методы оптимизации. Решебник методы оптимизации
Решебник_МО
проигрывают ему отбор, и популяция «забивается» копиями этой особи. Обычно задается вероятность скрещивания. Надо следить за корректностью результатов оператора скрещивания.
Метод безусловной оптимизации – метод поиска, ориентированный на решение задач безусловной оптимизации.
Метод глобальной оптимизации – метод поиска, если делается попытка отыскать глобальный экстремум целевой функции. Удовлетворительных с точки зрения вычислительной эффективности методов глобального поиска не существует.
Метод локальной оптимизации – метод поиска, гарантирующий отыскание только локального экстремума целевой функции.
Метод многопараметрического поиска – метод, ориентированный на решение многомерной задачи оптимизации.
Метод одномерного поиска – метод, ориентированный на решение одномерной задачи оптимизации.
Метод пассивного поиска – если все точки поиска X0, X1, X2,..., Xn
назначаются заранее (до проведения испытаний).
Метод поиска градиентный – см. метод поиска первого порядка.Метод поиска локальный – метод, когда точка поиска Xr
принадлежит некоторой малой окрестности предыдущей точки. Метод поиска многошаговый (k-шаговыйметод поиска) – метод при
вычислении координат точки Xr учитывает информацию о k предыдущих испытаниях (k>1).
Метод поиска нулевого порядка (методы прямого поиска) – метод,
использующий для нахождения оптимальных значений параметров только значения самой целевой функции.
Метод поиска одношаговый – метод при вычислении координат точки поиска Xr учитывает информацию только об одном (предыдущем) испытании.
Метод поиска первого порядка – метод, использующий для нахождения оптимальных значений параметров вычисление первых производных оптимизируемой функции. Если дополнительно используются вторые производные, то этометоды второго порядка.
Метод поиска прямой – см. метод поиска нулевого порядка.
Метод поисковой оптимизации – если задача оптимизации решается с использованием следующей процедуры. Задается точка X0 –
studfiles.net
методы оптимизации
Целью дисциплины является получение студентами магистратуры математического аппарата оптимизации, а также овладение умениями и навыками в применении математических методов оптимизации для решения практических задач из своей области науки и техники.Дисциплина "Математические методы оптимизации" занимает особую роль в учебном плане подготовки магистров. Она заключает знания, приобретенные студентами по математическим дисциплинам при обучении в бакалавр, и дает развернутое представление о современном математический аппарат оптимизации.
Дисциплина относится цикла профессионально-ориентированных дисциплин учебного плана и базируется на знаниях, полученных при изучении дисциплин "Высшая математика", "Линейная алгебра".
Аннотация дисциплины.
объем - 1 семестр.
Время обучения: шестой курс, первый семестр.
Для изучения курса студенты должны иметь следующие знания: линейная алгебра, операции над матрицами, методы решения систем линейных уравнений (метод Гаусса), производные, исследование функций на экстремум, градиентный метод и метод Ньютона.
Целью дисциплины является систематизированное преподавания современных методов оптимизации и их применение для решения практических задач в технике и экономике, и выполнения научных исследований.
Для того чтобы стать магистром вам необходим раздел: методы оптимизации.
В результате изучения курса студенты магистратуры должны:
знать: методы линейного программирования, а именно симплекс-метод, двойственный
симплекс-метод, метод обратной матрицы, основы теории двойственности, методы
исследования задач ЛП на чувствительность, модели транспортных задач и методы их
решаемой, методы дискретного программирования (Гомори, метод ветвей и границ,
последовательного анализа и отсева вариантов), современные методы линейного
программирование;
уметь: разрабатывать модели задач принятия решений в технике и экономике,
грамотно выбирать и применять соответствующие методы оптимизации для
поиска оптимальных решений.
newgdz.com
Методы оптимизации управления и принятия решений: примеры, задачи, кейсы - Зайцев М.Г.
Автор: Зайцев М.Г., Варюхин С.Е.
Описание: Курс «Количественные методы в менеджменте» является обязательной частью любой серьезной программы профессиональной подготовки и переподготовки современных управленцев. В нем рассматриваются модели и методы оптимизации управления и принятия решений, развитые за почти сто лет, прошедшие с момента появления научного менеджмента, в специальном разделе прикладной математики, называемом «Исследование операций» (Operations Research).Все эти модели и методы возникли как ответ науки на прямой заказ от бизнеса, поэтому их распространенность в реальной деловой практике исключительно велика. Одним из наиболее активных «потребителей» рекомендаций, выдаваемых количественными методами, является Операционный менеджмент - раздел менеджмента, занимающийся рассмотрением каждодневных операций компании, не важно, работает ли компания в сфере производства, торговли или в сфере услуг. Оптимальные планы производства, продаж, закупок, перевозок, агрегатное планирование, управление запасами и проектами, организация работы и оценка эффективности систем массового обслуживания - вот далеко не полный перечень применений количественных методов в управлении операциями.Количественные методы предоставляют мощные инструменты анализа в области финансового планирования, оптимизации инвестиционных портфелей, для оценки и управления финансовыми рисками, прогнозирования ценообразования производных ценных бумаг и пр.Трудно представить себе маркетинговые исследования без использования методов статистики и бизнес - прогноза, а количественные методы выбора альтернативы в условиях неопределенности и риска дают незаменимые инструменты для рационального принятия решений во всех областях от производственного и операционного менеджмента до инвестиционного анализа и стратегического управления.Количественные методы дают четкие и ясные ответы на точно поставленные вопросы. Они позволяют просчитать последствия выбора различных альтернатив и выделить наилучшую по тому или иному критерию. Однако сами по себе количественные методы вопросов не ставят, критерии не выбирают и решений не принимают. Это - задача менеджеров.Именно менеджер должен увидеть в реальной ситуации возможности применения количественных методов для повышения эффективности управления, распознать, какую именно из известных моделей использовать, проявить волю для организации сбора необходимой информации (данных) для формулировки модели. А после решения задачи (не важно, решил он ее самостоятельно или с помощью специалистов и консультантов) именно менеджер должен понять, что означает полученный результат и как его использовать для принятия разумного управленческого решения.Таким образом, основная задача курса «Количественные методы в менеджменте» состоит в том, чтобы подготовить менеджеров к использованию количественных методов для принятия эффективных управленческих решений.Вместе с тем, традиционный подход к преподаванию исследования операций в программах российского высшего экономического и управленческого образования делает основной акцент на математической стороне проблемы, на детальном рассмотрении вопроса о том, как получить решение поставленной математической задачи, какие эффективные алгоритмы решения существуют и в чем они состоят, как технически реализовать и в каких условиях следует применять тот или другой алгоритм. Такой подход полностью оправдан, когда речь идет о подготовке математиков и программистов - специалистов в области исследования операций.Однако, как отмечено выше, цели курса «Количественные методы в менеджменте» в программах МВА (и других программах подготовки и переподготовки менеджеров) существенно иные. Менеджер должен научиться правильно применять готовые компьютерные программы, хорошо разработанную технику анализа количественных моделей управления для принятия эффективных управленческих решений, а не разрабатывать их заново. В случае, когда стандартные системы поддержки принятия решений по какой-либо причине неприменимы, менеджер может и должен обратиться к услугам специалиста по исследованию операций. Но никто не заменит его на стадии построения модели, определения ее входных и выходных параметров, а также на стадии анализа результатов и принятия решения.Для реализации отмеченных целей, во-первых, в основу преподавания курса должен быть положен анализ практических управленческих проблем и ситуаций (кейсов). Только на практических примерах можно пытаться научить студентов и слушателей ставить задачу, строить модель для применения количественных методов и анализировать управленческие аспекты полученных решений. Во-вторых, нужно снабдить слушателей инструментом для решения поставленных задач и анализа решений (анализа чувствительности решения к изменениям входных параметров, проигрывание ситуаций «что - если» и т.п.). Таким инструментом может и должен быть компьютер. Подавляющеебольшинство кейсов и задач, представляющих хоть какой-то практический интерес, не может быть проанализировано без компьютера. При этом для эффективного анализа большинства реальных или реалистичных учебных примеров вполне достаточно использовать общедоступную программу электронных таблиц MS-Excel с несколькими дополнительными надстройками к ней.Следуя этим принципам преподавания, авторы на протяжении более чем 8 лет многократно проводили курс «Количественные методы в менеджменте» в различных вариантах на различных программах MBA и Executive MBA в Институте бизнеса и делового администрирования АНХ при Правительстве РФ, Высшей школы менеджмента ГУ-ВШЭ, на различных корпоративных программах. Это потребовало подбора и разработки большого количества кейсов и задач для обеспечения как лекционного и семинарского материала, так и материала для самостоятельной работы слушателей и контрольных мероприятий. Результаты этой работы подытожены в настоящем сборнике, который содержит более 300 кейсов и задач.Многие из них предложены авторами. Некоторая часть материала возникла в результате переработки идей и сюжетов, которые авторы почерпнули в примерах и задачах для самостоятельного решения в различных зарубежных учебниках по количественным методам и операционному менеджменту. При этом авторы не ограничивались простым переводом текстов кейсов и задач, а стремились (там, где это уместно) «русифицировать» их так, чтобы практические менеджеры - слушатели программ, в которых преподавался курс «Количественные методы в менеджменте», находили там легко узнаваемые детали российских экономических и социальных реалий и деловой культуры. С этой целью, как правило, изменялись и численные данные задач. Учебники, оказавшие на авторов наибольшее влияние, приведены в списке литературы в конце этого предисловия.Наиболее интересной частью материалов, представленных в настоящем сборнике, мы считаем кейсы и задачи, «принесенные» нашими слушателями - практическими менеджерами различных российских и международных компаний. Система оценки работы слушателей, которую используют авторы, включает необязательное задание (которое, однако, может существенно повысить оценку за курс). От слушателя требуется найти в работе своей компании проблему, для которой полезно использовать рассмотренные в курсе количественные методы, сформулировать задачу и решить ее.Лучшие из «принесенных» слушателями проблем включены в настоящий сборник (их заголовки содержат помету «бизнес-кейс»). Они составляют около 10% всех кейсов и задач. Для них мы всегда указываем имя автора кейса, его должность и место работы на момент прохождения курса (даже если из методических соображений или соображений конфиденциальности информации кейс был нами переработан). Мы глубоко благодарны слушателям, внесшим столь ценный вклад в настоящий сборник, тем более, что эти слушатели, как правило, не нуждались в улучшении своей оценки. Отметим так же, что часть задач слушателей были настолько сложны, что мы пока не сумели упростить их так, чтобы со спокойной совестью предлагать для решения другим слушателям и студентам. Возможно, что они еще дождутся своего часа.Весь материал сборника разбит на две части: «Оптимизация в условиях полной определенности» и «Принятие решений в условиях неопределенности и риска», традиционно выделяемые при преподавании курса «Количественные методы в менеджменте» и содержащие следующие разделы:- Оптимизация в условиях полной определенности
- Метод линейной оптимизации
- Транспортные задачи и логистика; задачи о назначениях и отборе
- Планирование и анализ проектов
- Оптимальное управление запасами
- Комплексное и многопериодное планирование
- Принятие решений в условиях неопределенности и риска
- Оптимальное управление запасами с учетом случайных вариаций спроса
- Выбор альтернатив
- Управление проектами с учетом случайных вариаций времени выполнения
- Оценка эффективности систем массового обслуживания и их оптимизация
ОПТИМИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ ПОЛНОЙ ОПРЕДЕЛЕННОСТИМетод линейной оптимизации
- Теоретические замечания
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Планирование производства
- Планы закупок
- Реклама и маркетинг
- Оптимальный состав
- Финансы
- Расписания и графики выполнения заказов на производстве
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Теоретические замечания
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Логистика
- Оптимальные назначения и отбор
- Теоретические замечания
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Принятые обозначения и необходимые формулы
- Теоретические замечания
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Принятые обозначения и необходимые формулы
- Теоретические замечания
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Бесконечный горизонт планирования - фиксированный запас
- Бесконечный горизонт планирования - фиксированный период
- Однопериодная модель
- Основные формулы теории вероятностей
- Теоретические замечания
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Простые сценарии развития событий
- Анализ цепочек событий
- Теоретические замечания
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Теоретическое введение
- Приемы решения задач
- Задачи для самостоятельного решения
- Оптимизация в условиях полной определенности
- Методы принятия решений в условиях неопределенности и риска
institutiones.com
