Matematinis programavimas yra tinkamas būdas priimti geriausią sprendimą

Matematinis programavimas numatooptimalaus sprendimo metodikos taikymas. Tokių tipų problemų sprendimas yra susijęs su ekstremalumo funkcijų tyrimu. Matematinio programavimo metodai yra gana dažni taikomoje kibernetinės srities srityje.

Daugybė užduočių yravisuomenė dažnai siejasi su reiškiniais, pagrįstais sąmoningais sprendimų pagrindais. Tiksliai pasirinkus galimą veiksmų būdą, naudojamą įvairiose žmogaus gyvenimo veiklos srityse, matematinio programavimo problemos randa jų taikymą.

Tai parodo visuomenės raidos istorijaribotas kiekis informacijos visada trukdė teisingam sprendimui, o optimalus sprendimas daugiausia buvo pagrįstas intuicija ir patirtimi. Ateityje, kai sprendimų priėmimo procesas padidins informacijos kiekį, pradedami skaičiuoti tiesioginiai skaičiavimai.

Vaizdas apie moderniąįmonė, kurioje dėl daugybės ten pagamintų produktų įvedimo informacijos srautas yra tiesiog didžiulis. Jo tvarkymas yra įmanomas tik naudojant šiuolaikines elektronines technologijas. Ir jei jums reikia pasirinkti optimalius sprendimus iš siūlomų sprendimų, tuomet negalėsite elgtis be elektronikos.

Todėl matematinis programavimas eina per šiuos pagrindinius etapus.

Pirmasis etapas apima visų reikšmingų veiksnių paskirstymą ir reguliarumą tarp jų, kurį jie gali laikytis.

Antrasis etapas yra probleminio modelio sukūrimas 2008 mmatematinė išraiška. Kitaip tariant, tai yra realybės abstrakcija, pateikiama naudojant matematinius simbolius. Matematinis modelis gali nustatyti santykį tarp kontrolės parametrų ir pasirinkto reiškinio. Šiame etape turėtų būti tokios savybės konstrukcija, kurioje kiekviena optimali ar mažesnė vertė atitinka optimalią situaciją, atsižvelgiant į priimto sprendimo padėtį.

Remiantis pirmiau minėtų etapų rezultatais, susidaro matematinis modelis, kuris naudoja tam tikras matematines žinias.

Trečiame etape atliekamas tyrimaskintamieji, kurie turi didelę įtaką objektyviai funkcijai. Šiuo laikotarpiu turėtų būti numatytos tam tikros matematikos žinios, kurios padės spręsti problemas, kylančias antroje sprendimų priėmimo stadijoje.

Ketvirtasis etapas - palygintiTrečioje pakopoje gautų skaičiavimų rezultatai su modeliuotu objektu. Kitaip tariant, šiame etape nustatomas modelio tinkamumas modeliuojamam objektui, neviršydamas būtino pradinių duomenų tikslumo. Sprendimų priėmimas šiame etape priklauso nuo tyrimo rezultatų. Taigi, kai gaunami nepatenkinami palyginimo rezultatai, yra patobulinti įvesties duomenys apie modeliuojamą objektą. Jei to reikia, tada problemos formulavimas atliekamas su tolesnio naujo matematinio modelio, nurodytos matematinės problemos sprendimo ir naujo rezultatų palyginimu.

Matematinis programavimas leidžia naudoti dvi pagrindines skaičiavimo kryptys:

- deterministinių problemų sprendimas, kuris užtikrina visų pradinių duomenų tikrumą;

- stochastinis programavimas, kuris leidžiaspręsti problemas, susijusias su neapibrėžtumo elementais, arba kai šių problemų parametrai yra atsitiktinio pobūdžio. Pavyzdžiui, gamybinis planavimas dažnai atliekamas esant nepakankamai tikros informacijos rodymui.

Apskritai, matematinis programavimas savo struktūroje yra toks programavimo sekcijos: linijinis, nelinijinis, išgaubtas ir kvadratinis.

Patinka:
0
Matematinė lūkesčiai ir biržos prekyba
EMM - ekonominis ir matematinis modeliavimas
Vizualinis verslo procesų programavimas
Netiesinė programavimas yra viena iš
Linijinis programavimas
Homorio metodas. Sprendžiant sveikas skaičių problemas
Valdymo sprendimų kūrimas ir priėmimas
Valdymo sprendimų priėmimo modeliai
Pagrindiniai valdymo etapo priėmimo etapai
Populiariausi pranešimai
aukštyn