- •1.Задачі лінійного програмування її модифікація.
- •2. Симплексний метод: ідея, вимоги та умови оптимальності.
- •3. Графічний метод розв’язування задач лінійного програмування.
- •4. Симплексний метод: алгоритм розв’язування.
- •5. Альтернативний оптимум задач лінійного програмування.
- •6. Двоїста пара задач: типи та алгоритми перетворення.
- •7. Теорія двоїстості.
- •8. Розв’язування двоїстих задач.
- •9. Відповідність двоїстих оцінок змінних двоїстої пари задач.
- •10. Транспортна задача: математична модель, типи та особливості.
- •11) Умови оптимальності в методі потенціалів, її обґрунтування.
- •12) Методи будування базисних планів при розв’язуванні транспортної задачі.
- •Початковий опорний план
- •Метод північно-західного кута
- •Метод найменшої вартості
- •13) Метод потенціалів Метод потенціалів
- •Приклад
- •14) Транспортна задача: випадки вродженості
- •15) Альтернативний оптимум в транспортних задачах
- •16) Динамічне програмування: математична модель, особливості.
- •17) Основні вимоги, переваги, недоліки в методі динамічного програмування.
- •18) Види цільової функції в методі динамічного програмування.
- •19) Алгоритм розв’язування методом динамічного програмування
- •20) Задачі про призначення: особливості, математична модель, та алгоритм
- •4.2. Математична модель задачі про призначення.
- •4.3. Рішення задачі про призначення
- •21) Угорський метод
- •1 Постановка завдання
- •2 Розв’язання завдання
- •22. Задача про кільцевий маршрут та її розв’язування.
- •23. Алгоритм методу розгалужень та меж.
- •24. Задача про максимальний потік та її розв’язок.
- •25. Задача про найкоротшу відстань та метод її розв’язування.
- •26. Теорія ігор: ціна ігор.
- •27. Теорія ігор: сідлова точка.
- •28. Теорія ігор: теорія мінімакса ті її використання.
- •29. Зведення ігрових задач до задач лінійного програмування.
17) Основні вимоги, переваги, недоліки в методі динамічного програмування.
динамічного програмування, повинна відповідати двом наступним вимогам:
функція мети повинна бути адитивною (мультипликативною);
в процесі руху системи повинна бути відсутня післядія: стан sі , в який перейшла система, залежить лише від значення попереднього стану sі-1 та від управління uі і не залежить від того, яким шляхом система потрапила в стан sі-1 .
Основними перевагами методів динамічного програмування є: байдужість цього методу до вигляду і способу завдання цільовій функції, а також можливість аналізу рішень на чутливість до зміни початкового стану даної
системи і числа кроків описуваного багатоетапного обчислювального процесу.
Однак динамічне програмування має і свої недоліки. На відміну від лінійного програмування, в якому симплексний метод є універсальним, в динамічному програмуванні такого методу не існує. Кожне завдання має свої труднощі, і в кожному випадку необхідно знайти найбільш відповідну методику рішення. Недолік динамічного програмування полягає також у трудомісткості рішення багатовимірних завдань. При дуже великому числі змінних рішення завдання навіть на сучасних ЕОМ обмежується пам'яттю і швидкодією машини. Наприклад, якщо для дослідження кожної змінної одновимірної задачі потрібно 10 кроків, то в двовимірної задачі їх кількість збільшується до 100, у тривимірній - до 1000 і т.д.
18) Види цільової функції в методі динамічного програмування.
19) Алгоритм розв’язування методом динамічного програмування
20) Задачі про призначення: особливості, математична модель, та алгоритм
Потрібно розподілити серед m виконавців n завдань (робіт). Робота j (j=1,n), виконувана i-м виконавцем, вимагає витрат (оплати, часу) Cij. Завдання полягає в такому розподілі робіт серед виконавців, якому відповідає мінімум сумарних витрат. Причому, кожному виконавцю доручається тільки одна робота. Така задача і називається задачею про призначення Її можна розглядати як окремий випадок транспортної задачі. Тут виконавці можуть представляти “пункти відправлення”, а види робіт - “пункти призначення” і навпаки. Пропозиція і попит у кожному пункті відправлення і пункті призначення дорівнює одиниці. Якщо яку роботу не можна доручити якомусь виконавцю, то відповідна вартість Cij береться рівної дуже великому числу М.
4.2. Математична модель задачі про призначення.
Нехай xij - невідомі перемінні. Очевидно, що
Тоді необхідно мінімізувати цільову функцію
,
при обмеженнях
, j=1, n;
, i=1, m;
xij=0 або 1.
Як видно з отриманих обмежень, відмінність задачі про призначення від транспортної задачі полягає в тому, що праві частини всіх обмежень рівні одиниці, а перемінні можуть приймати значення тільки 1 або 0. Задачу про призначення можна вирішувати як транспортну задачу, однак специфічна структура задачі про призначення дозволила розробити більш прості прийоми її рішення.