
- •1.Сис анализ в совр исследований
- •2. Сис описание задачи оптимизации
- •3.Сис анализ транспортных моделей. М. Потенциалов
- •4. Алгоритм решения транспортной задачи при получении максзначц.Ф
- •5. Решение транспортных задач методом Фогеля
- •6. Оптимизация назначений максимальное и минимальное значение функции
- •7. Динамическое программирование принцип оптимальности Беллмана
- •8. Постановка задачи распределения инвестиций и алгоритм ее решения методом динамического программирования
- •9. Постановка задачи о бинарном рюкзаке и алгоритм ее решения методом динамического программирования.
- •10. Постановка задачи о рюкзаке с неограниченным количеством элементов и алгоритм ее решения методом динамического программирования.
- •11. Постановка задачи о замене оборудования и алгоритм ее решения методом динамического программирования.
- •12. Принятие решений на основе расчета функции полезности.
- •13. Экспертные методы в процессе прогнозирования и разработки управленческих решений.
- •14. Метод ранжирования мнений экспертов.
- •15.Методы определения согласованности и экспертов
- •16. Метод Паттерн
- •17Методы групповой экспертной оценки:
- •18.Метод "Дельфи"
- •19.Принятие решении в условиях неопределенности
- •20. Охарактеризуйте критериев пессимизма - оптимизма(гурвица) и критериев минимального риска (севиджа).
- •21. Методы выбора альтернатив в условиях риска( дерево решений)
- •22 Пассивный метод поиска минимума функции одной переменной
- •23 Метод дихотомии(половинного деления) как метод оптимизации унимодальной функции
- •24 Численный метод оптимизации функции одной переменной -метод Фибоначчи
- •25. Численный метод оптимизации функции одной переменной – метод «золотого сечения»
- •26. Градиентный метод оптимизации – метод с дроблением шага
- •27.Градиентный метод оптимизации – метод наискорейшего спуска.
- •28. Градиентный метод оптимизации – метод Ньютона
- •29.Понятие нечеткого множества и операции над ними.
- •30.Функции принадлежности элементов нечеткого множества их назначение и виды
- •31 Нечеткие отношения. Понятия и принципы композиции нечетких отношений
- •32Понятие лингвистической переменной. Метод Мамдани
- •32 Метод оптимизации – метод штрафных функций
- •33 Модель черного ящика
- •34 Структуризация конечной цели в виде дерева целей
- •35 Проектирование систем с исследованием системных принципов
- •36 Выбор рациональной стратегии с использованием многих критериев
- •37 Метод функционально стоимостного анализа
- •38 Современные тенденции в области системного анализа
32 Метод оптимизации – метод штрафных функций
Основная
задача метода штрафных функций состоит
в преобразовании задачи минимизации
функции
с
соответствующими ограничениями,
наложенными на х, в задачу поиска минимума
без ограничений функции
Функция является
штрафной. Необходимо, чтобы при нарушении
ограничений она «штрафовала» функцию
Z, т.е. увеличивала её значение.В этом
случае минимум функции Z будет находиться
внутри области ограничений. Функция
,
удовлетворяющая этому условию, может
быть не единственной. Задачу минимизации
можно сформулировать следующим образом:
минимизировать функцию
при ограничениях
.
Функцию удобно
записать следующим образом:
где
r – положительная величина.
Тогда
функция принимает
вид
.
Если
х принимает допустимые значения, т.е.
значения, для которых ,
то Z принимает значения, которые больше
соответствующих значений
(истинной
целевой функции данной задачи), и разность
можно уменьшить за счет того, что r может
быть очень малой величиной. Но если х
принимает значения, которые хотя и
являются допустимыми, но близки к границе
области ограничений, и по крайней мере
одна из функций
близка
к нулю, тогда значения функции
,
и следовательно значения функции Z
станут очень велики. Таким образом,
влияние функции
состоит
в создании «гребня с крутыми краями»
вдоль каждой границы области ограничений.
Следовательно, если поиск начнется из
допустимой точки и осуществляется поиск
минимума функции
без
ограничений, то минимум, конечно, будет
достигаться внутри допустимой области
для задачи с ограничениями. Полагая r
достаточно малой величиной, для того
чтобы влияние
было
малым в точке минимума, мы можем сделать
точку минимума функции
без
ограничений совпадающей с точкой
минимума задачи с ограничениями.
33 Модель черного ящика
Систему можно изобразить в виде непрозрачного «ящика», выделенного из окружающей среды. Подчеркнем, что уже эта, максимально простая, модель по-своему отражает два следующих важных свойства системы: целостность и обособленность от среды.
Во-вторых, в определении системы косвенно говорится о том, что хотя «ящик» и обособлен, выделен из среды, но не является полностью от нее изолированным.
Иначе говоря, система связана со средой и с помощью этих связей воздействует на среду. Эти связи называются выходами системы. Подчеркнем еще раз, что выходы системы в данной графической модели соответствуют слову «цель» в словесной модели системы (в первом определении). Кроме того, система является средством, поэтому должны существовать и воздействия на нее, т.е. такие связи со средой, которые направлены извне в систему, которые называются входами системы.
В результате мы построили модель системы, которая получила название «черного ящика» (см. рис.3.1). Это название образно подчеркивает полное отсутствие сведений о внутреннем содержании системы. В модели задаются только входные и выходные связи системы со средой, т.е. множество X и Y входных и выходных переменных. Такая модель, несмотря на внешнюю простоту и на отсутствие сведений о внутреннем строении системы, часто оказывается очень полезной. Отметим, однако, что построение модели «черного ящика» не является тривиальной задачей, так как на вопрос о том, сколько и какие именно входы и выходы следует включать в модель, ответ не прост и не всегда однозначен.