Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями

Нажмите для полного просмотра!

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №2

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №3

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №4

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №5

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №6

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №7

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №8

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №9

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №10

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №11

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №12

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №13

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №14

Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями, слайд №15

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями. Доклад-сообщение содержит 15 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Теория принятия решений Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями.

Слайд 2

Описание слайда:

Формальная постановка задачи Моделью некоего объекта или явления служит система: (1) Требуется вычислить вектор удовлетворяющий системе (1) т.о., что точность вычислений i-й переменной.

Слайд 3

Описание слайда:

Часть 1 Метод решеток

Слайд 4

Описание слайда:

Содержательное описание алгоритма а) на каждом отрезке , выбирается Мi, равноотстоящих точек. б) вычисляются значения хi в каждой из полученных точек; в) все различные сочетания значений хi, (i=1,2,…,n) подставляются в (1), и, если находится такой вектор переменных, который удовлетворяет ограничениям (1), а значение целевой функции лучше ранее найденного, то старое значение забывается, а новое, вместе с вектором запоминается. г) для каждого справедливо: д) определяются новые диапазоны изменения каждой i-ой переменной. е) если , то алгоритм закончен, в противном случае перейти к шагу а).

Слайд 5

Описание слайда:

Пример 1 Пользуясь методом решеток решить задачу: Определить х1 и х2 с точностью не менее 0,5.

Слайд 6

Описание слайда:

Первая итерация 1) (0; 4,5) = (1,5; 4,5) = (3; 4,5) = (4,5; 4,5) = (3; 3) = (4,5; 3) = (4,5; 1,5) = (4,5; 0) = (0; 3) = 4; (0; 1,5) = 6,25; (1,5; 0) = 9,25 (1,5; 1,5) = 2,5; (1,5; 3) = 0,25 (3; 0) = 10; (3; 1,5) = 3,25; (0; 0) = 13 М1 = М2 = 4 В1 – А1 = 4,5; В2 – А2 = 4,5

Слайд 7

Описание слайда:

Вторая итерация

Слайд 8

Описание слайда:

Третья итерация

Слайд 9

Описание слайда:

Четвертая итерация

Слайд 10

Описание слайда:

САМОСТОЯТЕЛЬНО Построить блок-схему алгоритма, реализующего метод решеток для n переменных. Определить достоинства и недостатки алгоритма. Решить следующую задачу методом решеток: при условии, что х1 и х2 определены с точностью не менее 0,5

Слайд 11

Описание слайда:

Часть 2 Поиск решения методом Монте-Карло

Слайд 12

Описание слайда:

Суть метода Монте-Карло 1 Применительно к решаемой задаче (1) возможно несколько реализаций метода Монте-Карло. Один из них заключается в последовательной генерации сочетаний «случайных» значений переменных в заданном диапазоне, причем для каждого такого сочетания проверяются ограничения и, если они выполняются, то вычисляется новое значение целевой функции, которое сравнивается с хранимым в памяти. Лучшее запоминается, худшее забывается. Поиск прекращается, если выполнено заданное число испытаний либо достигнута заданная точность вычислений.

Слайд 13

Описание слайда:

Суть метода Монте-Карло 2 Реализуется метод Монте-Карло 1 для заданного числа испытаний n. Если достигнута требуемая точность, то перейти к последнему шагу, в противном случае – к шагу 2. Выбирается сочетание значений переменных с наилучшим значением целевой функции и определяется Ɛ-окрестность этой точки. Перейти к шагу 1. Конец алгоритма.

Слайд 14

Описание слайда:

Графическая иллюстрация

Слайд 15

Описание слайда:

САМОСТОЯТЕЛЬНО Построить блок-схемы первой и второй версий метода Монте-Карло. Оценить a priori достоинства и недостатки каждого метода. Решить задачу: при условии, что: 1) используется генератор случайных чисел с равномерным распределением; 2) число испытаний n = 100.