Общая характеристика задач подготовки и принятия решений в СОТС.
Общая характеристика задач подготовки и принятия решений в СОТС. - раздел Информатика, РАЗДЕЛ 1.МЕСТО И РОЛЬ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЩЕЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ (СОТС Важнейшая Особенность Современной Научно-Технической Революции Состоит В Том,...
Важнейшая особенность современной научно-технической революции состоит в том, что по мере её развития всё большее значение приобретает учёт факторов сложности технико-экономических систем и комплексов: многоаспектность, высокая размерность, неопределённость в её разнообразных проявлениях и др. Учёные считают, что быстрое возрастание сложности – одна из наиболее характерных черт современности. Несомненно, значение проблемы преодоления сложности сохранится и в будущем. Это обусловлено быстрым возрастанием сложности технологии производства, сложности конструкций систем различного назначения, возрастанием объёмов и разнообразия информационных потоков, созданием автоматизированных систем управления глобального характера. Особенно остро вопрос о факторах сложности ставится в связи с необходимостью учёта всевозможных аспектов взаимодействия системы с окружающей средой в таких областях, как экология, экономика, военное дело и пр.
Среди системных направлений науки ведущее место занимают системный анализ, системотехника, теория управления, инженерия знаний, исследование операций. Системный анализ может рассматриваться как развитие, конкретизация системного подхода применительно к задачам экономики, политики, военного дела, техники. Системотехника ориентирована на решение сложных задач создания, внедрения и эксплуатации техники с использованием методологии системного подхода и методов системного анализа.
Исследование операций, как научная дисциплина, получила свое существенное развитие в период с конца 30-х – до начала 70-х годов XX века. Основными исследуемыми классами задач в рамках данной дисциплины являются неклассические экстремальные задачи (задачи математического программирования). С самого своего зарождения проблематика исследования операций была связана с принятием оптимальных решений в производственных, экономических и военных сферах. В годы II Мировой войны последняя сфера научных исследований получила значительное развитие.
Выдающемуся советскому ученому, академику, лауреату Ленинской и Нобелевской премий Л.В.Канторовичу принадлежит признанный приоритет в области постановки прикладных задач математического программирования, описываемых линейными соотношениями (линейное программирование), и разработки алгоритмов их решения.
В США линейное программирование начало развиваться в конце 40-х годов. Американским математиком Дж. Данцигом был предложен эффективный алгоритм решения задач линейного программирования, получивший название «симплекс-метода».
Специалистами по исследованию операций было показано, что многочисленные классы прикладных задач, среди которых особо важное место занимает класс распределительных задач (задач управления ресурсами), хорошо описываются схемой линейного программирования. К распределительным задачам, в частности, относятся транспортные задачи и задачи о назначениях. Последние задачи могут также рассматриваться как разновидности задач целочисленного программирования.
Начиная с середины 70-х годов XX века исследование операций стали рассматривать в качестве одного из разделов теории экстремальных задач, в рамках которой разрабатываются обобщенные подходы к формальному описанию и исследованию проблем принятия решений или по-другому проблем выбора.
Данную проблему каждодневно и ежеминутно приходится решать как отдельному индивидууму при поиске и выборе вариантов своего поведения, так и в масштабах отдельных государств и всего мирового сообщества при управлении соответствующими социально–экономическими и организационно-техническими комплексами и системами. При этом в связи со сложностью указанной проблемы, многообразием факторов, подлежащих учёту, существенным повышением цены возможных ошибок в современных условиях резко возросло значение разработки научно обоснованного подхода к исследованию процессов подготовки и принятия решений в перечисленных выше комплексах и системах. На рис. 1.1.1 показано какое место задач принятия решений занимают в общей структуре технологии управления СОТС.
Рис. 1.1.1. Структура взаимосвязи технологии управления СОТС с технологией подготовки и принятия решений
Концептуальная модель принятия решений
Анализ многочисленных публикаций по различным аспектам проблемы выбора показывает, что в настоящее время наметилась прогрессивная тенденция к интеграции различных научных направлени
Постановка задачи линейного программирования
Значительная часть задач принятия решения – это задачи распределения ресурсовмежду объектами.
Пусть имеется т видов ресурсов, каждый i
Двойственные задачи линейного программирования
Каждой задаче ЛП можно некоторым образом сопоставить другую задачу ЛП, называемую двойственной по отношению к исходной (прямой):
Прямая задача (ПЗ)
Обобщенный алгоритм решения задач НЛП
Эффективное решение различных задач нелинейного программирования может быть осуществлено на основе учета конкретных особенностей этих задач. При этом под эффективностью того или иного алгоритма, ка
Аналитические методы решения задач НЛП
В некоторых случаях задачи НЛП удается решить аналитически. Это, в частности, удается в том случае, если ЦФ и ОДА являются выпуклыми. Обобщенный алгоритм решения задачи НЛП включает в себя следующи
Численные методы решения задач НЛП
В качестве r(xk) используется направление, в котором наиболее сильно возрастает целевая функция. Это направление задается градиентом функции ÑF(xk). Суть метода состоит
Постоянный шаг.
Задается hk = h = const, при этом должно выполняться условие
F(xk+1) = F(xk + hkÑF(xk)) > F(xk).
Пусть
Наискорейший подъем.
Если подставить в выражение для F(x) значение x=xk+1 в соответствии с (1), то получим выражение F(xk+hkÑF(xk)), как функцию от величины шага. След
Функции Лагранжа
Исторически первым способом сведения задачи с ограничениями к задаче безусловной оптимизации явилось использование функции Лагранжа L(x,m)
L(x, m) = f(x) + mт(b - j(x)) = f(x) +
Штрафные функции
Исходная задача условной оптимизации сводится к последовательности задач безусловной оптимизации функций
Fk(x, m) = f(x) - Sk(x, mk), k = 1,2,3,....
Методы прямой условной оптимизации
Методы прямой условной оптимизации предназначены для непосредственного решения задачи выпуклого программирования в условиях ограничений, описывающих множество допустимых решений D.
Итак, п
Метод условного градиента
Существо метода условного градиента состоит в том, что, если известна некоторая точка xkÎD, то направление возрастания целевой функции может задаваться некоторой внутренней или кра
Постановка задачи целочисленного программирования
Первые упоминания о линейных уравнениях возникли ещё за несколько веков до нашей эры.
В Древней Греции Диофант (II-III в.) формулирует уравнения, в которых искомые переменн
Характерные особенности задач многокритериального выбора
Реальные задачи выбора, возникающие на практике, чрезвычайно разнообразны, но всех их объединяет общая схема поиска решения, суть которой состоит в формировании совокупности операци
Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
В п. 4.1 было установлено, что для корректного решения задач многокритериального выбора необходимо в исходную постановку задачи (4.1)‑(4.2) привнести дополнительную информацию
Методы построения множества Парето
Приведенные в п.4.2.2 свойства множества Парето могут быть использованы для построения (исследования) данного множества (либо его подмножеств) или определения его характеристик в ко
Принятие решений в условиях стохастической среды
Постановка задач принятия решений в условиях стохастической среды имеет вид
(D(w), f(w)), wÎW,
где D(w) - множество допустимых альтернатив, f(w) - целевая функция.
Методы детерминизации.
При решении конкретных задач выбора на вероятностных структурах часто вводится предположение о том, что задание целевой функции f(w) и ограничивающих отношений ri(w), i=1,...,m, определя
Методы имитационной оптимизации.
В методах имитационной оптимизации (прямых методах стохастического выбора) не производится преобразование задачи к ее детерминированному эквиваленту. Суть данных методов заключается в том, что гене
Принятие решений в условиях целенаправленной среды
Принятие решений в условиях целенаправленной среды связано с тем, что известна цель среды, в соответствии с которой она выбирает свои состояния и которую преследует в своих действиях. Эти действия
Постановка задач игрового выбора.
Рассмотрим формализованное представление задачи принятия решений в условиях целенаправленной среды. Обобщенную задачу принятия решения в условиях неопределенности можно записать в виде
(D
Матричные игры. Чистые и смешанные стратегии.
Простейшим вариантом игры является антагонистическая игра, в которой противодействуют две оперирующих стороны (2 игрока), при этом множества различных альтернатив из которых они выбирают решения ко
Методы нахождения оптимальных смешанных стратегий.
Процедура нахождения оптимальных чистых или смешанных стратегий соответствует выявлению рациональной линии поведения противников в конфликтной ситуации, описываемой игровой моделью. Поэтому такую п
Принятие решений в условиях неизвестной среды
В случае неизвестной среды нет достаточных оснований для предположений о том, какие значения будут принимать параметры, характеризующие состояние среды на рассматриваемом временном интервале. При э
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов