Наилучшая гарантирующая программа это

выбор игроком действия, обеспечивающего ему максимальный гарантированный результат.

Поделиться

• Telegram
• Whatsapp
• Вконтакте
• Одноклассники
• Email

Научные статьи на тему «Гарантирующая стратегия»

Формирование инновационной стратегии организации

Этапы формирования инновационной стратегии компании Определение 1 Инновационная стратегия — это.
Инновационная стратегия компании формируется в соответствии с ее общеэкономическими целями, стратегиями.
создания инновационной стратегии.
управленческого обследования компании, который базируется на исследовании разных функциональных зон организации, гарантирующих.
; информационную базу компании, которая гарантирует готовность альтернативных стратегических инновационных

Автор Юлия Валерьевна Шульгина
Источник Справочник
Категория Менеджмент
Статья от экспертов

Построение наилучшей гарантирующей стратегии игрока в одной антагонистической игре с недифференцируемой ценой

Рассматривается дифференциальная игра «наведения-уклонения» на гладкой горизонтальной плоскости в классе позиционных стратегий. Показано, что не для всех позиций ее цена является непрерывно дифференцируемой функцией. Для реализации оптимальной стратегии первого игрока в работе строится стабильный мост этого игрока, сечение которого в финальный момент времени совпадает с целевым множеством. Оптимальное управление осуществляется игроком в форме экстремального прицеливания на построенный мост.

КАМИЛЬ УЗНАЛ ПРАВДУ О МИНИ УЧИТЕЛЕ! ПОДРОСТКИ ПРИДУМАЛИ КАК НАКАЗАТЬ ЕГО…

Автор(ы) Лутманов Сергей Викторович
Источник Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика

Научный журнал

Стратегические изменения

Автор Юлия Куликова
Источник Справочник
Категория Стратегический менеджмент
Статья от экспертов

Однотипная игра с интегральным ограничением первого игрока

Рассматриваются однотипные игры в которых вектограмма второго игрока в каждый момент времени гомотетична некоторому выпуклому симметрическому компакту На выбор управления первого игрока накладывается интегральное ограничение с помощью функции Минковского этого компакта Платой является значение этой функции Минковского на фазовой точке в заданный момент времени.

Источник: spravochnick.ru

Тема 4. Нелинейное программирование

Общая задача нелинейного программирования (НЛП). Задача НЛП и классическая задача условной оптимизации. Условия Куна-Таккера в геометрической форме как необходимые условия локальной оптимальности. Условия Куна-Таккера в алгебраической форме. Функция Лагранжа для задачи НЛП.

Седловая точка функции Лагранжа. Достаточное условие оптимальности в общей задаче НЛП. Выпуклые задачи оптимизации. Основные понятия геометрии многомерного линейного пространства.

Выпуклое программирование. Выпуклые множества. Примеры выпуклых множеств. Опорная гиперплоскость. Разделяющая гиперплоскость.

Лучшая программа для монтажа в 2023

Выпуклые и вогнутые функции. Условия выпуклости и вогнутости функций. Свойства выпуклых функций. Теоремы о локальном максимуме в выпуклом случае. Формулировка выпуклой задачи НЛП.

Теорема Куна-Таккера. Условия Куна-Таккера как необходимые и достаточные условия оптимальности. Экономическая интерпретация множителей Лагранжа. Зависимость решения от параметров.

Тема 5. Линейное программирование

Формулировка задачи линейного программирования (ЛП). Примеры задач ЛП. Стандартная (нормальная) и каноническая формы представления задачи ЛП и сведение к ним. Свойства допустимого множества и оптимального решения в задаче ЛП. Основные представления о методах решения задач ЛП, основанных на направленном переборе вершин (симплекс-метод и др.).

Функция Лагранжа и условия Куна-Таккера в задаче ЛП. Двойственные задачи линейного программирования. Теоремы двойственности. Интерпретация двойственных переменных. Анализ чувствительности оптимального решения к параметрам задачи линейного программирования.

Некоторые специальные задачи линейного программирования транспортная, производственно-транспортная, целочисленное программирование, оптимизация межотраслевого баланса.

Тема 6. Оптимизация в условиях неопределенности

Задача выбора решений в условиях неопределенности. Критерии выбора решений в условиях неопределенности (принцип гарантированного результата, критерий Гурвица, критерий Байеса-Лапласа, критерий Сэвиджа). Применение принципа гарантированного результата в задачах экономического планирования. Множество допустимых гарантирующих программ. Наилучшая гарантирующая программа.

Принятие решение при случайных параметрах. Вероятностная информация о параметрах. Принятие решений на основе математического ожидания. Случайность и риск. Учет склонности к риску.

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями.

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм.

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени.

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил.

Понятие массовых мероприятий, их виды Под массовыми мероприятиями следует понимать совокупность действий или явлений социальной жизни с участием большого количества граждан.

Тактика действий нарядов полиции по предупреждению и пресечению правонарушений при проведении массовых мероприятий К особенностям проведения массовых мероприятий и факторам, влияющим на охрану общественного порядка и обеспечение общественной безопасности, можно отнести значительное количество субъектов, принимающих участие в их подготовке и проведении.

Тактические действия нарядов полиции по предупреждению и пресечению групповых нарушений общественного порядка и массовых беспорядков В целях предупреждения разрастания групповых нарушений общественного порядка (далееГНОП) в массовые беспорядки подразделения (наряды) полиции осуществляют следующие мероприятия.

Приготовление дезинфицирующего рабочего раствора хлорамина Задача: рассчитать необходимое количество порошка хлорамина для приготовления 5-ти литров 3% раствора.

Дезинфекция предметов ухода, инструментов однократного и многократного использования Дезинфекция изделий медицинского назначения проводится с целью уничтожения патогенных и условно-патогенных микроорганизмов — вирусов (в т.

Источник: studopedia.info

Раздел 2. Задача нелинейного программирования

Тема 3. Общая задача нелинейного программирования (НЛП). Задача НЛП и классическая задача условной оптимизации. Условия Куна-Таккера в геометрической форме как необходимые условия локальной оптимальности. Условие дополняющей нежесткости. Условия Куна-Таккера в алгебраической форме.

Функция Лагранжа для задачи НЛП. Седловая точка функции Лагранжа. Достаточное условие оптимальности в общей задаче НЛП.

Вопросы к обсуждению:

1. Отличие области допустимых решений задач ЛП от области допустимых решений задач дискретного ЛП.

2. Какой метод эффективнее: ветвей и границ для ЦЛП или простого перебора? Почему?

3. Какие вершины называются прозондированными в методе ветвей и границ для ЦЛП?

4. Постановка и формы записи задачи ЛП.

5. Геометрическая интерпретация задачи ЛП (постановка задачи, алгоритм решения).

Задания для самостоятельной работы: подготовить доклад на тему «Метод ветвей и границ для решения задачи ЦЛП»

Тема 4. Выпуклые задачи оптимизации. Основные понятия геометрии многомерного линейного пространства. Выпуклые множества. Примеры выпуклых множеств. Опорная гиперплоскость.

Разделяющая гиперплоскость. Теорема об отделимости выпуклых множеств. Выпуклые и вогнутые функции. Строгая выпуклость. Надграфик выпуклой функции. Условия выпуклости и вогнутости функций. Свойства выпуклых функций.

Теоремы о локальном максимуме в выпуклом случае.

Формулировка выпуклой задачи НЛП. Теорема Куна-Таккера. Условия Куна-Таккера как необходимые и достаточные условия оптимальности. Экономическая интерпретация множителей Лагранжа. Зависимость решения от параметров.

Вопросы к обсуждению:

1. Что такое одноканальная система?

2. Что такое однофазовая система?

3. Что такое очередь?

4. Что такое распределение времени обслуживания?

5. Что означает и как определяется среднее время в очереди?

6. Что означает и как определяется среднее время в системе?

7. Что означает и как определяется среднее число клиентов в очереди?

8. Что означает и как определяется среднее число клиентов в системе?

9. Что означает и как определяется средний темп поступления заявок?

10. Что означает и как определяется средняя длина очереди?

Задания для самостоятельной работы: подготовить доклад на тему «Моделирование систем массового обслуживания»

1. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Изд. Айрис-Пресс, 2002. (гл. 4)

1. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. М.: Издательство «Факториал», 2001.

2. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1988.

2. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Методы оптимизации. Минск: Изд. БГУ, 1975.

3. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.Н. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978.

1. Токарев В.В., Соколов А.В. Методы оптимальных решений (ридер).

Цель занятия ― формирование у обучающегося компетенций: ПК-1, ПК-4, ПК-5 ПК-15

Раздел III. Задача линейного программирования

Тема 5. Формулировка задачи линейного программирования (ЛП). Примеры задач ЛП. Стандартная (нормальная) и каноническая формы представления задачи ЛП и сведение к ним.

Свойства допустимого множества и оптимального решения в задаче ЛП. Основные представления о методах решения задач ЛП, основанных на направленном переборе вершин (симплекс-метод и др.).

Функция Лагранжа и условия Куна-Таккера в задаче ЛП. Двойственные задачи линейного программирования. Теоремы двойственности. Интерпретация двойственных переменных. Анализ чувствительности оптимального решения к параметрам задачи линейного программирования.

Некоторые специальные задачи линейного программирования (транспортная, производственно-транспортная и т.д.).

1. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Изд. Айрис-Пресс, 2002. (гл. 5)

2. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Высшая школа, 2001. (гл. 3)

4. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Методы оптимизации. Минск: Изд. БГУ, 1975.

Хазанова Л.Э. Математические методы в экономике. Учебное пособие. М.: Изд. БЕК, 2002.

Красс М.С., Чупрынов Б.П. Основы математики и ее приложения в экономическом образовании. М.: Изд. ДЕЛО, 2003.

Компьютерные методы оптимизации

Градиентные методы в задаче безусловной оптимизации. Метод Ньютона. Методы штрафных функций в задачах линейного и нелинейного программирования. Линейное программирование в среде MS Excel.

Основные представления о методах оптимизации в невыпуклом случае. Целочисленные задачи линейного программирования.

Вопросы к обсуждению:

7. В чем специфика модели транспортной задачи как задачи линейного программирования? Какие методы применяются для решения транспортной задачи?

8. Что понимается под открытой и закрытой транспортными задачами? Как выполняется сведение открытой транспортной задачи к закрытому типу? В чем заключается условие баланса?

9. Для чего используются методы северо-западного угла и минимального элемента? В чем их суть? Сравните эти методы по эффективности.

10. Дайте определения понятиям: допустимый план, опорный план, вырожденный опорный план, оптимальный план, потенциал, псевдостоимость, цикл, перенос по циклу, цена цикла.

11. Дайте экономическую интерпретацию метода потенциалов.

12. Решите транспортные задачи методом потенциалов.

Задания для самостоятельной работы: подготовить доклад на тему «Алгоритма метода потенциалов для решения транспортной задачи (на произвольном примере)»

1. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Изд. Айрис-Пресс, 2002. (гл. 4, 5)

2. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Высшая школа, 2001. (гл. 3).

1. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. М.: Издательство «Факториал», 2001.

2. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.Н. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978.

3. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983.

4. Fletcher R. (2000) Practical methods of Optimization. Wiley.

3. Rardin R.L. (1997) Optimization in Operations Research. Prentice Hall.

4. Walsey L.A. (1998) Integer Programming. Wiley.

Цель занятия ― формирование у обучающегося компетенций: ПК-1, ПК-4, ПК-5 ПК-15

Раздел IV. Оптимизация в условиях неопределенности

Тема 6. Задача выбора решений в условиях неопределенности. Критерии выбора решений в условиях неопределенности (принцип гарантированного результата, критерий Гурвица, критерий Байеса-Лапласа, критерий Сэвиджа). Применение принципа гарантированного результата в задачах экономического планирования. Множество допустимых гарантирующих программ. Наилучшая гарантирующая программа.

Тема 7. Принятие решение при случайных параметрах. Вероятностная информация о параметрах. Принятие решений на основе математического ожидания. Случайность и риск. Учет склонности к риску.

Вопросы к обсуждению:

6. Отличие области допустимых решений задач ЛП от области допустимых решений задач дискретного ЛП.

7. Какой метод эффективнее: ветвей и границ для ЦЛП или простого перебора? Почему?

8. Какие вершины называются прозондированными в методе ветвей и границ для ЦЛП?

9. Постановка и формы записи задачи ЛП.

10. Геометрическая интерпретация задачи ЛП (постановка задачи, алгоритм решения).

Задания для самостоятельной работы: подготовить доклад на тему «Метод ветвей и границ для решения задачи ЦЛП»

1. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента. СПб.: Лань, 2000. (гл. 8, 9)

1. Райфа Г. Анализ решений. М.: Наука, 1977.

2. Clemen, R.T. (1996) Making Hard Decisions. Belmont: Duxbury Press.

Цель занятия ― формирование у обучающегося компетенций: ПК-1, ПК-4, ПК-5 ПК-15

Раздел V. Основные понятия многокритериальной оптимизации

Тема 8. Происхождение и постановка задачи многокритериальной оптимизации. Пример: задача поиска разумных экономических решений с учетом экологических факторов. Множество достижимых критериальных векторов. Доминирование и оптимальность по Парето. Эффективные решения и паретова граница.

Теорема Куна-Таккера в выпуклых задачах многокритериальной оптимизации.

Тема 9. Понятие лица, принимающего решение. Основные типы методов решения задач многокритериальной оптимизации. Методы аппроксимации паретовой границы.

Вопросы к обсуждению:

1. Примеры математических моделей, в которых учитываются ограничения.
2. Какой вид имеет допустимая область при разных типах ограничений?
3. Учёт ограничения-равенства в методе прямой оптимизации.
4. Чем определяется количество множителей Лагранжа?
5. Почему при использовании штрафных функций решение лежит за границей допустимой области?
6. Как должен выбираться шаг в методах скорейшего поиска с учетом ограничений?

Задания для самостоятельной работы: подготовить доклад на тему «Изменение длины приведенного градиента по мере приближения к решению»

1. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Высшая школа, 2001. (гл. 2, § 6)

1. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000.

2. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Издательство «Наука», 1984.

3. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

2. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992.

3. Lotov A.V., Bushenkov V.A., and Kamenev G.K. (2004) Interactive Decision Maps. Approximation and Visualization of Pareto Frontier. Kluwer Academic Publishers.

4. Miettinen K. (1999) Nonlinear multi-objective optimization. Kluwer Academic Publishers.

Цель занятия ― формирование у обучающегося компетенций: ПК-1, ПК-4, ПК-5 ПК-15

Источник: lektsia.com