Помогите с решением

Помогите с решением

Любая производственная задача состоит при определенных условиях в максимизации прибыли или минимизации затрат. В этом контексте прибыль и расходы не всегда относятся к денежной переменной, они также могут переводиться во время, расстояние и т. д.

Очень часто проблема формулируется в сыром виде, то есть в виде текста или спецификации. Производитель не был специалистом в области написания математической задачи, в спецификации указаны всевозможные данные, полезные или нет для ее моделирования.

Даже в контексте, когда вы сами являетесь спонсором, вы можете не знать масштабов своей проблемы, и вы обнаружите по ходу воды различные ограничения и переменные, с которыми нужно иметь дело.

Еще одна проблема возникает, когда математическое моделирование выполнено: какой компьютерный инструмент был использован для решения этой задачи? какие алгоритм Выбирать ? его симуляция? ей сложность ? его оптимальность?

Таким образом, создание и решение промышленной проблемы требует строгости, гибкости мышления и точного подхода к моделированию.

Оптимизация и поддержка принятия решений

Проблема D является решением, если ответ бинарный: Да или Нет. Мы отмечаем Да (D) набор экземпляров, на которые мы отвечаем Да.

Рассмотрим следующую задачу решения: пусть график G взвешенный, есть ли дерево покрытие? Да(D) = {нециклический связный подграф графа G}. Проблема: наличие остовное дерево веса ≤ k также является проблемой разрешения. Задача оптимизации состоит в том, чтобы найти такое значение k, которое было бы минимальным.

Чтобы лучше понять эти две концепции, мы возьмем пример: вы хотите совершить тур по Европе, посетив определенное количество городов в течение 6 месяцев. Кроме того, вы хотите оставаться определенное количество времени в каждом месте, чтобы вы могли посетить туристические районы и полюбоваться пейзажем.

Задачи этого типа можно моделировать по-разному в зависимости от того, что вы хотите сделать: быть самым быстрым, отдавать предпочтение густонаселенным туристическим районам и т. д. Необходимо выбрать решение среди множества возможных решений так, чтобы оптимизировать выбранный критерий.

Моделирование включает в себя поиск минимума или максимума, поэтому оптимизация. Все проблемы поддержки принятия решений содержат следующие три пункта:

• Тип решения: что мы хотим сделать (здесь мы ищем оптимизацию)
• Возможные решения: что можно сделать (т. поле определения)
• Критерий выбора: как выбирают (моделирование проблемы).

Исследуемая проблема помещается в определенный контекст, который будет транслироваться в параметры. Все отношения между ними представлены в модели. Это может быть либо математическая модель, либо график.

Моделирование представляет собой лишь схематическое изображение проблемы, при построении решения сохраняются только те элементы, которые считаются уместными. Он идет путем упрощений и упущений.

Среда модели также может играть роль. Будь то детерминированный или с неопределенностью, он присутствует через законы вероятности, стохастику и т. д. в пределах ограничений.

Критерий выбора может привести к различным решениям в зависимости от выдвигаемого параметра. В некоторых случаях модель имеет только один критерий выбора, это называется оперативным исследованием.

Все модели состоят из трех основных компонентов:

• Переменные результата являются выходными данными. Отражают уровень эффективности системы. Это зависимые переменные.
• Переменные решения описывают альтернативные действия.
• Неконтролируемые переменные — это факторы, влияющие на результат, но не находящиеся под контролем лица, принимающего решения. Либо эти факторы фиксированы, либо они могут меняться.

Компоненты связаны между собой выражениями математика в рамках количественных моделей. Принцип выбора – это критерий, описывающий приемлемость подхода к решению.

Модель может быть нормативной моделью или описательной моделью. В первом выбранное решение явно является лучшим из всех возможных альтернатив. Чтобы найти его, вы должны изучить все альтернативы и доказать, что выбранная действительно лучшая (мы говорим об оптимизации). Описательные модели изучают альтернативные действия при различных входных данных и конфигурациях процессов. Проверяются не все альтернативы, а только заданный набор.

Решение и поддержка принятия решений

После того, как модель создана и найдено решение, важно проанализировать его, чтобы проверить модель. Последнее было лишь схематическим изображением проблемы, оно может не подойти для намеченной цели. Решение подчеркивает обоснованность выбора решений и выбора модели. Только лицо, принимающее решения/спонсор, может утвердить принятый подход.

Схема процесса поддержки принятия решений выглядит следующим образом: