- •Курс лекций по дисциплине
- •Для специальностей
- •Минск 2010
- •Тема 19. Динамическое программирование 73
- •Тема 20. Использование имитационного моделирования в процессе принятия управленческих решений 89
- •Тема 21. Многокритериальные задачи теории принятия решений 103
- •Тема 22. Экспертизы и обработка экспертных оценок как база решения сложных проблемных ситуаций. Методы дерева целей и анализа иерархий 117
- •Тема 11. Предмет, задачи и основные понятия теории принятия решений Основные понятия и определения
- •11.1. Объект и предмет исследования теории принятия решений. Назначение теории принятия решений и ее основные понятия
- •11.2. Этапы процесса моделирования.
- •11.3. Классификация задач принятия решений
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 12. Использование целочисленной оптимизации в задачах теории принятия решений Основные понятия и определения
- •12.1. Сущность целочисленной оптимизации (целочисленного линейного программирования (цлп))
- •Задача о распределении бюджета
- •12.2. Использование логических условий и формирование зависимых решений с помощью целочисленных переменных
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 13. Игровые модели теории принятия решений Основные понятия и определения
- •13.1 Теория игр как раздел теории принятия решений. Матричные игры с нулевой суммой
- •Решение парных матричных игр с нулевой суммой. Принцип минимакса.
- •13.2 Игры без седловых точек. Использование линейной оптимизации
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 14. Игры с природой Основные понятия и определения
- •14.1 Игры с природой в условиях риска
- •14.2 Игры с природой в условиях неопределенности
- •14.3 Многоэтапные процессы принятия решений
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 15. Сетевые модели теории принятия решений Основные понятия и определения
- •15.1. Понятие о методах сетевого планирования и управления (спу)
- •15.2. Понятие о сетевых моделях и правила построения сетевых графиков
- •15.3. Расчет критического пути сетевого графика
- •Тема 16. Оптимизация сетевых потоков Основные понятия и определения
- •16.1. Задача о максимальном потоке
- •16.2. Задача о потоке минимальной стоимости
- •16.3. Задача о кратчайшем маршруте
- •Тема 17. Сетевое планирование в условиях неопределенности Основные понятия и определения
- •17.1. Общая характеристика, область использования и алгоритм определения временных параметров проекта по методу pert
- •17.2. Обоснование и использование центральной предельной теоремы при расчетах вероятности выполнения проекта в директивный срок
- •17.3. Понятие о стохастических сетях
- •18.1. Характеристика стохастических задач, решаемых в условиях риска
- •18.2. Простейшие методы решения стохастических задач: мм-постановка, mp-постановка (задача с вероятностными ограничениями), pp-постановка
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 19. Динамическое программирование Основные понятия и определения
- •19.1. Понятие о динамическом программировании.
- •19.2. Принцип оптимальности Беллмана и алгоритм решения задач динамического программирования
- •19.3. Вероятностное динамическое программирование и марковские процессы принятия решений
- •19.4. Определение оптимальной стратегии, максимизирующей ожидаемый доход в случае конечного горизонта планирования
- •19.5. Определение оптимальной стратегии для процесса с бесконечным числом этапов (оптимальная долгосрочная стратегия)
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 20. Использование имитационного моделирования в процессе принятия управленческих решений Основные понятия и определения
- •20.1 Виды имитационного моделирования
- •1. Произошло ли событие a?
- •Какое из нескольких событий произошло?
- •Какое значение приняла случайная величина ?
- •Какую совокупность значений приняли случайные величины ?
- •20.2 Имитационное моделирование как метод анализа инвестиционных проектов
- •20.3 Имитационное моделирование денежных потоков проекта
- •20.4 Имитационное моделирование чистой приведенной стоимости проекта
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 21. Многокритериальные задачи теории принятия решений Основные понятия и определения
- •21.1 Классификация многокритериальных задач
- •21.2 Принцип оптимальности Парето.
- •21.3 Принцип равновесия по Нэшу
- •21.4 Обзор методов решения задач векторной оптимизации
- •1. Методы свертки системы показателей эффективности
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 22. Экспертизы и обработка экспертных оценок как база решения сложных проблемных ситуаций. Методы дерева целей и анализа иерархий Основные понятия и определения
- •22.1 Экспертное оценивание важности объектов
- •22.1.1 Усреднение экспертных оценок
- •22.1.2 Попарное сравнение объектов
- •22.2 Назначение сложных экспертиз
- •22.3 Экспертный анализ сложной проблемы с помощью дерева целей
- •22.4 Метод анализа иерархий: особенности и область применимости
- •Вопросы для самоконтроля
Тема 16. Оптимизация сетевых потоков Основные понятия и определения
Составляющие транспортной сети: источник, сток, промежуточные вершины. Поток. Пропускная способность. Задача о максимальном потоке. Задача о потоке минимальной стоимости. Задача о кратчайшем маршруте.
На этой лекции мы рассмотрим 3 класса задач, имеющих важное прикладное значение. Их решение позволяет наиболее эффективно использовать имеющиеся транспортные системы, например, максимизировать их пропускные способности либо свести к минимуму транспортные издержки. Одной из таких задач является задача о максимальном потоке.
16.1. Задача о максимальном потоке
По
сети, состоящей из множества вершин
и дуг, пропускаются потоки вещества
(газ, жидкость) или транспорта. Каждая
вершина
характеризуется интенсивностью потока
,
причем если
,
то вершина называется источником,
если
,
- стоком;
все
остальные вершины являются промежуточными.
Каждой дуге (
)
сети соответствует некоторая пропуская
способность
,
т.е. максимальный поток, который она
может пропустить за единицу времени. В
простейшем случае имеется единственный
источник
и единственный сток
.
Требуется
найти максимальную величину потока из
источника в сток. Поток в сети представляет
совокупность потоков {
}
по всем ее дугам (количество перемещаемой
субстанции в единицу времени).
Математическая
формулировка задачи: найти значения
,
максимизирующие поток в сети
при ограничениях:
;
Условие (16.1) определяет поток в сети, который равен количеству вещества, вытекающего из источника, или притекающего в сток. Условия (16.2) учитывают пропускные способности дуг; условия (16.3) предполагают, что поток не исчезает в процессе транспортировки (условия сохранения потока).
Покажем, как более сложные задачи с произвольным числом источников и стоков могут быть сведены к задачам с единственным источником и стоком.
Имеется
сеть с тремя источниками и двумя стоками
(Рис. 16.1). Из источников
продукт транспортируется на заводы
через промежуточные пункты. Чтобы найти
максимальный передаваемый поток,
достаточно расширить сеть, добавив один
фиктивный источник и один фиктивный
сток (фиктивные дуги обозначены штриховыми
линиями).
Действительно, величина потока, как в исходной, так и в расширенной сети определяется пропускными способностями дуг исходной сети. Таким образом, задача эквивалентна задаче с единственным источником и единственным стоком.
Рис. 16.1. Введение фиктивного источника и стока
Пример 1.
Имеется транспортная сеть (Рис. 16.2.), в которой транспортные потоки могут идти в обоих направлениях некоторых дуг. На рисунке обозначены пропускные способности в обоих направлениях: например из пункта 3 в пункт 6 может быть транспортирован поток интенсивностью 4 единицы, и такой же поток – из 6 в 3. Нули у окончаний некоторых дуг означают невозможность транспортировки в соответствующем направлении (например, из п. 4 в п. 2 поток перемещаться не может). Требуется определить максимальную пропускную способность сети .
Рис. 16.2. Транспортная сеть рассматриваемого примера.
Решение.
Задача может быть сформулирована следующим образом:
Максимизировать при ограничениях:
Решение
задачи дает
,
причем оптимальное решение является
неединственным, - данному максимальному
потоку может соответствовать различное
распределение потоков по дугам.
