Программные системы для поиска оптимальных решений.
Заказать уникальный реферат- 21 21 страница
- 19 + 19 источников
- Добавлена 27.06.2016
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
ВВЕДЕНИЕ 3
1.Теоретические основы моделирования оптимизационных задач 5
1.1. Основные понятия задач оптимизации 5
1.2. Использование табличного и математического процессоров при решении задач оптимизации 7
2.Программная реализация оптимизационных моделей 10
2.1. Постановка задачи. Математическая модель 10
2.2. Решение задачи линейного программирования с использованием табличного процессора 11
2.3. Решение задачи оптимизации с использованием математического процессора 13
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 18
Список использованных источников 19
Остальные кнопки служат для вставки различных типов диаграмм. Если нужно получить одновременный доступ ко всем видам диаграмм, графиков и гистограмм, нажмите кнопку «Создать диаграмму» в правом нижнем углу раздела «Диаграммы». Открывается диалоговое окно «Вставка диаграммы» (рисунок 8). В левой части окна перечислены категории диаграмм, гистограмм и графиков, доступных для вставки.В правой части окна отображаются возможные представления диаграмм.Рисунок 8 - Категории диаграмм и их возможные представленияЗдесь показаны все диаграммы, доступные для построения. Переход по категориям в левой части окна приведет к прокрутке представлений до соответствующего раздела. Построенную диаграмму можно перетащить мышью в любое место листа.Когда диаграмма выделена, на «ленте» появляются контекстно-зависимые закладки: «Конструктор», «Макет» и «Формат», объединенные общим заголовком «Работа с диаграммами».На этих закладках отдельно настраиваются различные параметры диаграммы. Также изменять диаграмму можно в интерактивном режиме. Данные на листе, являющиеся основой диаграммы, выделяются цветными рамками – отдельно заголовки, отдельно сами данные. Если какие-то данные не учитываются в диаграмме или, наоборот, являются лишними, эти данные можно включить или исключить путем перетаскивания границ цветной области при помощи мыши.При этом изменения сразу отобразятся на диаграмме.Чтобы удалить диаграмму, достаточно ее выделить и нажать клавишу
1 Зайченко Ю.П. Исследование операций. Киев: Высшая школа, 1997. – 152 с.
2 Шумилова Л. Исследование операций. Киев: Высшая школа, 2004. – 137 с.
3 Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Высшая школа, 2002. – 255 с.
4 Кузнецов Ю.Н. Математическое программирование. М.: ЮНИТИ, 1999. – 311 с.
5 Химмельблау Д. Прикладное программирование. М.: Мир, 1999. – 391 с.
6 Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. М.: Энергия, 2001. – 214 с.
7 Сакович В.А. Исследование операций. Минск: Высшая школа, 1998. – 162 с.
8 Акулич И.Л. Матеиатическое программирование в примерах и задачах: Учеб. Пособие для студ. Вузов. – М.: Высш. Шк., 1986.
9 Банди Б. Основы линейного программирования /пер. с англ. Под ред. В.А. Волынского. – М.: Радио и связь, 1989.
10 Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.И. Высшая математика: Математическое программирование. – Минск: Высшая школа, 1994.
11 Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник/Под общ. ред. д.э.н., проф. Сидоровича А.В.; МГУ им. Ломоносова М.В. 3-е изд., перераб. - М.: Издательство «Дело и Сервис», 2001. - 368 с.
12 Иванов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. - М.; Наука - 453 с.
13 Карманов В.Г. Математическое программирование. - М.; Наука, 2000. - 342 с.
14 Ларионов Ю.И., Хажмурадов М.А., Кутуев Р.А. Методы исследований операций: Часть 1, 2010. - 312 с.
15 Моисеев Н.Н., Иванов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. -М.; Наука, 2002. - 340 с.
16 Ермаков В.И. Сборник задач по высшей математике для экономистов. – М.: Издательство Инфра, 2001, 574 с.
17 Колесников А.Н. Краткий курс математики для экономистов Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2005.
18 Красс М.С., Чупрынов Б.П. Основы математики и ее приложения в экономическом анализе: Учебник.– 3-е изд., исп. – М.: Дело, 2002. – 688 с.
19 Павлова Т.Н., Ракова О.А. Линейное программирование. Учебное пособие. – Димитровград, 2002.
Вопрос-ответ:
Какие теоретические основы лежат в основе моделирования оптимизационных задач?
Теоретические основы моделирования оптимизационных задач включают в себя понятия задач оптимизации и способы их решения. Задача оптимизации - это задача нахождения наилучшего решения среди множества возможных вариантов. Решение оптимизационной задачи включает в себя построение математической модели, выбор критериев оптимальности и методов решения.
Какие понятия используются в задачах оптимизации?
В задачах оптимизации используются такие понятия, как целевая функция, ограничения, переменные решения и допустимое множество. Целевая функция определяет критерий оптимальности и должна быть минимизирована или максимизирована. Ограничения накладывают ограничения на значения переменных решения. Переменные решения - это значения, которые нужно найти для достижения оптимального решения. Допустимое множество - это множество значений переменных, которые удовлетворяют ограничениям.
Какие программные системы можно использовать для решения задач оптимизации?
Для решения задач оптимизации можно использовать различные программные системы, такие как табличные процессоры (например, Microsoft Excel), математические пакеты (например, MATLAB или GNU Octave), специализированные программы для линейного программирования (например, LINDO или CPLEX) и другие. Выбор программной системы зависит от типа и сложности оптимизационной задачи, а также от требуемой точности и времени вычислений.
Как составить математическую модель для решения задачи оптимизации?
Для составления математической модели задачи оптимизации нужно определить целевую функцию, ограничения и переменные решения. Целевая функция определяет критерий оптимальности и должна быть минимизирована или максимизирована. Ограничения накладывают ограничения на значения переменных решения. Переменные решения - это значения, которые нужно найти для достижения оптимального решения. На основе этих компонентов составляется математическое выражение, которое может быть использовано для поиска оптимального решения.
Какие программные системы используются для поиска оптимальных решений?
Для поиска оптимальных решений часто используются такие программные системы, как CPLEX, Gurobi, MATLAB, Excel с Solver и др.
Какие основные понятия связаны с задачами оптимизации?
Основные понятия оптимизации включают целевую функцию, вектор решений, ограничения, оптимальное решение, условия оптимальности и т.д.
В чем заключается использование табличного и математического процессоров при решении задач оптимизации?
Использование табличного и математического процессоров позволяет удобно вводить данные, проводить расчеты и анализировать результаты при решении задач оптимизации.
Какая математическая модель используется для решения оптимизационной задачи?
Для решения оптимизационной задачи часто используется математическая модель, которая включает в себя целевую функцию, переменные решения и ограничения.
Как решить задачу оптимизации с использованием табличного процессора?
Для решения задачи оптимизации с использованием табличного процессора необходимо сформулировать математическую модель, ввести данные в таблицу, указать целевую функцию и ограничения, а затем запустить процесс решения и проанализировать полученные результаты.
Какие программные системы существуют для поиска оптимальных решений?
Существует большое количество программных систем для поиска оптимальных решений, включая такие популярные как CPLEX, Gurobi, Excel Solver, MATLAB Optimization Toolbox и др. Они предоставляют различные методы и алгоритмы оптимизации для решения разных типов задач.
Какие основные понятия относятся к задачам оптимизации?
Основные понятия задач оптимизации включают целевую функцию, переменные решения, ограничения и область допустимых решений. Целевая функция определяет, что нужно оптимизировать (например, минимизировать или максимизировать). Переменные решения представляют собой значения, которые нужно найти для оптимального решения. Ограничения накладывают условия на решение, а область допустимых решений определяет, какие значения переменных допустимы.