Составители:
79
кое решение найдено, то его обычно связывают с фамилией автора (на-
пример, задача Винера).
Наибольший практический интерес представляет случай, когда кри-
терий оптимальности может быть получен в виде алгоритма. Если из-
вестна функция распределения случайного параметра, то может быть
определена вероятность P(y
0
), при которой значение случайного пара-
метра не превысит некоторой величины y
0
(рис. 3.7).
Может быть подготовлена и решена обратная задача отыскания зна-
чения параметра y
1
по заданной вероятности P(y
1
). Задавая различные
значения вероятности P, можно получить набор предельных значений
параметра, для которого может быть получен набор решений X(P) и
набор значений критериальной функции E(P). Получившийся в этом слу-
чае набор решений X(P) и E(P) является окончательным в том случае,
когда имеется возможность задавать вариант решения по конкретному
значению параметра в конкретной ситуации, например когда формиру-
ется план на основе известного на текущий момент остатка на складе.
Если это невозможно, т.е. необходимо разработать единое решение X,
не зависящее от вероятности появления конкретного события, то оно
должно выбираться исходя из наиболее вероятного значения исходного
параметра, обычно соответствующего его математическому ожиданию.
Оптимальное решение
X
в этом случае определяется обычным спосо-
бом, а зависимость критериальной функции от вероятности E(P) кор-
ректируется с учетом выбранного решения и конкретного значения ог-
раничения дополнительным расчетом.
Использование метода Монте-Карло позволяет получить аналогич-
ные результаты. Зная законы распределения параметров задачи, прово-
дится ее многократное решение, результатом которого является гис-
тограмма распределения критериальной функции и набор соответству-
Рис. 3.7. Функция распределения случайного параметра у
y
0
y
1
y
P(y)
P(y
0
)
P(y
1
)
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 77
- 78
- 79
- 80
- 81
- …
- следующая ›
- последняя »
