Метод обобщенного локального поиска для задач принятия решений в управлении сложными системами

• Автор: Семенкина, Ольга Эрнестовна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 334 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА I. Формализация и исследования задач оптимизации загрузки ресурсов мелкосерийного производства при нерегулярном поступлении заказов 1.1. Экономикоматематическая модель задачи распределения производственной программы предприятия по плановым периодам
1.2 Задачи формирования производственной программы при мелкосерийном производстве 1.3. Задачи формирования оптимальной производственной программы Выводы
ГЛАВА II Анализ и формализация задач синтеза систем управления сложными объектами 2.1 Система управления космическими аппаратами 2.2 Анализ и формализация задачи определения коэффициентов готовности по технологическому контуру
2.3. Анализ и формализация задачи выбора эффективного варианта технологического контура системы управления 2.4. Анализ и формализация задач оптимизации загрузки ресурсов системы управления орбитальной группировкой 2.5. Формализация задачи определения показателя эффективности работы системы управления по контуру целевого управления 2 6. Формализация задач определения показаелей эффективности работы и выбора эффективного варианта команднопрограммного контура системы управления 2.7. Моделирование взаимодействия между контурами систем

управления орбитальной группировкой космических аппаратов Выводы

ГЛАВА 1. Математический аппарат регулярных поисковых

алгоритмов оптимизации на дискретных структурах Свойства пространства булевых переменных 3.2. Частичный порядок и Фмножсства в пространстве булевых переменных

3.3. Свойства пространства целочисленных переменных Выводы

ГЛАВА IV. Оптимизация унимодальных функций 4 I Унимодальная монотонная псевдобулевая функция и ее свойства
4.2 Оптимизация разнозначных унимодальных монотонных
I
псевдобулсвых функций 4.3. Алгоритм оптимизации монотонных унимодальных псевдобулевых функций с множествами постоянства 4.4. Оценка эффективности работы алгоритма 2 4.5 Алгоритм оптимизации унимодальных псевдобулсвых функций общего вида 4.6. Обобщенный алгоритм локального поиска для оптимизации псевдобулсвых функций 4.7. Обобщенный алгоритм смешанной оптимизации Выводы
ГЛАВА V. Оптимизация полимодальных функций на дискретных структурах
5.1. Полимодальная локально структурно монотонная функция булевых переменных и се свойства 5.2 Алгоритмы оптимизации полимодальной локально структурно монотонной псевдобулевой функции 5.3. Эффективность алгоритмов глобальной оптимизации 5.4. Эволюционные и генетические алгоритмы 5.5 Методы интеллектуального поиска 5.6. Гибридные адаптивные поисковые алгоритмы 5.7. Обобщенный локальный поиск для решения задач глобальной оптимизации Выводы
ГЛАВА VI. Практическая реализация моделей и алгоритмов
6.1 Система поддержки принятия решений при моделировании сложных систем с помощью Марковских процессов 6.2. Профаммная система решения задач оптимизации с булевыми и целочисленными переменными 6.3. Результаты применения разработанного математического и алгоритмического обеспечения при решении задач загрузки ресурсов мелкосерийного производства 6.4. Расширение типовых программных средств алгоритмами решения задач с булевыми и дискретными переменными 6.5. Решение задач выбора эффективного варианта
технологического контура и оптимизации загрузки ресурсов системы управления локальными и гибридными алгоритмами Выводы
Заключение
Литература


Обобщенный алгоритм локального поиска для оптимизации псевдобулсвых функций 4. ГЛАВА V. Полимодальная локально структурно монотонная функция булевых переменных и се свойства 5. Алгоритмы оптимизации полимодальной локально структурно монотонной псевдобулевой функции 5. Эффективность алгоритмов глобальной оптимизации 5. Эволюционные и генетические алгоритмы 5. Методы интеллектуального поиска 5. Гибридные адаптивные поисковые алгоритмы 5. ГЛАВА VI. Практическая реализация моделей и алгоритмов
6. Система поддержки принятия решений при моделировании сложных систем с помощью Марковских процессов 6. Профаммная система решения задач оптимизации с булевыми и целочисленными переменными 6. Результаты применения разработанного математического и алгоритмического обеспечения при решении задач загрузки ресурсов мелкосерийного производства 6. Расширение типовых программных средств алгоритмами решения задач с булевыми и дискретными переменными 6. Е,к допустимые отклонения 1го ресурса в ком периоде от Тц. В км периоде ОкЛ. Рс, станкоемкость изготовления й партии изделий на ей группе оборудования. Для достижения минимальности общего количества переналадок в течение всего планируемого периода на переменные х, необходимо наложить условие X 0 или х, 1, . Т.с. Для решения задач такого вида имеются программы решения задач целочисленного линейного программирования с булевыми переменными и аддитивным алгоритмом Балаша С помощью этой программы можно решать задачи с числом переменных до 0 и ограничений до 0.