![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Математические модели операций
В математических моделях задаются следующие компоненты: - х и у- это векторные переменные, соответствующие управляемым и неуправляемым параметрам; - множество Х допустимых значений векторной переменной х; - множество У допустимых значений векторной переменной у; - целевая функция F(x, y), устанавливающая значение критерия эффективности. (у – характеристики погодных условий, настроение). Если известно значение y, то математическая модель – детерминированная, иначе – недетерминированная.
Детерминированная модель: Пусть y принимает значение
Тогда модель может быть записана в виде: f(x)®min (1) xÎ X (Запись означает, что необходимо найти значение векторной переменной xÎ X такое, при котором функция f(x) достигает минимума). Модель (1) называется задачей оптимизации.
Недетерминированная модель: Если y является векторной случайной величиной с известной вероятностной мерой, то недетерминированная модель называется стохастическоймоделью. (Под термином “случайное явление” в теории вероятностей принято понимать явление, относящееся к классу повторяемых и, главное, обладающее свойством статистической устойчивости (при повторении средние характеристики стабилизируются).) Если операция проводится неоднократно и имеет смысл средний результат, то математическая модель имеет следующий вид: Если операция проводится однократно, либо не имеет смысла средний результат, то модель может принимать вид: Эти задачи называются задачами стохастической оптимизации. Если y не является случайной величиной, либо это случайная величина с неизвестной вероятностной мерой, то имеем модель в условияхнеопределенности. Такая модель может принимать вид: 5. Задачи оптимизации – определения В дальнейшем будем рассматривать только конечномерные задачи оптимизации, то есть задачи, допустимые множества X которых лежат в эвклидовом пространстве Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение def. Точка
def. Точка
где def. Если неравенство в (2) или (3) выполняется как строгое при Задачу максимизации функции f на X будем записывать в виде f(x)®max (4) xÎ X Ясно, что задача (4) эквивалентна задаче -f(x)®min xÎ X в том смысле, что множества глобальных или локальных строгих или нестрогих решений этих задач соответственно совпадают (это позволяет без труда переносить утверждения для задачи минимизации на задачу максимизации и наоборот). def. Точная нижняя грань функции f на X, то есть величина называется значением задачи (1). Возможны три случая: a) f*> b) c) В случае a) задача (1) имеет глобальное решение, в случаях b) и c) – не имеет. Классификация задач оптимизации def. Если X= def. Если X - собственное подмножество def. Если X определяется соотношением def. Под множеством простой структуры в а) неотрицательного октанта: б) n -мерного параллелепипеда: в) n -мерного шара. def. Если X определяется из условия: где P - множество простой структуры
Рассмотрим также ряд важных определений из теории выпуклых множеств. def Пусть даны две точки def Множество
def Пусть Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:— Разгрузит мастера, специалиста или компанию; — Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой; — Разошлет оповещения о новых услугах или акциях; — Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет; — Позволит записываться на групповые и персональные посещения; — Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам; — Включает в себя сервис чаевых. Для новых пользователей первый месяц бесплатно. Зарегистрироваться в сервисе
если Грубо говоря, выпуклая функция прогибается вниз. Так, на рисунке функция f(x) выпукла на отрезке [0, 1]
![]()
def. Функция вида Любая афинная функция выпукла на любом выпуклом множестве X. def. Задача (1) называется задачей выпуклой оптимизации, если f(x) – выпуклая функция, а множество X – выпуклое множество. def. Если в задаче (5)–(8) f(x) – выпуклая функция, def. Если в задаче (5)-(8) f(x) – линейная функция, def. Если в (5)-(8) f(x) - квадратичная функция, функции def. Если в задаче (5)-(8) множество P - дискретное, то задача (5)- (8) – общая задача дискретного программирования (комбинаторная задача). def. Если в (5)-(8)
|