
- •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.
54. Вырожденный и невырожденный случаи транспортной — задачи, циклический перенос и цена цикла.
4.5. Улучшение плана по методу циклических перестановок
Для получения нового плана надо перераспределить перевозимый груз между поставщиками и покупателями таким образом, чтобы снизить суммарную стоимость перевозок, не нарушив при этом условий задачи (т.е. сохранив заданные объемы заявок и запасов). Эффективное решение этой задачи обеспечивает метод циклических перестановок.
Сначала
необходимо наметить маршрут циклической
перестановки – определить так называемый
цикл пересчета.
Клетку, с которой начинается цикл
пересчета, можно выбрать по результатам
выполнения п. 4.4 – из числа тех клеток,
в которых нарушаются условия (4.4). Для
каждой такой клетки надо определить
приращение стоимости перевозки (той
перевозки, которую символизирует данная
клетка), даваемое текущим решением
:
с16
= 3 –
4 = – 1;
с36
= 5 –
6 = – 1;
с42
= 5 –
2 = – 3;
с43 =
4 – 6 = – 2. В качестве «отправного
пункта» цикла пересчета следует взять
клетку с наибольшей абсолютной величиной
сij.
Для рассматриваемого примера – клетка
(4, 2).
Циклом пересчета называют ломаную линию, начинающуюся в свободной клетке, остальные вершины которой помещены в базисные клетки, а звенья лежат вдоль строк и столбцов таблицы. В каждой вершине встречаются только два звена, причем одно из них расположено по строке, другое по столбцу. Никакие три вершины, встречающиеся подряд при обходе, не лежат на одной прямой. Если циклом служит самопересекающаяся линия, то точки самопересечения не могут быть ее вершинами. Свободной клетке в цикле присваивается знак «+», другим вершинам чередующиеся по ходу знаки «», «+», «» и т. д.
Цикл пересчета для клетки А4В2 показан в таблице 4.7.
Так как число «положительных» и «отрицательных» вершин цикла одинаково, то баланс не нарушится, если в «отрицательных» вершинах вычесть какое-либо число, а в «положительных» вершинах прибавить это же число.
В «минусовых» вершинах составленного таким образом цикла стоят числа 6 и 16. Вычтя минимальное из этих чисел – в данном случае это число 6 – в «отрицательных» вершинах, получим новую свободную переменную x22 (клетка А2В2). Вместо нее в базис войдет x42 (клетка А4В2). Это значит, что уравнение 2+2=1 системы (4.3) надо перенести в систему (4.4) в виде 2 + 2 1, а неравенство 4 +2 2 из системы (4.4) – в систему (4.3), записав это ограничение в виде уравнения 4 +2 = 2.
Прибавив число 6 в «положительных» вершинах цикла и решив новую систему уравнений, получим следующее допустимое решение (табл. 4.8), которое так же, как и предыдущее, оказалось неоптимальным. Следовательно, необходимо повторить описанные выше действия еще раз (табл. 4.8). Для решения данного примера понадобилось организовать четыре цикла пересчета. Оптимальное решение (табл. 4.9): х14 = 18; х16 = 5; х25 = 28; х26 = 4; х33 = 19; х36 = 12; х41 = 18; х42 = 11; х43 = 5.
Ему соответствует следующее значение суммарной стоимости перевозок (оптимальное значение целевой функции):
Wmin = fmin(x) = 1 18 + 2 11 + 4 19 + 5 4 + 1 20 + 5 28 + + 4 4 + 3 5 + 5 12 = 387.
Таблица 4.8
Второе допустимое решение и второй цикл пересчета
|
1 = 0 |
2 = 1 |
3 = 5 |
4 = 1 |
5 = 8 |
6 = 7 |
–
+ |
0 7 |
1 = 1 |
5 8 |
1 = 1 |
|
|
|
5 |
|
20 |
|
|
|
– |
–3 7 |
–21 |
2 8 |
–2 5 |
5 = 5 |
4 = 4 |
|
|
|
|
11 |
21 |
|
3 = – 1 |
–1 3 |
4 7 |
4 = 4 |
0 5 |
7 = 7 |
|
|
|
24 |
|
7 |
|
|
+
+
– |
1 = 1 |
2 = 2 |
|
2 9 |
9 = 9 |
8 9 |
18 |
6 |
|
|
10 |
|
Таблица 4.9
Оптимальное решение транспортной задачи
|
1 = –1 |
2 = 0 |
3 = 2 |
4 = 1 |
5 = 4 |
6 = 3 |
1 = 0 |
0 –1 |
0 1 |
2 8 |
1 = 1 |
4 5 |
3 = 3 |
|
|
|
20 |
|
5 |
|
2 = 1 |
0 7 |
1 1 |
3 8 |
2 5 |
5 = 5 |
4 = 4 |
|
|
|
|
28 |
4 |
|
3 = 2 |
1 3 |
2 7 |
4 = 4 |
3 5 |
6 7 |
5 = 5 |
|
|
19 |
|
|
12 |
|
4 = 2 |
1 = 1 |
2 = 2 |
4 = 4 |
3 9 |
6 9 |
5 9 |
18 |
11 |
5 |
|
|
|