Видове оптимизация - Редакционна история

Detelina Staneva в 16:07, 29 март 2014

2014-03-29T16:07:30Z

Detelina Staneva в 16:06, 29 март 2014

2014-03-29T16:06:24Z

Detelina Staneva: Нова страница: ==Локална оптимизация== ===Оптимизационен модел=== В най-общ смисъл изследователските модели ...

2014-03-29T15:47:38Z

Нова страница: ==Локална оптимизация== ===Оптимизационен модел=== В най-общ смисъл изследователските модели ...

Нова страница

==Локална оптимизация==

===Оптимизационен модел===

В най-общ смисъл изследователските модели се делят на две групи – експериментални (натурни) и теоритични (умозрителни). Теоритичните модели са изестни и като математичен. Математичният модел на конкретен обект е неговото описание със средствата на математиката и използване на закономерностите от една или няколко науки в съответствие с избрания аспект на разглеждане. Възможно е моделът да бъде коригиран и допълван до тогава, докато получените чрез него резултати съответстват в желана степен на реалния обект. Теоритичните модели се делят на два вида – детерминирани (класически) и стахостически ( експериментално - статистически).

===Едномерна оптимизация===

===Многомерна оптимизация===

==Глобална оптимизация==

Определянето на най-малката (или най-голямата) стойност на многоекстремална функция се осъществява със специализирани методи за глобална(многоекстремална) оптимизация. Несъществуването на универсален ефективен метод за решаване на задачите за глобална оптимизация е причина за създаването на множество методи, ориентирани към определени [[тип]]ове задачи. Като правило никой метод не може да гарантира успешно решаване на многоесктремани задачи със сложна [[структура]]. Глобалната оптимизация също както и локалната се дели едномерна и многомерна.

===Методи за едномерна глобална оптимизация===

Характерна особеност на ефективните методи за [[глобална оптимизация]] е, че в околностите на глобалния минимум и на локалните минимуми с близки стойности до търсения оптимум, плътността на точките от минимизиращите редици {''x k''} и {''y k''} е по-висока.
* Обобщен алгоритъм
* Метод на случайното търсене
* Метод на глобалното търсене

===Методи за многомерна глобална оптимизация===

* Методи на случайното търсене- различава се от другите методи с това, че при него се въвежда [[елемент]] на случайност в [[процедура]]та на търсене;
* [[Метод Монте Карло]] - основава се на предположението, че локалните екстремуми на целевата функция са разпределени равномерно в допустимото пространство П. Чрез този метод се осъществява сондиране и изследване на цялото допустимо множество;
* Метод на детерминираното сондиране

===Многокритериална оптимизация===

По - голямата част от съвременните изследователски и приложни оптимизациони задачи са многокритериални и принципно конфликтни. Изборът на система от критерии за оценка и ранжирането им по степен на важност няма еднозначно тълкуване и поражда субективни решения. Друга важна особеност на многокритериалните задачи е, че те нямат само едно единствено решение. Обикновено резултатът от решаването им е множество от т. нар. Парето- оптимални решения, получени в следствие на предложения от Вилфред Парето принцип за съгласувана оптималност. Тъй като никое от получените Парето-оптимални решения не е по-добро от другото е необходимо да се намери еднозначно решение, за което е нужна допълнителна информация и нечие субективно виждане за компромис.

Две са главните цели при многокритериалната оптимизация:

*да се намерят решения, близки до действителните Парето-оптимални решения;
*определените решения да се различават съществено едно от друго.

Постигането на първата цел означава, че се удовлетворяват условията за съгласувана оптималност, а на втората – че няма смесване на различните критерии.

===Методи за многокритериална оптимизация===

==Оптимизационни задачи==

===Необходими предпоставки за оптимизационните задачи===

===Видове оптимизационни задачи===

===Графично онагледяване на оптимизационни задачи===

Онагледяването на една оптимизационна задача (когато това е възможно) изисква изображението на нейната целева функция да се допълни с графично представяне на наложените ограничения.

==Вижте още==

*[[Видове едномерни методи за оптимизация]]
*[[Видове многомерни методи за оптимизация]]

*[[Видове оптимизационни задачи]]
*[[Избор на алгоритъм за нелинейна оптимизация]]
*[[Предпоставки за оптимизационна задача]]
*[[Методи за решение при многокритериална оптимизация]]
*[[Многокритериална оптимизация]]
*[[Производство]]
*[[Продукция]]
*[[Лидер]]

==Източници==

*Юрий Данаилович Зубенко, А. А. Ильин, Оптимизация решений производственных задач: На примере АСУ
*Златка Иванова, Красимира П. Стоилова, Тодор А. Стоилов, Портфейлна оптимизация - информационна услуга в Интернет
*Семен Ефимович Ильюшонок ; Отг. ред. А. И. Тянутов, Оптимизация темпов и пропорций развития аграрно-промышленного комплекса
*Прев. от англ. Ю. Н. и др. Печерский, Оптимизация и обработка данных:Математические исследования
*Прев. от англ. В. Л. Марков, Оптимизация планов производства
*Андрей Станиславович Плещинский, Оптимизация межфирменных взаимодействий и внутрифирменных управленческих решений
*Станислав С. Скрипниченко, Оптимизация режимов полета по экономическим критериям
*Стоян К. Стоянов, Методи и алгоритми за оптимизация

==Външни препратки==

* [http://krizata.blog.bg/drugi/2010/05/21/optimizaciia-na-nacionalnata-ikonomika-chrez-leontievata-sis.549078 Оптимизация на националната икономика чрез Леонтиевата система]
* [http://ecet.ecs.uni-ruse.bg/else/subjects/emo/download/eMO_08.pdf Многокриетериална оптимизация на зъбните предавки в двъстепенната скоростна кутия]

[[category:Количествени методи в управлението]][[category:Моделиране и прогнозиране в управлението]][[category:Управление на операциите]]

@@ Ред 21: / Ред 21: @@
 * Метод на детерминираното сондиране
-===Многокритериална оптимизация===
+==Многокритериална оптимизация==
 По - голямата част от съвременните изследователски и приложни оптимизациони задачи са многокритериални и принципно конфликтни. Изборът на система от критерии за оценка и ранжирането им по степен на важност няма еднозначно тълкуване и поражда субективни решения. Друга важна особеност на многокритериалните задачи е, че те нямат само едно единствено решение. Обикновено резултатът от решаването им е множество от т. нар. Парето- оптимални решения, получени в следствие на предложения от Вилфред Парето принцип за съгласувана оптималност. Тъй като никое от получените Парето-оптимални решения не е по-добро от другото е необходимо да се намери еднозначно решение, за което е нужна допълнителна информация и нечие субективно виждане за компромис.
 ==Вижте още==

@@ Ред 1: / Ред 1: @@
 ==Локална оптимизация==
-===Оптимизационен модел===
+В най-общ смисъл изследователските модели се делят на две групи – експериментални (натурни) и теоритични (умозрителни). Теоритичните модели са изестни и като математичен. Математичният модел на конкретен обект е неговото описание със средствата на математиката и използване на закономерностите от една или няколко науки в съответствие с избрания аспект на разглеждане. Възможно е моделът да бъде коригиран и допълван до тогава, докато получените чрез него резултати съответстват в желана степен на реалния обект. Теоритичните модели се делят на два вида – детерминирани (класически) и стахостически ( експериментално - статистически). Дели се на [[Видове едномерни методи за оптимизация|едномерна]] и [[Видове многомерни методи за оптимизация|многомерна]].
 ==Глобална оптимизация==