
- •1.Определение и общая характеристика предмета.
- •2.1 Тпр: Связь с другими научными направлениями.
- •2.Основные понятия системного анализа и исо.
- •3.Организация, операция, оператор, решение.
- •1.Исходные понятия и определения.
- •1.1 Организация, управление, операция, оператор, решение.
- •4. Ошибки подмены цели и проблема критерия эффективности.
- •5. Цель, альтернатива, критерий. Рационализация и реорганизация.
- •1.2. Основные понятия: цель, альтернатива, критерии, процессы, связанные с принятием решений.
- •6. Решение. Процесс принятия решений и принятие решения. Выбор и исход. Роль человеческого фактора.
- •7. Системный подход и системный анализ. Примеры.
- •8. Метод Монте-Карло. Случайные и псевдослучайные числа.
- •9. Моделирование дискретных событий {Si} по их вероятностям {p(Si)}. Пример. Равновероятный закон распределения для Ксобытий.
- •10. Моделирование непрерывных событий во времени по заданному закону плотности распределения.
- •11. Системы массового обслуживания :два подхода к решению задач.
- •§ 18. Задачи теории массового обслуживания. Классификация систем массового обслуживания
- •12. Альтернативная схема процесса выбора решения.
- •13. Моделирование процесса выбора решений.
- •14. Разработка механизма случайного выбора для следующих событий: - числа заявок; времени поступления заявок; времени обслуживания заявок.
- •15. Граф состояний и переходов для смо. (клпр № 3)
- •16. Смо. Основные понятия и параметры системы.
- •Основные понятия смо
- •17. Вероятностный смысл параметров смо.
- •18. 0Бозначения по Кендалу.Смо типа м/м/n/m. Базовая модель смо и классификация по Кендалу
- •19. Граф гибели – размножения, марковская цепь событий.
- •20. Реальные системы (процессы) и их представление в смо (на примере объекта с ограниченным множеством состояний).
- •21. Дифференциальные уравнения Колмогорова для смо.
- •§ 17. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний. Финальные вероятности состояний
- •22. Потоки событий и их свойства (стационарность, отсутствие последействия, ординарность).
- •§ 16. Потоки событий
- •23. Экспоненциальное распределение, как частный случай распределения Пуассона.
- •24. Элемент вероятности события.
- •25. Потоки Пальма и Эрланга для многоканальной смо с отказами. Многоканальная смо с отказами
- •Потоки Пальма и Эрланга
- •26. Формулы Эрланга.
- •19.9. Установившийся режим обслуживания. Формулы Эрланга
- •27. Уравнение Эрланга для многоканальной смо с отказами.
- •34. Основные понятия теории статистических решений (природа, выбор стратегии, смешанная стратегия, средние потери, минимакс, априорные и апостериорные данные, эксперимент).
- •40. Розыгрыш решений и функция потерь в играх средствами имитационного моделирования. Тайна хода.
- •41. Априорные вероятности и принцип Байеса (на примере задачи о технологической линии). Принцип Байеса
- •42. Построение априорной прямой по принципу Байеса для s - игры.
- •43. Понятие о линейном программировании (л.П.) на примере задачи 2 завода 3 стройки (2x3) (задача о бетоне).
- •1. Основные свойства и модели линейного программирования
- •Граф-схема решения задачи линейного программирования
- •1.2. Алгебраическая модель решения
- •1.3. Геометрическая форма представления
- •46. Транспортная задача.
- •47. Матричная игра, как пример двойственности задач л.П.
- •48. Экономическое содержание двойственности.
- •3.4. Экономическое содержание двойственности
- •49. 03Лп. Геометрическая интерпретация (одр и основная прямая).
- •2.1. Иллюстрация процесса поиска решения
- •50. Выпуклость одр и анализ плоскостной задачи озлп. Вырожденный случай.
- •51 Переход от неравенств к озлп.
- •52. Идея симплекс метода. Стандартная таблица.
- •53. Транспортная таблица и метод Северо-Западного угла.
- •4.1. Составление опорного плана тз по методу северо-западного угла (сзу)
- •54. Вырожденный и невырожденный случаи транспортной — задачи, циклический перенос и цена цикла.
- •4.5. Улучшение плана по методу циклических перестановок
- •55. Метод потенциалов. Псевдостоимость. Условия оптимальности плана.
- •4.4. Проверка лучшего опорного плана на оптимальность
- •2. Трудности решения злп.
- •3. Классификация задач оптимизации.
51 Переход от неравенств к озлп.
52. Идея симплекс метода. Стандартная таблица.
Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
Симплекс-метод представляет собой организацию процедуры поиска решения путем перемещения от опорной вершины, принадлежащей ОДР, к соседствующей с ней вершиной в сторону оптимальной вершины путем одношаговых замен одной из свободных переменных на одну из базовых вплоть до выполнения критерия эффективности.
Само слово «симплекс» определяется как многогранник, выпуклая оболочка аффинно независимых точек n-мерного пространства [16]. Давая геометрическую интерпретацию решения задачи ЛП, Дж. Б. Данциг обнаружил, что множество допустимых решений – многогранник. Название «симплекс-метод» указывает на связь, подмеченную Данцигом, теории многогранников с решением задачи линейного программирования.
Симплексный метод
Исходная задача Двойственная задача
L = х1+2х2+3х3®min `L = 4у1+6у2®max
Решим обе задачи табличным симплексным методом
L – х1-2х2-3х3=0 `L – 4у1-6у2 = 0
-
d
х1
х2
х3
х4
х5
св.
d
у1
у2
у3
у4
у5
св.
2
3
-1
-1
0
4
у3
2
5
1
0
0
1
5
1
2
0
-1
6
у4
3
1
0
1
0
2
L
-1
-2
-3
0
0
0
у5
-1
2
0
0
1
3
`L
-4
-6
0
0
0
0
d |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
х5 |
св. |
|
d |
у1 |
у2 |
у3 |
у4 |
у5 |
св. |
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
0 |
|
|
1 |
|
|
|
у1 |
1 |
|
|
0 |
0 |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
х1 |
1 |
|
|
0 |
|
|
|
у4 |
0 |
|
|
1 |
0 |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
L |
0 |
|
|
0 |
|
|
|
у5 |
0 |
|
|
0 |
1 |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
`L |
1 |
4 |
2 |
0 |
0 |
2 |
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
d |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
х5 |
св. |
`Lmax=2 |
х5 |
0 |
|
|
|
1 |
4 |
Уmax( ;0;0; ; ) |
х1 |
1 |
|
|
|
0 |
2 |
Lmin=2 |
L |
0 |
|
|
|
0 |
2 |
`Xmin(2;0;0;0;4) |