Пересчет симплекс-таблицы. - Транспортная задача

Формируем следующую часть симплексной таблицы.

Вместо переменной x в план 1 войдет переменная x1 .

Строка, соответствующая переменной x1 в плане 1, получена в результате деления всех элементов строки x8 плана 0 на разрешающий элемент РЭ=3

На месте разрешающего элемента в плане 1 получаем 1.

В остальных клетках столбца x1 плана 1 записываем нули.

Таким образом, в новом плане 1 заполнены строка x1 и столбец x1 .

Все остальные элементы нового плана 1, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.

Для этого выбираем из старого плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент РЭ.

НЭ = СЭ - (А*В)/РЭ

СТЭ - элемент старого плана, РЭ - разрешающий элемент (3), А и В - элементы старого плана, образующие прямоугольник с элементами СТЭ и РЭ.

Представим расчет каждого элемента в виде таблицы:

B	X 1	X 2	X 3	X 4	X 5	X 6	X 7	X 8	X 9	X 10
144:3	3:3	5:3	0:3	6:3	1:3	0:3	0:3	1:3	0:3	0:3
130-(144 * 2):3	2-(3 * 2):3	0-(5 * 2):3	1-(0 * 2):3	0-(6 * 2):3	0-(1 * 2):3	1-(0 * 2):3	0-(0 * 2):3	0-(1 * 2):3	1-(0 * 2):3	0-(0 * 2):3
140-(144 * 1):3	1-(3 * 1):3	4-(5 * 1):3	2-(0 * 1):3	3-(6 * 1):3	0-(1 * 1):3	0-(0 * 1):3	1-(0 * 1):3	0-(1 * 1):3	0-(0 * 1):3	1-(0 * 1):3
0-(144 * -27):3	-27-(3 * -27):3	-10-(5 * -27):3	-9-(0 * -27):3	-8-(6 * -27):3	0-(1 * -27):3	0-(0 * -27):3	0-(0 * -27):3	0-(1 * -27):3	0-(0 * -27):3	0-(0 * -27):3

Получаем новую симплекс-таблицу:

Базис	B	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10
X1	48	1	12/3	0	2	1/3	0	0	1/3	0	0
X9	34	0	-31/3	1	-4	-2/3	1	0	-2/3	1	0
X10	92	0	21/3	2	1	-1/3	0	1	-1/3	0	1
F(X1)	1296	0	35	-9	46	9	0	0	9	0	0

Итерация №1.

1. Проверка критерия оптимальности.

Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты.

2. Определение новой базисной переменной.

В качестве ведущего выберем столбец, соответствующий переменной x3, так как это наибольший коэффициент по модулю.

3. Определение новой свободной переменной.

Вычислим значения Di по строкам как частное от деления:bi / ai3

И из них выберем наименьшее:

Min (- , 34:1 , 92:2) = 34

Следовательно, 2-ая строка является ведущей.

Разрешающий элемент равен (1) и находится на пересечении ведущего столбца и ведущей строки.

Базис	B	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10	Min
X1	48	1	12/3	0	2	1/3	0	0	1/3	0	0	-
X9	34	0	-31/3	1	-4	-2/3	1	0	-2/3	1	0	34
X10	92	0	21/3	2	1	-1/3	0	1	-1/3	0	1	46
F(X2)	1296	0	35	-9	46	9	0	0	9	0	0	0

4. Пересчет симплекс-таблицы.

Формируем следующую часть симплексной таблицы.

Вместо переменной x в план 2 войдет переменная x3 .

Строка, соответствующая переменной x3 в плане 2, получена в результате деления всех элементов строки x9 плана 1 на разрешающий элемент РЭ=1

На месте разрешающего элемента в плане 2 получаем 1.

В остальных клетках столбца x3 плана 2 записываем нули.

Таким образом, в новом плане 2 заполнены строка x3 и столбец x3 .

Все остальные элементы нового плана 2, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.

Представим расчет каждого элемента в виде таблицы:

B	X 1	X 2	X 3	X 4	X 5	X 6	X 7	X 8	X 9	X 10
48-(34 * 0):1	1-(0 * 0):1	12/3-(-31/3 * 0):1	0-(1 * 0):1	2-(-4 * 0):1	1/3-(-2/3 * 0):1	0-(1 * 0):1	0-(0 * 0):1	1/3-(-2/3 * 0):1	0-(1 * 0):1	0-(0 * 0):1
34:1	0:1	-31/3:1	1:1	-4:1	-2/3:1	1:1	0:1	-2/3:1	1:1	0:1
92-(34 * 2):1	0-(0 * 2):1	21/3-(-31/3 * 2):1	2-(1 * 2):1	1-(-4 * 2):1	-1/3-(-2/3 * 2):1	0-(1 * 2):1	1-(0 * 2):1	-1/3-(-2/3 * 2):1	0-(1 * 2):1	1-(0 * 2):1
1296-(34 * -9):1	0-(0 * -9):1	35-(-31/3 * -9):1	-9-(1 * -9):1	46-(-4 * -9):1	9-(-2/3 * -9):1	0-(1 * -9):1	0-(0 * -9):1	9-(-2/3 * -9):1	0-(1 * -9):1	0-(0 * -9):1

Получаем новую симплекс-таблицу:

Базис	B	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10
X1	48	1	12/3	0	2	1/3	0	0	1/3	0	0
X3	34	0	-31/3	1	-4	-2/3	1	0	-2/3	1	0
X10	24	0	9	0	9	1	-2	1	1	-2	1
F(X2)	1602	0	5	0	10	3	9	0	3	9	0

Транспортный задача динамический программирование

1. Проверка критерия оптимальности.

Среди значений индексной строки нет отрицательных. Поэтому эта таблица определяет оптимальный план задачи.

Окончательный вариант симплекс-таблицы:

Базис	B	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10
X1	48	1	12/3	0	2	1/3	0	0	1/3	0	0
X3	34	0	-31/3	1	-4	-2/3	1	0	-2/3	1	0
X10	24	0	9	0	9	1	-2	1	1	-2	1
F(X3)	1602	0	5	0	10	3	9	0	3	9	0

Оптимальный план можно записать так:

X1 = 48

X3 = 34

X10 = 24

F(X) = 27*48 + 9*34 = 1602

Возвращаемся к системе уравнения в СЗЛП.

X = - 3x1 - 5x2 - 6x4 - x5+144

X = - 2x1 - x3 - x6+130

X = - x1 - 4x2 - 2x3 - 3x4 - x7+140

Подставим в них найденные переменные.

X = -3*48 -5*0 + 0*34 -6*0 -1*0 + 0*0 + 0*0 + 144 = 0

X = -2*48 + 0*0 -1*34 + 0*0 + 0*0 -1*0 + 0*0 + 130 = 0

X = -1*48 -4*0 -2*34 -3*0 + 0*0 + 0*0 -1*0 + 140 = 24

Проверка в Excel:

Рис. 1

Целесообразно в заданных условиях выпускать продукцию 1 и 3. При этом имеется излишек ресурса 3 в количестве 24.

Формулировка задачи для графического решения имеет вид:

F(X) = 27x1 + 9x3 > max при ограничениях:

3x1 ?144 2x1 + x3?130

X1 + 2x3?140

Графическое решение имеет вид:

Рис. 2

Сформулировать задачу, двойственную линейной производственной задаче, как задачу определения расчетных оценок ресурсов, и найти ее решение, пользуясь второй основной теоремой двойственности (о дополняющей нежесткости). Указать оценку единицы каждого ресурса, минимальную суммарную оценку всех ресурсов, оценки технологий.

Вектор двойственных оценок, минимизирующий общую оценку ресурсов, будет иметь вид:

Здесь - расчетные или двойственные оценки ресурсов.

Ограничения:

Оценки ресурсов

По второй теореме двойственности

и

Так как, то с учетом избыточности третьего ресурса задача сводится к решению системы

Откуда

Общая оценка всех ресурсов

Таким образом, добавление ресурса 1 или 2 обеспечит прирост прибыли на 3 и 9 единиц соответственно.

Задача о "расшивке узких мест"

Найти вектор, максимизирующий суммарный рост прибыли

При условии сохранения

, а также в предположении, что

Графическое решение задачи имеет вид:

Рис. 3

Прирост прибыли составит 738 единиц.

Транспортная задача линейного программирования

Исходные данные:

27	20	39	42
35	3	5	3	6
60	5	6	1	7
40	1	4	2	3

Математическая модель транспортной задачи:

F = ??cijxij, (1)

При условиях:

?xij = ai, i = 1,2,..., m, (2) ?xij = bj, j = 1,2,..., n, (3)

Стоимость доставки единицы груза из каждого пункта отправления в соответствующие пункты назначения задана матрицей тарифов

1	2	3	4	Запасы
1	3	5	3	6	35
2	5	6	1	7	60
3	1	4	2	3	40
Потребности	27	20	39	42

Проверим необходимое и достаточное условие разрешимости задачи.

?a = 35 + 60 + 40 = 135 ?b = 27 + 20 + 39 + 42 = 128

Занесем исходные данные в распределительную таблицу.

1	2	3	4	5	Запасы
1	3	5	3	6	0	35
2	5	6	1	7	0	60
3	1	4	2	3	0	40
Потребности	27	20	39	42	7

Этап I. Поиск первого опорного плана.

1. Используя метод наименьшей стоимости, построим первый опорный план транспортной задачи.

1	2	3	4	5	Запасы
1	3	5[20]	3	6[15]	0	35
2	5	6	1[39]	7[14]	0[7]	60
3	1[27]	4	2	3[13]	0	40
Потребности	27	20	39	42	7

В результате получен первый опорный план, который является допустимым, так как все грузы из баз вывезены, потребность магазинов удовлетворена, а план соответствует системе ограничений транспортной задачи.

2. Подсчитаем число занятых клеток таблицы, их 7, а должно быть m + n - 1 = 7. Следовательно, опорный план является невырожденным.

Значение целевой функции для этого опорного плана равно:

Этап II. Улучшение опорного плана.

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

V1=4	V2=5	V3=0	V4=6	V5=-1
U1=0	3	5[20]	3	6[15]	0
U2=1	5	6	1[39]	7[14]	0[7]
U3=-3	1[27]	4	2	3[13]	0

Опорный план не является оптимальным, так как существуют оценки свободных клеток, для которых ui + vi > cij

Выбираем максимальную оценку свободной клетки (1;1):3

Для этого в перспективную клетку (1;1) поставим знак "+", а в остальных вершинах многоугольника чередующиеся знаки "-", "+", "-".

1	2	3	4	5	Запасы
1	3[+]	5[20]	3	6[15][-]	0	35
2	5	6	1[39]	7[14]	0[7]	60
3	1[27][-]	4	2	3[13][+]	0	40
Потребности	27	20	39	42	7

Цикл приведен в таблице (1,1; 1,4; 3,4; 3,1; ).

Из грузов хij стоящих в минусовых клетках, выбираем наименьшее, т. е. у = min (1, 4) = 15. Прибавляем 15 к объемам грузов, стоящих в плюсовых клетках и вычитаем 15 из Хij, стоящих в минусовых клетках. В результате получим новый опорный план.

1	2	3	4	5	Запасы
1	3[15]	5[20]	3	6	0	35
2	5	6	1[39]	7[14]	0[7]	60
3	1[12]	4	2	3[28]	0	40
Потребности	27	20	39	42	7

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

V1=3	V2=5	V3=-1	V4=5	V5=-2
U1=0	3[15]	5[20]	3	6	0
U2=2	5	6	1[39]	7[14]	0[7]
U3=-2	1[12]	4	2	3[28]	0

Опорный план не является оптимальным, так как существуют оценки свободных клеток, для которых ui + vi > cij

Выбираем максимальную оценку свободной клетки (2;2):6

Для этого в перспективную клетку (2;2) поставим знак "+", а в остальных вершинах многоугольника чередующиеся знаки "-", "+", "-".

1	2	3	4	5	Запасы
1	3[15][+]	5[20][-]	3	6	0	35
2	5	6[+]	1[39]	7[14][-]	0[7]	60
3	1[12][-]	4	2	3[28][+]	0	40
Потребности	27	20	39	42	7

Цикл приведен в таблице (2,2; 2,4; 3,4; 3,1; 1,1; 1,2; ).

Из грузов хij стоящих в минусовых клетках, выбираем наименьшее, т. е. у = min (3, 1) = 12. Прибавляем 12 к объемам грузов, стоящих в плюсовых клетках и вычитаем 12 из Хij, стоящих в минусовых клетках. В результате получим новый опорный план.

1	2	3	4	5	Запасы
1	3[27]	5[8]	3	6	0	35
2	5	6[12]	1[39]	7[2]	0[7]	60
3	1	4	2	3[40]	0	40
Потребности	27	20	39	42	7

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

V1=3	V2=5	V3=0	V4=6	V5=-1
U1=0	3[27]	5[8]	3	6	0
U2=1	5	6[12]	1[39]	7[2]	0[7]
U3=-3	1	4	2	3[40]	0

Опорный план является оптимальным, так все оценки свободных клеток удовлетворяют условию ui + vi <= cij.

Минимальные затраты составят:

F(x) = 3*27 + 5*8 + 6*12 + 1*39 + 7*2 + 0*7 + 3*40 = 366

Методом динамического программирования решить задачу распределения капитальных вложений между четырьмя предприятиями производственного объединения, располагающего суммой в 700 тыс. руб., по исходным данным, приведенным в приложении 3 (выделяемые суммы кратны 100 тыс.).

Исходные данные:

0	25	41	55	65	75	80	85
0	30	52	76	90	104	116	125
0	50	68	82	92	100	107	112
0	61	80	93	100	106	112	116

Исходные данные.

F1	F2	F3	F4	Xi
0	0	0	0	0
25	30	50	61	100
41	52	68	80	200
55	76	82	93	300
65	90	92	100	400
75	104	100	106	500
80	116	107	112	600
85	125	112	116	700

I этап. Условная оптимизация.

1-ый шаг. k = 4.

E3	U4	E4 = e3 - u4	F4(u4)	F*4(e4)	U4(e4)
100	0	100	0
100	0	61	61	100
200	0	200	0
100	100	61
200	0	80	80	200
300	0	300	0
100	200	61
200	100	80
300	0	93	93	300
400	0	400	0
100	300	61
200	200	80
300	100	93
400	0	100	100	400
500	0	500	0
100	400	61
200	300	80
300	200	93
400	100	100
500	0	106	106	500
600	0	600	0
100	500	61
200	400	80
300	300	93
400	200	100
500	100	106
600	0	112	112	600
700	0	700	0
100	600	61
200	500	80
300	400	93
400	300	100
500	200	106
600	100	112
700	0	116	116	700

2-ый шаг. k = 3.

E2	U3	E3 = e2 - u3	F3(u3)	F*3(e2)	F2(u3,e2)	F*3(e3)	U3(e3)
100	0	100	0	61	61	61	0
100	0	50	0	50
200	0	200	0	80	80
100	100	50	61	111	111	100
200	0	68	0	68
300	0	300	0	93	93
100	200	50	80	130	130	100
200	100	68	61	129
300	0	82	0	82
400	0	400	0	100	100
100	300	50	93	143
200	200	68	80	148	148	200
300	100	82	61	143
400	0	92	0	92
500	0	500	0	106	106
100	400	50	100	150
200	300	68	93	161
300	200	82	80	162	162	300
400	100	92	61	153
500	0	100	0	100
600	0	600	0	112	112
100	500	50	106	156
200	400	68	100	168
300	300	82	93	175	175	300
400	200	92	80	172
500	100	100	61	161
600	0	107	0	107
700	0	700	0	116	116
100	600	50	112	162
200	500	68	106	174
300	400	82	100	182
400	300	92	93	185	185	400
500	200	100	80	180
600	100	107	61	168
700	0	112	0	112

3-ый шаг. k = 2.

E1	U2	E2 = e1 - u2	F2(u2)	F*2(e1)	F1(u2,e1)	F*2(e2)	U2(e2)
100	0	100	0	61	61	61	0
100	0	30	0	30
200	0	200	0	111	111	111	0
100	100	30	61	91
200	0	52	0	52
300	0	300	0	130	130
100	200	30	111	141	141	100
200	100	52	61	113
300	0	76	0	76
400	0	400	0	148	148
100	300	30	130	160
200	200	52	111	163	163	200
300	100	76	61	137
400	0	90	0	90
500	0	500	0	162	162
100	400	30	148	178
200	300	52	130	182
300	200	76	111	187	187	300
400	100	90	61	151
500	0	104	0	104
600	0	600	0	175	175
100	500	30	162	192
200	400	52	148	200
300	300	76	130	206	206	300
400	200	90	111	201
500	100	104	61	165
600	0	116	0	116
700	0	700	0	185	185
100	600	30	175	205
200	500	52	162	214
300	400	76	148	224	224	300
400	300	90	130	220
500	200	104	111	215
600	100	116	61	177
700	0	125	0	125

4-ый шаг. k = 1.

E0	U1	E1 = e0 - u1	F1(u1)	F*1(e0)	F0(u1,e0)	F*1(e1)	U1(e1)
100	0	100	0	61	61	61	0
100	0	25	0	25
200	0	200	0	111	111	111	0
100	100	25	61	86
200	0	41	0	41
300	0	300	0	141	141	141	0
100	200	25	111	136
200	100	41	61	102
300	0	55	0	55
400	0	400	0	163	163
100	300	25	141	166	166	100
200	200	41	111	152
300	100	55	61	116
400	0	65	0	65
500	0	500	0	187	187
100	400	25	163	188	188	100
200	300	41	141	182
300	200	55	111	166
400	100	65	61	126
500	0	75	0	75
600	0	600	0	206	206
100	500	25	187	212	212	100
200	400	41	163	204
300	300	55	141	196
400	200	65	111	176
500	100	75	61	136
600	0	80	0	80
700	0	700	0	224	224
100	600	25	206	231	231	100
200	500	41	187	228
300	400	55	163	218
400	300	65	141	206
500	200	75	111	186
600	100	80	61	141
700	0	85	0	85

Поясним построение таблиц и последовательность проведения расчетов. Столбцы 1, 2 и 3 для всех трех таблиц одинаковы, поэтому их можно было бы сделать общими. Столбец 4 заполняется на основе исходных данных о функциях дохода, значения в столбце 5 берутся из столбца 7 предыдущей таблицы, столбец 6 заполняется суммой значений столбцов 4 и 5 (в таблице 4-го шага столбцы 5 и 6 отсутствуют). В столбце 7 записывается максимальное значение предыдущего столбца для фиксированного начального состояния, и в 8 столбце записывается управление из 2 столбца, на котором достигается максимум в 7.

Этап II. Безусловная оптимизация.

Из таблицы 4-го шага имеем F*1(e0 = 700) = 231. То есть максимальный доход всей системы при количестве средств e0 = 700 равен 231

Из этой же таблицы получаем, что 1-му предприятию следует выделить u*1(e0 = 700) = 100

При этом остаток средств составит:

E1 = e0 - u1

E1 = 700 - 100 = 600

Из таблицы 3-го шага имеем F*2(e1 = 600) = 206. То есть максимальный доход всей системы при количестве средств e1 = 600 равен 206

Из этой же таблицы получаем, что 2-му предприятию следует выделить u*2(e1 = 600) = 300

При этом остаток средств составит:

E2 = e1 - u2

E2 = 600 - 300 = 300

Из таблицы 2-го шага имеем F*3(e2 = 300) = 130. То есть максимальный доход всей системы при количестве средств e2 = 300 равен 130

Из этой же таблицы получаем, что 3-му предприятию следует выделить u*3(e2 = 300) = 100

При этом остаток средств составит:

E3 = e2 - u3

E3 = 300 - 100 = 200

Последнему предприятию достается 200

Итак, инвестиции в размере 700 необходимо распределить следующим образом:

1-му предприятию выделить 100 2-му предприятию выделить 300 3-му предприятию выделить 100 4-му предприятию выделить 200

Что обеспечит максимальный доход, равный 231

Анализ доходности и риска финансовых операций

Даны четыре операции Q1, Q2, Q3, Q4. Найдите средние ожидаемые доходы и риски ri операций. Нанесите точки (, ri) на плоскость, найдите операции, оптимальные по Парето. С помощью взвешивающей формулы найдите лучшую и худшую операции.

Взвешивающая формул:(Q) = 2- r.

Исходные данные:

Q1	:	2	6	8	22	Q2	:	0	4	8	32
1/2	1/4	1/5	1/20	1/2	1/4	1/8	1/8
Q3	:	-6	-4	-2	10	Q4	:	0	8	12	24
1/2	1/4	1/8	1/8	1/4	1/4	1/3	1/6

Математическое ожидание случайной величины и ее дисперсия в случае, когда эта величина представляет собой доходность финансовой операции, соответственно являют собой среднюю ожидаемую доходность и квадрат риска.

Q1	:	2	6	8	22
Р	1/2	1/4	1/5	1/20
ожидаемая доходность	Риск
Q1	5	48	5,421791
Q2	6	140	1,801961
Q3	-3	35	-11,099
Q4	10.04	161,44	12,29293

Рис. 4

Транспортный задача динамический программирование

Анализ по Парето и по заданному критерию показывает, что наилучшим вариантом является операция, а наихудшим - .

Похожие статьи

• Исследование найденного опорного плана на оптимальность (2-й шаг метода) - Транспортная задача и ее решение методом потенциалов

  Транспортная задача оптимальность Поставим в соответствие поставщикам потенциалы Ui, , а потребителям - Vj, . В оптимальном плане для всех базисных...

• Методы отыскания исходного опорного плана перевозок транспортной задачи (первый шаг метода) - Транспортная задача и ее решение методом потенциалов

  Ранг системы ограничений T. З. равен (m + n - 1), следовательно, невырожденный опорный план Т-задачи содержит (m + n - 1) положительных компонент или...

• Определение нового, улучшенного опорного решения транспортной задачи (3-й шаг метода) - Транспортная задача и ее решение методом потенциалов

  Специфика транспортной задачи позволяет находить новое опорное решение задачи и новый базис по правилу более простому, чем в симплекс-методе. Пусть...

• Условия оптимальности плана перевозок транспортной задачи. - Транспортная задача и ее решение методом потенциалов

  Признак оптимальности плана перевозок T. З. устанавливает теорема. Теорема. Для того, чтобы некоторый допустимый план X = (xij)m-nT. З. был оптимальным,...

• Транспортная задача - Транспортная задача

  Сформулировать линейную производственную задачу и составить ее математическую модель, взяв исходные данные из приложения 1, где технологическая матрица А...

• Транспортная задача - Линейное программирование

  Одна из наиболее распространенных задач математического программирования -- транспортная задача. В общем виде ее можно представить так: требуется найти...

• Условие разрешимости транспортной задачи, Особенности ограничений транспортной задачи - Транспортная задача и ее решение методом потенциалов

  Теорема. Чтобы транспортная задача была разрешима, необходимо и достаточно, чтобы выполнялось условие: (1.5) Доказательство: Необходимость. Пусть...

• ПЕРШИЙ ЕТАП ДВОХЕТАПНОГО СИМПЛЕКС-МЕТОДА - Рішення оптимізаційної задачі лінійного програмування

  Отже, на першому етапі двохетапного методу відшукується початкове допустиме рішення. Для цього виконаємо наступні дії: Будуємо штучну цільову функцію -...

• Транспортная задача и ее решение методом потенциалов, Постановка задачи и ее математическая модель - Транспортная задача и ее решение методом потенциалов

  Транспортная задача (Т. З.) является одной из распространенных задач линейного программирования специального вида. Эта задача такого наиболее...

• Теоретическая основа линейного программирования, Симплекс метод - Линейное программирование

  Симплекс метод Симплекс метод - метод линейного программирования, который реализует рациональный перебор базисных допустимых решений, в виде конечного...

• Распределение задач между процессами - Администрирование параллельных процессов

  Распределение подзадач между процессорами является завершающим этапом разработки параллельного метода. Надо отметить, что управление распределением...

• Понятие структурированности задач - История создания и развития автоматизированных информационных систем

  При создании или при классификации информационных систем неизбежно возникают проблемы, связанные с формальным - математическим и алгоритмическим...

• Общее представление задачи интеграции, Методы интеграции данных - Метод интеграции сторонних систем анализа и обработки данных в существующую ИС-архитектуру компании

  Для того, чтобы разработать оптимальный метод интеграции сторонних систем в существующую ИТ-инфраструктуру систем компании, требуется точно поставить...

• Простейшая предобработка числовых признаков, Оценка способности сети решить задачу - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Как уже отмечалось в разделе "Различимость входных данных" числовые сигналы рекомендуется масштабировать и сдвигать так, чтобы весь диапазон значений...

• РІШЕННЯ ЗАДАЧІ ОПТИМІЗАЦІЇ НА ОСНОВІ СИМПЛЕКС-ТАБЛИЦ, ПРИВЕДЕННЯ ЗАВДАННЯ ДО СТАНДАРТНОЇ ФОРМИ, ВИЗНАЧЕННЯ ПОЧАТКОВОГО ДОПУСТИМОГО РІШЕННЯ - Рішення оптимізаційної задачі лінійного програмування

  ПРИВЕДЕННЯ ЗАВДАННЯ ДО СТАНДАРТНОЇ ФОРМИ Для приведення даного завдання до стандартної форми необхідно лише перейти від обмежень - нерівностей до...

• Стандартные программы операционной системы Windows. - Приложения технологии системы электронных таблиц Excel к решению задач механики

  Широкое распространение в операционной системе Windows имеет множество стандартных программ обеспечивающих работу устройств компьютера и служащих для...

• Электронная таблица EXCEL как инструмент решения задач. - Приложения технологии системы электронных таблиц Excel к решению задач механики

  Табличный процессор Excel фирмы Microsoft предназначен для ввода, хранения, обработки и выдачи больших объемов, данных в виде, удобном для анализа и...

• ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА, "РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MICROSOFT EXCEL", Цель работы, Порядок выполнения работы, Инструкция по использованию microsoft excel для решения задач лп - Решение задач линейного программирования с использованием Microsoft Excel

  "РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MICROSOFT EXCEL" Цель работы Приобретение навыков решения задач линейного программирования...

• РАЗРАБОТКА ПОРТАЛА ПЕРВИЧНОЙ АВТОРИЗАЦИИ, Постановка задачи - Разработка модели системы информационной безопасности на предприятии

  Постановка задачи Основной целью дипломной работы является создание комплексной системы информационной безопасности предприятия на примере информационной...

• Декомпозиция основной задачи в ряд частных подзадач - Системная теория информации и семантическая информационная модель

  Построение аналитической модели АОУ затруднено из-за отсутствия или недостатка априорной информации об объекте управления, а также из-за ограниченности и...

• Условие задачи на выполнение курсовой работы, Выбор наиболее эффективного метода и решение задачи - Математические модели информационных процессов управления

  Вариант №1 1. Выбрать и обосновать наиболее эффективный метод решения задачи. 2. Разработать алгоритм и программу для решения задачи в общем виде. 3....

• Разработка СППР на основе методов интеллектуального анализа данных, Предложенный подход к решению задач исследования - Интеллектуальный анализ данных, который способствует поддержке маркетинга в компании

  Предложенный подход к решению задач исследования Используя в качестве основы присутствующее в наличии программное обеспечение, которое применимо к...

• Отображение таблицы - Grid, Индикаторы, Панель задач, Что такое задача? - Основные термины по информатике

  Смысл таблицы - отображение строк и столбцов. Одинаковый тип данных по столбцам. Полосы прокрутки как по вертикали так и по горизонтали. Перемещение...

• Заключение - Сравнение моделей представления слов в задаче очистки текста от обесцененной лексики

  В данной работе проводится сравнение эффективности 6 методов поиска по однословному запросу. В качестве запроса выступает слов из стоп-листа - списка...

• Постановка задачи, Организация сбора информации, JMP, Надстройка для Microsoft Exсel "Интеллектуальный анализ данных" - Деревья решений

  Необходимо исследовать зависимость влияния различных факторов на параметр, характеризующий производство. В качестве такого параметра было выбрано...

• Формулировка задачи - Линейное программирование

  Даны линейная функция Z=С1 х1 +С2 х2 +...+СN xN (1.1) И система линейных ограничений A11 x1 + a22 x2 +... + a1N ХN = b1 A21 x1 + a22 x2 +... + a2N ХN =...

• Метод аннотированного суффиксного дерева - Сравнение моделей представления слов в задаче очистки текста от обесцененной лексики

  Шестой метод - построение суффиксных деревьев. Среди большого количества методов анализа текста метод аннотированного суффиксного дерева выделяется тем,...

• Инфологическое моделирование базы данных, Постановка задачи - Разработка инфологического моделирования базы данных мониторинга

  Постановка задачи Составить инфологическую модель базы данных (БД), необходимой для предоставления информации программе расчета предельно-допустимых...

• Языки и системы программирования, их эволюция - Автоматизация решения задач пользователя

  Язык программирования - это способ записи программ решения различных задач на ЭВМ в понятной для компьютера форме. Процессор компьютера непосредственно...

• Технологія створення програм, Етапи рішення прикладних задач з використанням комп'ютерів - Формування навичок програмування з використанням алгоритмічної мови С++

  Етапи рішення прикладних задач з використанням комп'ютерів 1) Формулювання задачі в термінах певної предметної галузі знань (математика, фізика,...

• Решение задач линейного программирования - Основы информатики

  Имеются n пунктов производства и m пунктов распределения продукции. Стоимость перевозки единицы продукции с i-го пункта производства в j-ый центр...

• Разработка, Постановка задачи, Анализ предметной области - Модернизация структуры базы данных на основе анализа требований предприятия

  Постановка задачи Имеющаяся база данных SQL имеет недостаточное количество полей и таблиц, не имеет упорядоченной структуры пользователей для работы с...

• Постановка задачи динамической интерпретации метаинформации - Метод интеграции сторонних систем анализа и обработки данных в существующую ИС-архитектуру компании

  Построение модели предметной области с помощью описания структур данных и программного кода является классическим подходом в разработке ИС. Зачастую...

• 1.2 Экономическая сущность комплекса экономических информационных задач, 1.3 Обособление проектных решений по программному обеспечению комплекса задач - Программное обеспечение Центра занятости населения

  Необходимо построить базу данных, содержащую информацию о ПО, используемом в ЦЗН. В результате анализа предметной области выявляются документы -...

• Постановка задачи, Определения и основные понятия - Автоматическое построение профилей нормального поведения веб-приложений

  1. Провести обзор методов автоматического построения профиля нормального поведения веб-приложения. 2. Сформулировать требования к методу, провести...

• Проверка решения аналитическим способом, Выводы - Программные и аналитические решения финансовых и экономических задач

  Аналитический способ решения задачи №3 представляет собой проверку вычислений: - для лица Лушников В. В. сумма налога на дарение составит 0, т. к. сумма...

• Реализация технологии решения задачи с использованием электронного табличного процессора - Программные и аналитические решения финансовых и экономических задач

  Для решения задачи №3 необходимо ввести исходные данные в электронную таблицу, т. е. таблицы 1,2 (рисунок 16). Рисунок 16 - Ввод исходных данных в...

• Реализация технологии решения задачи с использованием электронного табличного процессора, Проверка решения аналитическим способом, Выводы - Программные и аналитические решения финансовых и экономических задач

  На рисунке 1 представлен фрагмент электронной таблицы, в которой содержаться исходные данные для решения задачи. Рисунок 1 - Фрагмент электронной...

• Введение - Программные и аналитические решения финансовых и экономических задач

  Табличные процессоры - одно из важнейших средств для решения задач широкого назначения. Табличные процессоры в силу своей наполненности включены в пакет...

• Решение задачи средствами MS EXCEL - Расчет трудоемкости средствами Ms Excel

  Деталь трудоемкость программа изготовление 1. Вызовите Excel: - нажмите кнопку "Пуск"; - выберите в главном меню команду "Программы"; - выберите MS...

Пересчет симплекс-таблицы. - Транспортная задача

Предыдущая | Следующая