Составители:
Рубрика:
20
11
min ( ), при ( ) , 0; 1, ; 1, .
nn
ii kii k i
x
ii
rx h x b x k m i n
==
≤≥==
∑∑
В ряде случаев можно осуществить переход от задачи НП к задаче
сепарабельного программирования.
6. Задача параметрической оптимизации с дополнительным требова-
нием, чтобы управляемые параметры х принимали только дискретные
значения, называется задачей дискретной оптимизации (D – дискрет-
ное множество). Если все управляемые параметры х,
1,in
=
могут быть
только целыми неотрицательными числами, то задача дискретной оп-
тимизации называется задачей целочисленного программирования. В
качестве примера приведем задачу о ранце.
Задача целочисленного линейного программирования с булевыми
переменными (0 или 1) называется задачей о рюкзаке (о загрузке), если
11
() maxпри , 1, ; 0 или 1.
nn
ii ii i
x
ii
fx cx ax bi n x
==
=→ ≤==
∑∑
Трактовка может быть, например, такая. Рюкзак загружается предмета-
ми n различных типов. Предмет i-го типа характеризуется весом а и сто-
имостью (полезностью) с
i
. Максимальная грузоподъемность рюкзака (вес)
b. Требуется загрузить рюкзак предметами так, чтобы максимизировать
функцию полезности f и не превысить допустимую грузоподъемность. В
данном случае, если х
i
= 0, то нет предметов i-гo типа, х
i
= 1 – есть.
1.7. Примеры схем оптимального параметрического синтеза
1. Оптимизация характеристик ОП
(1)
1
() () min,
xD
fx x
∈
=ϕ →
(1.1)
где в качестве характеристик могут выступать, например, потребляемая
мощность, частота среза и др.
(2)
1
() (, ) min,
N
i
xD
i
fx xp
∈
=ϕ →
∑
(1.2)
где p
i
– параметр (время, частота, температура).
2. Задача аппроксимации.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- …
- следующая ›
- последняя »
