数理プログラミング - 最良の意思決定を行うための確実な方法

数理計画は、最適なソリューションを検索するためのメソッドの実装を提供します。 四肢機能の研究に関連した問題のようなタイプのソリューション。 数理計画法は、非常に一般的であり、サイバネティックスの印加方向にあります。

社会の中で表示されるタスクの数が多いが、しばしば行われた決定を意識的に基づいている症状と関連しています。 それは人間の生活のさまざまな分野で使用される行動の可能性のあるコースを選択する必要が下にあった、と数学的なプログラミング作業の自分のアプリケーションを見つけます。

社会の発展の歴史は、限定された量の情報は常に正しい決断の採用を妨げている、と最善の解決策は、主に勘と経験に基づいていることを示しています。 将来的には、増加し た情報量の 意思決定のための直接支払いを使用し始めました。

非常に異なる画像は、商品の広い範囲のおかげで、ストリーム入力情報が巨大であり生産現代の企業、見ます。 その処理は、現代の電子技術の使用によって可能です。 あなたが提案されたソリューションの最善を選択する必要がある場合と、ない電子機器は確かにないんですが。

そのため、以下の基本的な手順を数理計画。

最初のステップは、重要性のすべての要因をランク付けし、それらが遵守することができること、それらの間のパターンを確立することを伴います。

第二段階 - 数式でモデルの問題の建設。 言い換えれば - それは、数学記号を使って表現現実を抽象化したものです。 数学的モデルは、 制御パラメータと選択された現象の間の関係を確立することができます。 このステップは、それぞれより大きなまたはより小さな値は、溶液を受け取るの点から最適な状況に対応するような特性の構造を含むべきです。

これらの段階の結果によると、特定の数学的知識を使用して、数学モデルを形成しました。

第三段階は、上の重大な影響持っている変数の研究が含ま 目的関数を。 この期間は、意思決定の第二段階で生じる問題を解決するのに役立つだろう、特定の数学的知識の保有を可能にしなければなりません。

第四のステップは、モデル化オブジェクトと第三の工程で得られた計算結果を比較することです。 入力データの必要な精度を達成内換言すれば、この段階での設定値モデルシミュレーションオブジェクト。 この段階では決定を作ることは、研究の成果に依存します。 したがって、不満足な結果を受けてモデル化されるオブジェクトについて指定された入力データに一致します。 必要が生じた場合、更新は、問題の定式化を行う新たな数学的モデルの構築に続いて、数学の問題の解決策を提起し、その結果を比較することで新しいです。

数理計画は、コンピューティングの2つの領域の使用を可能にします。

- 初期情報の全体の確実性を伴う意思決定、決定論的な問題。

- 確率的プログラミング、不確実性や時に、これらのタスクの設定がランダムの性質にあるの要素を含む問題を解決することができます。 例えば、 生産スケジューリングは 、多くの場合、不完全なディスプレイ本当の情報の条件下で行われます。

一般的に、数学的プログラミングは、構造中に以下のセクションを有する プログラミング：線形、非線形、 凸および二次を。