Задачи оптимизации при принятии решения
Курсовая работа, 30 Марта 2012
Среди оптимизационных задач в теории принятия решений наиболее известны задачи линейного программирования, в которых максимизируемая функция F(X) является линейной, а ограничения А задаются линейными неравенствами. Начнем с примера.
Производственная задача. Цех может производить стулья и столы. На производство стула идет 5 единиц материала, на производство стола - 20 единиц (футов красного дерева). Стул требует 10 человеко-часов, стол - 15. Имеется 400 единиц материала и 450 человеко-часов. Прибыль при производстве стула - 45 долларов США, при производстве стола - 80 долларов США. Сколько надо сделать стульев и столов, чтобы получить максимальную прибыль?
Решение задач оптимизации в среде Microsoft Excel
Лабораторная работа, 09 Января 2013
Фирма специализируется на производстве буфетов. Она может производить три типа буфетов А, Б и В, что требует различных затрат труда на каждой стадии производства:
На строительство четырех объектов кирпич поступает с трех заводов. Заводы имеют на складах соответственно 50, 100 и 50 тыс. шт. кирпича. Объекты требуют соответственно 50, 70, 40, 40 тыс. шт. кирпича.
Типовые задачи оптимизации и их решение средствами Excel
Курсовая работа, 27 Мая 2013
Характерной чертой современности является стремительный научно-технический прогресс, что требует от менеджеров и бизнесменов значительного повышения ответственности за качество принятия решений. В этом плане одним из направлений развитий информационных технологий стало применение математического программирования в программах, связанных с расчетами деятельности предприятий, организаций, фирм и других объектов коммерческой и производственной деятельности. Одной из таких программ является табличный процессор Excel.
Модели задачи оптимизации и используемые методы решения
Курсовая работа, 24 Июня 2014
Инвестиция – это осознанный отказ от текущего потребления в пользу возможного относительно большего дохода в будущем, который, как ожидается, обеспечит и большее суммарное потребление. Но инвестиция – это весьма сложное, неоднозначно трактуемое и, в принципе, трудно реализуемое в практической плоскости понятие.
В качестве инвестиций могут выступать:
1) денежные средства, целевые банковские вклады, паи, акции, облигации, и др. ценные бумаги;
2) движимое и недвижимое имущество (здания, сооружения, машины, оборудование, транспортные средства, вычислительная техника и др.);
Применение генетических алгоритмов к решению задач дискретной оптимизации
Реферат, 29 Марта 2015
Применение генетических методов для решения NP-трудных комбинаторных задач оптимизации полезно тогда, когда необходимый объем вычислительных затрат может оказаться большим, но скорость, с которой этот объем увеличивается при экспоненциальном росте «размерности» задачи дискретной оптимизации, часто может расти лишь линейно.
Решение задач оптимизации методов математического планирования эксперимента
Курсовая работа, 13 Ноября 2013
Большинство научных исследований связано с экспериментом. Он проводится в лабораториях, на производстве, на опытных полях и участках, в клиниках и т.д. Эксперимент может быть физическим, психологическим или модельным. Он может непосредственно проводиться на объекте или на его модели. Если модель достаточно точно описывает объект, то эксперимент на объекте может быть заменен экспериментом на модели. В последнее время наряду с физическими моделями все большее распространение получают абстрактные математические модели. Можно получать новые сведения об объекте, экспериментируя на модели, если она достаточно точно описывает объект.
Построение простого генетического алгоритма для решения задач комбинаторной оптимизации
Лабораторная работа, 26 Февраля 2012
Вдоль прямой дороги расположены сёла. Дорога представлена целочисленной осью, а расположение каждого села – одним целым числом – координатой на оси. Никакие два села не имеют одинаковых координат. Расстояние между сёлами – это модуль разности их координат. В некоторых сёлах будут построены школы, координаты которых будут совпадать с координатами сёл. Школы нужно расположить так, чтобы общая сумма расстояний от каждого села до ближайшей школы была минимальной. Количество школ задаётся в начале решения.