Тема 1.5. Методы математического программирования

Пример 1.4.7

Допустим, планируется некоторая торгово-производственная операция успех которой зависит от того, юбки какой длины будут носит женщины через два года.

Понятно, что распределение этой вероятностной величины не может быть получено не из каких статистических данных. Что же делать в этом случае?

Можно поступить следующим образом. Задаться каким более или менее правдоподобным значением вероятностного параметра и решить данную задачу, как обычную детерминированную задачу. Но полученное решение может и не быть оптимальным, просто мы получим некоторое компромиссное решение.

 

В настоящее время полноценной научной теории компромисса не существует, хотя некоторые попытки в этом направлении в теории игр и статистических решений делаются.

 

Выше уже упоминалось о самых простых - детерминированных и одноцелевых задачах, исследованием которых занимается математическое программирование. Слово программирование в данном случае означает "планирование".

К математическому программированию относится:

1. Линейное программирование: состоит в нахождении экстремального значения линейной функции многих переменных при наличии линейных ограничений, связывающих эти переменные;
2. Нелинейное программирование: целевая функция и ограничения могут быть нелинейными функциями;
3. Особым случаем в задачах линейного и нелинейного программирования является случай, когда на оптимальные решения накладывается условие целочисленности. Такие задачи относятся к целочисленному программированию;
4. Динамическое программирование: для отыскания оптимального решения планируемая операция разбивается на ряд шагов (этапов) и планирование осуществляется последовательно от этапа к этапу. Однако выбор метода решения на каждом этапе производится с учетом интересов операции в целом;
5. Теория графов: с помощью теории графов решаются многие сетевые задачи, связанные с минимальным протяжением сети, построение кольцевого маршрута и т.д.
6. Стохастическое линейное программирование
   Бывает много практических ситуаций, когда коэффициенты c_i целевой функции, коэффициенты a_ij в матрице коэффициентов, коэффициенты ограничений b_i - являются случайными величинами. В этом случае сама целевая функция становится случайной величиной, и ограничения типа неравенств могут выполняться лишь с некоторой вероятностью. Приходится менять постановку самих задач с учётом этих эффектов и разрабатывать совершенно новые методы их решения. Соответствующий раздел получил название стохастического программирования.
7. Геометрическое программирование
   Под задачами геометрического программирования понимают задачи наиболее плотного расположения некоторых объектов в заданной двумерной или трехмерной области. Такие задачи встречаются в задачах раскроя материала для производства каких-то изделий и т.п. Это - еще недостаточно разработанная область математического программирования и имеющиеся здесь алгоритмы в основном ориентированы на сокращение перебора вариантов с поиском локальных минимумов.
8. Задачами теории массового обслуживания является анализ и исследование явлений, возникающих в системах обслуживания. Одна из основных задач теории заключается в определении таких характеристик системы, которые обеспечивают заданное качество функционирования, например, минимум времени ожидания, минимум средней длины очереди.
9. Теория игр пытается математически объяснить явления возникающие в конфликтных ситуациях, в условиях столкновения сторон. Такие ситуации изучаются психологией, политологией, социологией, экономикой.