Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Классификация математических моделей




Важным этапом изучения явлений, предметов, процессов явля­ется их систематизация, которая обычно завершается класси­фикацией по ряду признаков, а поскольку признаков может быть достаточно много, то и выполненные классификации могут различаться между собой. Любая классификация должна преследовать достижение поставленных целей. Выбор цели определяет набор тех признаков, по которым она будет прово­диться.

Элементы модели

1. Исходные данные

– Детермини­рованные

– Случайные

2. Искомые переменные

– Непрерывные

– Дискретные

3. Зависимости

– Линейные

– Нелинейные

Исходные данные Искомые переменные Зави­симости Классы задач
Детермини­рованные Непрерыв­ные Линейные Линейного программи­рования
Детермини­рованные Целочис­ленные Линейные Целочислен­ного програм­мирования
Детермини­рованные Непрерыв­ные, цело­численные Нелинейные Нелинейного программи­рования
Случайные Непрерыв­ные Линейные Стохастичес­кого програм­мирования

Основные этапы работ при принятии оптимальных решений следующие:

1. Выбор задачи

Требования, которым должна удовлетворять задача:

– должно существовать, как минимум, два варианта ее ре­шения; ведь если вариантов решения нет, значит, и выбирать не из чего;

– надо четко знать, в каком смысле искомое решение должно быть наилучшим. Если же мы четко не знаем, чего хотим, то математические методы, реализованные даже на самом лучшем компьютере, помочь не смогут.

2. Выбор задачи завершается ее содержательной постановкой.

Содержательная постановка задачи является переходным мостиком от желания решить задачу к ее формулировке в такой форме, на основании которой было бы ясно, каковы элементы математической модели:

– исходные данные величины - детерминированные или случайные;

– искомые переменные - непрерывные или дискретные;

– пределы, в которых могут находиться значения искомых величин в оптимальном решении;

– зависимости между переменными - линейные или нели­нейные;

– критерии, по которым следует находить оптимальное решение.

3. Составление математической модели.

4. Сбор исходных данных.

5. Решение задачи.

6. Анализ решения.

7. Принятие оптимального решения — конечный этап работы. Надо четко себе представлять, что решение принимает не компьютер, не Excel, а тот человек, который должен отвечать за результаты принятого решения.

8. Графическое представление результата решения и анализа — мощный фактор наглядности информации, необходимой для принятия решения.


mylektsii.ru - Мои Лекции - 2015-2019 год. (0.006 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал