- •1 Принципы, методы и средства исследования операций.
- •2.Понятие рациональности и эффективности, их соотношение.
- •3. Понятие системы, сложные системы. Системный анализ и исследование операций.
- •4. Понятие организации, анализ организации, информационные модели.
- •5. Операционный подход к задачам принятия решений, отличительные особенности.
- •6. Характеристики задач исследования операций.
- •7. Системный подход к задачам принятия решений.
- •8.Комплексный подход к задачам принятия решений.
- •9.Постановка задача исследования операций, элементы исследовательской задачи.
- •10.Качественные факторы в задачах принятия решений. Экспертное оценивание.
- •11 Экспертные оценки как бинарные соотношения. Свойства экспертных оценок.
- •13. Методы получения индивидуальных экспертных оценок.
- •14. Простейшие методы получения коллективных экспертных оценок и их недостатки; парадокс Кондорсе.
- •15. Экспертное оценивание. Методы дискуссии, суда, метод Делфи.
- •16 Экспертное оценивание. Метод последовательных сопоставлений.
- •Конкретные примеры операторов свёртки
- •17.Многокритериальная оптимизация, основные проблемы. Паретто-оптимальные решения.
- •18.Многокритериальная оптимизация, проблемы. Метод свертки критерия.
- •19.Многокритериальная оптимизация, метод уступок.
- •20.Многокритериальная оптимизация, метод равенства.
- •21.Многокритериальная оптимизация maxmin подход.
- •22. Многокритериальная оптимизация, проблемы, классы задач
- •1. Воз (векторные оптимальные задачи) на множестве целей или качеств
- •6. Воз «вложенные» (многовекторные)
- •23.Многокритериальная оптимизация, метод главного критерия.
- •24.Многокритериальная оптимизация. Метод идеальной точки.
- •25.Многокритериальная оптимизация, оптимизация по последовательно применяемым критериям.
- •26 Целочисленное линейное программирование. Особенности задач, методы отсечения.
- •27. Метод отсечения, общая постановка задачи.
- •28. Метод отсечения, дискретный алгоритм.
- •29. Метод отсечения, смешанный алгоритм.
- •30. Метод отсечения, циклический алгоритм.
- •31 Общая схема метода ветвей и границ.
- •32 Метод ветвей и границ, решение линейных целочисленных задач.(Метод Ленд и Дойг)
- •33. Метод ветвей и границ, задача о коммивояжере.
- •34. Динамическое программирование, принцип Беллмана, схема метода.
- •35. Динамическое программирование. Задача распределения капиталовложений (ресурсов).
- •36. Динамическое программирование. Задача о замене оборудования (1-я постановка).
- •37. Динамическое программирование. Марковские процессы принятия решений (динамические модели стохастических процессов принятия решений).
- •38. Динамическое программирование. Задача управления запасами.
- •39. Динамическое программирование. Задача о замене оборудования (2-я постановка).
- •40. Динамическое программирование. Задача о рекламе.
- •41. Динамическое программирование. Задача о рюкзаке (контейнере, задача о загрузке).
- •Смо, типы задач.
- •43. Смо, классификация систем, основные характеристики.
- •44. Смо, основные элементы системы.
- •45. Смо, дисциплины обслуживания, классификация.
- •Смо, входящий поток требований.
- •Смо, механизмы обслуживания.
- •Смо без очереди.
- •Смо с неограниченной очередью.
- •Смо с ограниченной очередью.
- •Замкнутые смо.
- •Смо с приоритетами. Приоритетное обслуживание заявок в смо
- •Относительные приоритеты[править]
- •Абсолютные приоритеты
- •Многофазные смо.
- •Матричные игры с седловой точкой. Оптимальные стратегии. (2 команды, конечная, с неполной информацией, 1 ход minmax & maxmin)
- •Смешанные стратегии. Основная теорема теории игр. (ходы→∞).
- •Свойства оптимальных стратегий.
- •Решение матричных игр методом линейного программирования.
- •Графический метод решения матричных игр.
28. Метод отсечения, дискретный алгоритм.
Пусть дана задача полностью целочисленного линейного программирования (4.1)—(4.4). Алгоритм метода отсечений состоит из следующих этапов:
1) решается ЗЛП (4.1)—(4.3) с отброшенными условием целочисленности (4.4); если она не разрешима, то задача (4.1)—(4.4) тоже решения не имеет;
2) если условие целочисленности выполняется по всем переменным, то найденное решение есть решение задачи (4.1)—(4.4), иначе — на этапе 3;
3) строится дополнительное отсекающее ограничение, включается в систему ограничений (4.2)—(4.3) и на этап 1.
Для решения полностью целочисленной задачи ЛП Гомори предложено делать каждый раз на этапе 3 дополнительное ограничение для нецелой переменной с наибольшей дробной частью.
Предположим, что задача с отброшенным
условием целочисленности решена.
Рассмотрим i-ю строку
оптимальной симплексной таблицы, которой
соответствует нецелое решение
базисной переменной
Пусть R — множество
индексов j, которые
соответствуют небазисным переменным.
Тогда переменная
может быть выражена через небазисные
переменные
— нецелое. (4.5)
Обозначим наибольшую целую часть числа
a, его не превосходящую,
через [a],
,
а дробную положительную часть — через
Очевидно
Например, если
то
если
то
Выразим базисную переменную в (4.5) в виде суммы целой и дробной частей.
(4.6)
Выражение в левых круглых скобках (4.6)
целое число, и чтобы
было целым, необходимо, чтобы выражение
в правых круглых скобках (4.6) тоже было
целым. Когда выражение
будет целым? Так как
а
то
будет целым числом, если
т.е.
.
(4.7)
Соотношение (4.7) определяет правильное отсечение Гомори.
Задача (4.1)—(4.4) не будет иметь полностью
целочисленного решения, если встретится
в симплекс-таблице уравнение, такое,
что
— дробное число, а
— целые.
Пример 4.1
Решить задачу ЛП
при ограничениях:
— целые.
Без учета целочисленности оптимальной симплекс-таблицей будет следующая табл. 4.1.
Таблица 4.1 — Конечная симплекс-таблица
-
Базис
Значение
Z
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
0
1
Так
как полученное решение не является
целочисленным, следует расширить данную
таблицу путем введения отсечения Гомори
на переменную
соответствующей
на переменную
Строке с базисной переменной
соответствует равенство
Следовательно, отношение Гомори имеет вид
.
(4.8)
Приведем данное неравенство к каноническому виду и добавим к табл. 4.1 (табл. 4.2)
.
Таблица 4.2 — Расширенная симплекс-таблица
-
Базис
Значение
Z
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
Далее
опять применим симплекс-алгоритм
(двойственный, выводя из базиса
)
и до тех пор, пока базисные значения
и
не станут целыми. Решением задачи будет
вектор
Покажем на графике (рис. 4.2) отсечение Гомори, выраженное через базисные переменные. Выразим из уравнений канонической формы исходной ЗЛП
переменные
и
и подставим в (4.8). Получим
т.е отсечение Гомори, выраженное через
базисные переменные, будет
