.
- •7.4. Что такое -стратегия и при каких условиях она является наилучшей формой пополнения запасов?
- •7.5. Описать схему нахождения величин и в -стратегии,
- •7.6. Построить математическую модель выбора размера заказываемой партии при детерминированном спросе.
- •7.7. Как находится экономически выгодный размер заказываемой партии?
- •7.8. Описать задачу выбора размера заказываемой партии, если спрос носит случайный характер.
- •Глава 8
- •8.1. В каких случаях можно говорить об играх с природой?
- •8.2. Описать математическую модель игры с природой.
- •8.3. Описать не менее трех из пяти классических приемов решения игры с природой.
- •8.4. Что может быть математической моделью конфликтной ситуации?
- •8.5. Описать математическую модель безкоалиционной игры. Что является решением такой игры?
- •8.6. Дать определение ситуации оптимальной по Парето.
- •8.7. Описать ситуации в бескоалиционной игре, равновесные по Нэшу.
- •8.8. Описать математическую модель антагонистической игры.
- •8.9. Какие величины в матричной игре являются гарантированным выигрышем для каждого из игроков?
- •8.10. Что называется ситуацией равновесия (по Нэшу) в матричной игре без седловой точки?
- •8.11. Описать один из возможных методов решения любой матричной игры.
- •8.12. Описать графический метод решения матричных игр (или ).
- •8.13. В каких случаях требуется изучать игры в развернутой (позиционной) форме?
- •8.14 Как строится дерево позиционной игры? Какие пометки имеют вершины и дуги этого дерева?
- •8.15. Описать свойства информационных множеств в позиционной игре.
- •8.20. Дать определение характеристической функции и дележа в коалиционной игре.
- •8.21. Дать определение существенных и несущественных коалиционных игр и описать их свойства.
- •8.22. Что такое с-ядро коалиционной игры?
- •8.23. Дать определение вектора Шепли.
- •8.24. Как построить вектор цен Шепли во взвешенных мажоритарных играх?
5.15. Как строить дерево ветвлений и вычислять нижние границы целевой функции для задачи о рюкзаке?
Обозначим
через
оптимальное решение вспомогательной
ЗР при условии
,
Каждый
допустимый вариант решения ЗР определяется
бинарным вектором
.
Легко
видеть, что
для любого вектора
,
т.е. значение
является верхней границей для целевой
функции.
Дерево
ветвлений строится следующим простейшим
способом. Множество всех возможных
разбивается на два подмножества: первое
с
,
второе с
.
На
втором уровне любое из двух подмножеств
можно разбить на два в зависимости от
того,
или
и так далее. Таким образом после какого-то
-го
разбиения в каждом векторе допустимых
решений, обозначенном через
,
будут определены первые
элементов.
Естественно, каждое “уточнение”
допустимого множества решений за счет
добавления элемента
требует проверки условия
и в случае его нарушения вычеркивания
как недопустимого соответствующего
подмножества из дерева. Допустимость
же этого подмножества приводит к
необходимости решения ЗР с меньшим
числом переменных и уменьшенным “объемом”
рюкзака. Обозначим для
,
.
Уточненная вспомогательная ЗР в таком случае имеет вид.
Найти
такие,
что
,
и при этом
достигает максимума.
Значение целевой функции для оптимального решения этой вспомогательной задачи и, следовательно, верхняя граница оптимального решения ЗР не увеличится. С ориентацией на максимизацию целевой функции в ЗР для ветвления имеет смысл выбирать вершину дерева ветвления с наибольшим значением верхней границы.
После
достижения на дереве ветвлений вершины
с определенным значением
проверяется критерий оптимальности
для допустимого решения
:
значение целевой функции должно совпадать
с верхней границей у последней вершины
и, кроме того, эта граница должна быть
не меньшей, чем верхние границы остальных
висячих вершин.
5.16. Как строить дерево ветвлений и вычислять нижние границы целевой функции для задачи коммивояжера?
Далее
будем работать с матрицей
расстояний, причем несуществующие или
запрещенные переходы между городами
будем обозначать символом
.
Вначале все
.
Ветвление
каждого множества возможных маршрутов
коммивояжера на два подмножества состоит
во включении или не включении в эти
подмножества непосредственного перехода
от какого-то города
до
города
.
Соответствующие подмножества будем
обозначать на дереве ветвлений с корнем
в виде пары
или
пары
в кружках-вершинах дерева. Множество
обозначает множество всех возможных
маршрутов коммивояжера (
маршрутов).
Каждому
ветвлению сопутствуют оценки снизу
длины маршрутов, входящих в соответствующее
множество. Такие оценки чаще всего
вычисляются с помощью операции приведения
квадратной матрицы расстояний,
соответствующей оцениваемому множеству
маршрутов. Для любой матрицы расстояний
эта операция состоит из двух шагов. На
шаге первом от элементов каждой
-ой
строки вычитаем минимальный элемент
этой строки. На втором шаге от элементов
остатков (после первого шага) каждого
-ого
столбца отнимаем минимальный элемент
этого столбца.
Число
называется коэффициентом приведения.
Коэффициенты приведения являются оценкой снизу длины всех маршрутов, принадлежащих рассматриваемому множеству.