Пример 1.4.4

Пример 1.4.3

Пример 1.4.2

Пример 1.4.1

Приведем примеры.

При заданном комплексе ограничений, с учетом неизвестных факторов, найти такое оптимальное решение, принадлежащее множеству допустимых решений, которое, по возможности, обеспечивает максимальное (минимальное) значение критерий эффективности.

При заданном комплексе ограничений найти такое оптимальное решение, принадлежащее множеству допустимых решений, которое обращает критерий эффективности в максимум (минимум).

Метод поиска экстремума и связанного с ним оптимального решения должен всегда исходить из особенности критерия эффективности и вида ограничений, налагаемых на решение.

Очень часто реальные задачи содержит помимо выше перечисленных факторов, еще одну группу - неизвестные факторы. Тогда обратную задачу можно сформулировать следующим образом.

Это уже другая, не чисто математическая задача (недаром в ее формулировке сделана оговорка "по возможности"). Наличие неопределенных факторов переводит эту задачу в новое качество: она превращается в задачу о выборе решений в условиях неопределенности.

Планируется ассортимент товаров для распродажи на ярмарке. Желательно было бы максимизировать прибыль. Однако заранее неизвестно них количество покупателей, которые придут на ярмарку, ни потребности каждого из них.

Проектируется система сооружений, оберегающая район от наводнений. Ни моменты их наступления, ни размеры их неизвестны, а проектировать все таки нужно и т.д.

Для того, чтобы принимать решение в условиях неопределенности, необходимо знать каков вид этой неопределенности. По этому признаку можно различать стохастическую (вероятностную) неопределенность, когда неизвестные факторы статистически устойчивы и поэтому представляют собой обычные объекты теории вероятностей - случайные величины (или случайные функции, события и т.д.). При этом должны быть известны или определены при постановке задачи все необходимые статистические характеристики (законы распределения и их параметры).

Пусть организуется столовая. Нам в точности неизвестно, какое количество посетителей придет в нее за рабочий день, когда именно они будут появляться, какие блюда заказывать и сколько времени будет продолжаться обслуживание каждого из них. Однако характеристики этих случайных величин могут быть получены статистическим путем.

Организуется система профилактического и аварийного ремонта технических устройств с целью уменьшения простоя техники за счет неисправностей и ремонтов. Отказы техники, длительность ремонта и профилактик носят случайный характер. Характеристики всех случайных факторов могут быть получены, если собрать соответствующую статистику.

В стохастических задачах неизвестные факторы представляют собой случайные величины с какими-то в принципе известными, вероятностными характеристиками - законами распределения, математическими ожиданиями, дисперсиями. Тогда критерий эффективности, зависящий от этих факторов, тоже будет величиной случайной. Максимизировать или минимизировать случайную величину невозможно: при любом решении она остается случайной, неконтролируемой.

Возникает вопрос, нельзя ли заменить случайные факторы их средними значениями (математическими ожиданиями). Тогда задача становится детерминированной и может быть решена обычными методами. Понятно, что решение этого вопроса зависит от того, насколько случайны эти факторы, как мало они откланяются от своих математических ожиданий.

Приведем примеры. Например, если мы составляем план снабжения группы предприятий сырьем, то можно в первом приближении пренебречь, скажем, случайностью фактической производительности источников сырья (если их производство хорошо налажено). Но, если, например, планируется работа ремонтной мастерской, обслуживающей автобазу, то пренебречь случайностью момента появления неисправностей и случайностью времени выполнения ремонта невозможно.

В случаях, когда критерий эффективности остается случайной величиной, можно в качестве критерия эффективности взять его среднее значение (математическое ожидание) и выбрать такое решение, при котором этот усредненный показатель обращается в максимум (минимум). Очень часто именно так и поступают, выбирая в качестве критерия эффективности в задачах, содержащих определенность, не просто доход, а средний доход, не просто время, а среднее время.

Применение "оптимизации в среднем" дает хорошие результаты, когда речь идет ряде длинных однородных операций, тогда "минусы" в одном случае покрываются "плюсами" в другом. Но возможны случаи, когда такая оптимизация не дает нужного эффекта.

Дата добавления: 2014-01-15