- •15. Понятие алгоритма…
- •16. Классификация чм.
- •17. Метод наискорейшего спуска (подъема).
- •18. Метод сопряженных градиентов.
- •20. Метод Ньютона-Рафсона.
- •19. Метод Ньютона.
- •21. Динамическое программирование(Дин.П.)
- •22. Базовые условия для задачи Дин.П.
- •24. Метод прогонки.
- •25. Задача распределения ресурсов как ….
- •26.Осн понятия теории графов и сетей
- •27. Критерии пути
- •28. Задача о замене как задача поиска кратч пути
- •29. Задача поиска мин остовного дерева
- •30. Задача о min потоке
- •31. Задача о потоке наименьшей ст-ти.
- •32. Задача о кратчайшем и критическом путях.
- •33. Суть задачи и осн понятия календарнгое планирования.
- •34. Правила построения сетевой модели проекта.
- •35. Построение сетевого графика проекта
- •36. Временные параметры сетевых графиков. Критич путь.
- •37. Задачи оптимизации проектов. Методы их решения.
- •38. Постановка задачи упр-ия запасами и осн. Понятия теории упр-ия запасами.
- •39. Однопродуктовая статическая модель без дефицита
- •40. Однопродуктовая статическая модель с дефицитом.
- •41. Однопродуктовая статическая модель без дефицита с учетом дисконта.
- •42. Основные понятия теории игр
- •43. Нормальная форма бескоалиционной игры
- •44. Позиционная форма бескоалиционной игры
- •45. Понятие решения игры. Осн. Принципы, опред. Реш. Игры.
- •46. Доминирующие и доминируемые стратегии. Равновесие в доминирующих стратегиях.
- •47. Равновесие по Нэшу.
- •48. Сильное равновесие по Нэшу.
- •49. Оптимальность по Парето
- •50. Равновесие Штакельберга
- •51. Равновесие в защитных (максиминных) стратегиях
- •52. Смешанные стратегии
- •53. Домин-щие и домин-мые смеш.Страт.Равновесие в домин-щих смеш страт.
- •58. Равновесие в защитных (максиминных) стратегиях.
- •59. Задача поиска равн-ия в защитн.См.Страт.Как злп.
- •61.Геометрическая интерпретация игры. Платежное мн-во.
- •62.Антагонистические игры.
- •63. Верхняя, нижняя и чистая цены игры.
- •64. Решение ант.Игры в чистых стратегиях
- •65. Защитные и уравнов.Смешан.Стратегии в ант.Играх. Цена игры в смеш.Стратегиях.
- •66. Теорема Неймана:
- •67. Решение ант.Игры в смеш. Стратегиях методом лин прогр-я
- •68. Графический метод решения ант.Игры размера mx2 (2xn)
- •69.Содержание и формы представления игры против природы
- •70. Критерий Лапласа.
- •71. Критерий ожидаемого значения (Баейса).
- •72. Критерии гарантированного рез-та: min max и max min
- •73. Критерий Сэвиджа.
- •74. Критерий Гурвица.
- •75. Критерий Неймана-Пирсона.
- •76. Рандомизированные решения.
- •77. Геометрическая интерпретация игры против природы. Платежное мн-во.
- •78.Доминир-ть реш-й в играх против природы. Мн-во допустимых реш-й.
- •79. Поиск оптим рандомизир-х решений в игре п/в природы
- •80.Поиск оптим ранд.Решений по критерию ожидаемого значения (Байеса).
- •81.Поиск оптим рандомизир-х решений по критерию гарантированного рез-та (максимину, минимаксу)
- •82. Поиск оптим рандомизированных решений по критерию Неймана-Пирсона.
- •83. Кооперативное поведение в конфликтных ситуациях.
- •84. Доминируемость совместимых смешанных стратегий.
- •85. Задача о переговорах. Переговорное мн-во.
- •86. Коалиционные игры - матем модели конфликтов с возм-тью создания коалиций.
- •87.Дележи и доминируемость по коалициям.
- •90. Вектор Шепли.
37. Задачи оптимизации проектов. Методы их решения.
Осн задачи оптим проектов явл-ся :1)задача min-ции ст-ти реализации проекта при заданных сроках на его вып-е. 2)задача min-ции (max-ции) продолж-ти вып-я проекта при заданной ст-ти его реализации.
Сущ-ет много эвристических методов, спец-но разраб для решения таких задач. Методы,основ на оптимизации сетевого графика проекта раздел-ся на 2-а класса: CPM- методы и PER- методы. Методы 1-го класса более просты и отличаются от CPM и PERT тем, что в методах 1-го класса все параметры работ явл-ся детерминированными неслучайно, а в методах 2-го класса временные параметры счит-ся случайными величинами. Одним из распростр CPM –методов явл-ся метод, основанный на решении соотв задачи подходящим методом мат-кого прогр-я. Задача min-ции ст-ти проекта при заданных max-ых сроках на его реализацию м.б.записана след.образом:f=∑mj=1cj(α)=∑mj=1cj(tj)→min,(1)
∑ αj €Lкр tj ≤ τ,(2). Где f-общая ст-ть всего проекта. cj (αj)= cj(tj),(j=1,m¯¯ )-ст-ти работ, зависящие от времени их осущ-я. τ-заданная верхняя граница реализации всего проекта в целом.
38. Постановка задачи упр-ия запасами и осн. Понятия теории упр-ия запасами.
Необх. решить задачу: f(s→)=s1+s2+s3+s4 →min, (1), где f(s→) – целевая ф-я, выражающ. общ. изд-ки, связан. с запасами. s1 – изд-ки, связан. с хранением запасов;s2 - с пополнением запасов; s3 – связ с затратами на оформление и оприходование пополнений запасов;s4 –связ с потерями от дефицита запасов.
Самым важным шагом перед реш. задачи упр-ия запасами является выбор или подбор подходящей модели для данной конкр-ой ситуации.
Гл. факторы, влияющими на выбор модели, явл-ся:1) тип и скорость расхода ( хар-р и в-на спроса расходуемых запасов )2) в-на хранилища запасов р-сов3) ст-ть покупки и хранения р-сов4) мех-мы пополнения запасов
Рассм. след. схему пополнения запасов. В опред. момент времени принимается реш. о пополнении запасов и произв-ся заказ в необх объеме. Ч/з некот. время произв-ся пополнение запасов в объеме сделанного заказа. После этого запас р-сов расх-ся вплоть до след. момента заказа и пополнения.
В теории упр-ия запасами исп-ся два ключевых термина:
1) размер (объем) заказа – кол-во заказываемых р-сов для пополнения их запаса. 2) точка заказа – момент времени осущ-ия заказа.Осн. задачей явл-ся опред-ие оптим. значений размера и точки заказа, минимизирующих общ. изд-ки.
39. Однопродуктовая статическая модель без дефицита
Хар-ся пост во времени спросом, мгновенным исполн-ем и отсутствием дефицита. М.б. исп-на в таких сферах эк-ки как: торговля для описания пополнения запасов товаров, пользующихся пост. спросом; конвейерное пр-во при описании расходов запасов. Интенсивность спроса ( скорость расхода р-сов) задана и равна β. Ур-нь запаса достигает 0 спустя y/β=Т, (1) ед-ц времени.
Пусть К – затраты на оформление и оприходование заказа, а затраты на хранение ед-цы запаса равны h. Рассм. произвольный цикл заказа. Общ. затраты, связан. с хранением и пополнением запасов в общ. цикле, равны: U=K+y/2*hT+cy,(2) где с – стоим-ть ед-цы пополняемого запаса. Из ф-лы следует, что суммарные затраты в ед-цу времени равны: S(y)=Kβ/y+(y/2)h +cβ, (3).
Эта ф-ла позволяет найти оптим. в-ну y* размера заказа, минимизирующ. общ. изд-ки. Следуя класич. методу, имеем:
S׳(y) = - Kβ/y2+h/2=0, => y* = √ 2Kβ/h,(4). Эта ф-ла часто наз-ся ф-лой Уилса. Из (4).(1)=>что оптим. в-на цикла заказа равна:
T* = √2K/hβ.