Требования к модели

Важнейшие требования к любой модели является:
1)адекватность изучаемому объекту в рамке конкретной задачи.
2)реализуемость имеющимся средствам

3. Задача линейного программирования:

14. Задача линейного программирования:

Общей задачей линейного программирования называется задача, которая состоит в определении максимального(минимального) значения целевой функции

F= (8)

При условиях

(9)

(10)

где a_ij, b_i, c_j- заданные постоянные величины и k m.

Стандартной (или симметричной} задачей линейного программирования называется задача, которая состоит в определении максимального значения функции (8) при выполнении условий (9) и (11), где k = m и l = n.

Канонической (или основной) задачей линейного программирования называется задача, которая состоит в определении максимального значения функции (8) при выполнении условий (10) и (11), где k = 0 и l = п.

15. Цель построения, целевая функция и ограничения:

1.Целевая функция – функция, значение которой должно достигнуть искомого (конкретного или экстремального) значения. В excel эта функция записывается в виде формулы, расположенной в определенной ячейке таблицы, поэтому говорят о «целевой ячейке».

2. В большинстве задач целью решения является нахождение экстремального значения некоторой целевой функции(например, нахождение параметров, обеспечивающих получение максимальной прибыли или минимальных затрат).

3. При поиске решения целенаправленному изменению подвергаются, как правило, не один, а несколько параметров (ячеек). Кроме того, на диапазоны изменения параметров могут быть наложены ряды ограничений, которые выражаются в виде формул, описывающих отношения (системы управлений) между значениями параметров и некоторыми величинами.

16. Постановка задачи и производстве товаров и услуг:

Этот класс задач обычно ориентирован на решение вопроса как рациональнее организовать производительный процесс. Целью оптимизации является определение оптимального соотношения объемов между видами выпускаемой продукции, при котором объём реализации достигает максимума. Для этих задач целевая ячейка обычно опр. Объёмом реализации некоторой разнородной продукции в стоимостном выражении.

17. Постановка транспортной задачи:
Под названием “транспортная задача” объединяется широкий круг задач с единой математической моделью. Данные задачи относятся к задачам линейного программирования и могут быть решены симплексным методом. Однако матрица системы ограничений транспортной задачи настолько своеобразна, что для ее решения разработаны специальные методы. Эти методы, как и симплексный метод, позволяют найти начальное опорное решение, а затем, улучшая его, получить оптимальное решение. В общей постановке транспортная задача состоит в отыскании опти­мального плана перевозок некоторого однородного груза с баз потребителям. Различают два типа транспортных задач: но критерию стоимости (план перевозок оптимален, если достигнут минимум затрат на его реализацию) и по критерию времени (план оптимален, если на его реализацию затрачивается минимум времени).

 

18. Составление скользящих графиков:

Такие графики обычно связаны с расписаниями многосменной работы предприятия в условиях нестационарного спроса на товары или услуги, связанные с деятельностью этого предприятия.
Эти задачи характеризуются наличием многих ограничений действующих в разные периоды времени. Например, спрос на общественный транспорт сильно меняется в зависимости от времени суток, спрос на продаваемые товары в магазине меняется в зависимости от дня недели и времени суток и т. д. Задача состоит в том, чтобы организовать расписание обслуживания клиентов (пассажиров, покупателей и т. п.) таким образом, чтобы издержки от неравномерности спроса были бы минимальны.

19. Постановка задачи логического выбора:

Этот класс задач связан с выбором конкретных вариантов организации системы с учетом ресурсных ограничений. Как правило, в задачах логического выбора используются изменяемые ячейки, которые могут хранить одно из двух значений 1 или 0, «выбирать» или «не выбирать». В математическом программировании такие задачи называются задачами двоичного (булевского) программирования.
Использование булевских переменных позволяет сформулировать различные логические ограничения выбора:
1)Условия выбора только одного из двух вариантов эквивалентно логическому ограничению, х1+х2=1. Такое ограничения моделирует условия взаимоисключения.
1) Условия выбора хотя бы одного из двух вариантов эквивалентно логическому ограничению, х1+х2>=1.

4. Имитационное моделирование:

20. Определение имитационного моделирования:

По Шеннону «имитационное моделирование» есть процесс конструирования на ЭВМ модели сложной реальной системы, функционирующей во времени и постановки экспериментов на этой модели с целью понять цель системы либо оценить различные стратегии управления, обеспечивающие функционирование данной системы.

21. Этапы имитационного моделирования:

Выделим два этапа:

1) конструирование модели

2) проведение эксперимента

Каждый из этапов использует собственные методы. На первом этапе инф. Обследование и разработка математической модели.
На втором этапе использует метод планирования эксперимента с учетом особенности машинной имитации.

22. Цель имитационного моделирования:

Цели имитационного эксперимента:

Либо понять поведение исследования системы, либо оценить возможные стратегии управления.

23. Случаи использования имитационного модели:

1. Если идет процесса познания объекта моделирования.

2. Если необходимо осуществить наблюдения за поведением компьютерной системы в течение определенного времени.

3. Протекание процессов в системе путем замедление или ускорение явлений.

4. Если модель используют для предсказания так называемых узких мест.

5. Если имитационного моделирование оказывается единственным способом исследования.

24. Достоинства и недостатки имитационного моделирования:

Достоинства:

1.Модель позволяет описать моделируемый процесс.

2. Модель обладает гибкостью варьирования структуры параметров и алгоритмов.

3. Применение ЭВМ сокращает время.

Недостатки:

1.Решение, полученное на имитационной модели всегда носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры алгоритмам поведения.
2. Большие трудозатраты на создание модели и проведение эксперимента.

25. Составляющие имитационной модели:

1)Компоненты.

2) Переменных.

3) Параметров.

4)Функ. зависимость.

5) Ограничений.

6)Целевых Функций.

Под компонентами понимают сост. части, которые при соот. объед. обр. систему.

Параметры величины, которые исследуют, может выбирать произвольно, то есть управлять ими.

В отличие от них переменные могут быть только опр.видом данной функции.

26. Три представления времени, которое используют при реализации имитационной модели:

При реализации имитационной модели используются обычно три представления времени:

1.реальное время системы, функционирование которой имитируется;

2.модельное время, по которому организуется синхронизация событий в модели;

3.машинное время имитации, отражающее затраты ресурса времени компьютера.

27.Направление испытания имитационной модели:

Испытание имитационной модели включает работы по четырем направлениям:

1.задание исходной информации;

2.верификацию имитационной модели;

3.проверку адекватности модели;

4.калибровку имитационной модели.