- •Лабораторная работа № 4 Тема: «Модели и методы стохастического программирования»
- •Постановка задачи
- •Варианты
- •Форма отчета
- •Контрольные вопросы Тема: «Модели и методы стохастического программирования»
- •Пример 1.
- •Пример 2.
- •Пример 3.
- •Пример 4.
- •Примеры постановок задач стохастического программирования с р-ограничениями
- •3. Планирование добычи, обработки и хранения нефти
- •Дополнительные задания. Стохастическая тз (Юдин 35)
- •Список рекомендуемой литературы и интернет-ссылок
Пример 1.
1. Исходная постановка задачи.
ЗСтП с целевой функцией на минимум в KD-постановке и ограничениями в M-постановке. Решение - детерминированный вектор.
2. Параметры
А - детерминированная матрица: , - случайный вектор с заданными плотностями вероятностей компонент, , с - случайный вектор, компоненты которого - коррелированные между собой нормально распределенные случайные величины с заданными математическими ожиданиями и ковариационной матрицей .
2. Детерминированный эквивалент ЗСтП.
где .
3. Графическое изображение множества планов детерминированного эквивалента ЗСтП .
рис.1 рис.2
Т.к. на рис.2 линии уровня, соответствующие большему значению целевой функции (обозначены пунктиром) лежат выше линий уровня, соответствующих меньшему значению, то на рис.1 показан градиент.
4. Решение детерминированного эквивалента в пакете
5. Интерпретация полученного решения для исходной ЗСтП
При вероятность того, что дисперсия целевой функции больше наименьшего , меньше и в среднем ограничения выполняются.
6. Детерминированный эквивалент для исходной задачи с целевой функцией и ограничениями в М-постановках.
Пример 2.
1. Исходная постановка задачи.
2. Параметры
А - детерминированная матрица , ,с - независимые случайные векторы, компоненты которых - нормально распределенные случайные величины с заданными математическими ожиданиями и дисперсиями. , - нормально распределенные случайные величины. ЗСтП с целевой функцией в М-постановке и Р-ограничениями. Решения в виде линейных решающих правил.
2. Детерминированный эквивалент ЗСтП.
В итоге исходная стохастическая задача сводится к выпуклой детерминированной задаче :
3. Графическое изображение множества планов детерминированного эквивалента ЗСтП .
4. Решение детерминированного эквивалента в пакете
Значение целевой функции 4,35510177
5. Интерпретация полученного решения для исходной ЗСтП
6. Детерминированный эквивалент для исходной задачи с целевой функцией и ограничениями в М-постановках.
Решение :
x= |
0,34482759 |
|
0,62068966 |
Значение целевой функции 3,86206897
Пример 3.
1. Исходная постановка задачи.
ЗСтП с целевой функцией на минимум в KD-постановке и ограничениями в M-постановке. Решение - детерминированный вектор.
2. Параметры
А - детерминированная матрица: , - случайный вектор с заданными плотностями вероятностей компонент, с - случайный вектор, компоненты которого - коррелированные между собой нормально распределенные случайные величины с заданными математическими ожиданиями и ковариационной матрицей.
2. Детерминированный эквивалент ЗСтП.
где .
3. Графическое изображение множества планов детерминированного эквивалента ЗСтП .
Рис1.
На рисунке линии уровня, которые соответствуют большему значению ц.ф. обозначены пунктиром. Линии уровня, которые соответствуют меньшему значению ц.ф. обозначены сплошной линией. Значит на Рис.1 изображен градиент.
Целевая функция:
4. Решение детерминированного эквивалента в пакете
5. Интерпретация полученного решения для исходной ЗСтП
При вероятность того, что диперсия целевой функции больше наименьшего , меньше и в среднем ограничения выполняются.
6. Детерминированный эквивалент для исходной задачи с целевой функцией и ограничениями в М-постановках.