Тема: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ НА ПРЕДПРИЯТИИ
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1 Постановка задачи оптимизации 8
2 Классификация задач оптимизации 10
2.1 Задача безусловной оптимизации 10
2.2 Задача условной оптимизации 11
3 Математическое программирование 13
4 Нелинейное программирование 14
4.1 Выпуклый анализ функций 14
4.2 Задачи линейного и квадратичного программирования 15
4.3 Задача дискретного программирования 16
5 Численные методы оптимизации 18
5.1 Сходимость методов оптимизации 19
5.2 Методы одномерной максимизации 21
5.3 Дихотомический поиск 22
5.4 Методы нулевого порядка максимизации 23
6 Численное решение 29
6.1 Результаты программ 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 37
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 38
ПРИЛОЖЕНИЕ А 40
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 44
ПРИЛОЖЕНИЕ В 48
📖 Введение
Численные методы оптимизации позволяют найти наилучшее решение данной задачи с учетом имеющихся ограничений (например, рабочей силы, материалов, оборудования). Эти методы включают в себя методы линейного, квадратичного и нелинейного программирования, генетические алгоритмы, методы стохастической оптимизации и методы локальной оптимизации. Каждый метод имеет свои особенности и применяется в зависимости от условий конкретной задачи.
Для поиска наилучшего решения задачи оптимизации нужно правильно определить целевую функцию, которую, в зависимости от задачи, нужно максимизировать или минимизировать, и задать ограничения.
Одним из ключевых факторов успешного применения численных методов оптимизации является правильный выбор начальных значений. Они могут существенно повлиять на скорость и точность сходимости алгоритма.
Выбор оптимального метода, также, зависит от конкретной задачи и ее условий. Например, методы линейного программирования подходят для задач с линейной целевой функцией и линейными ограничениями, в то время как для нелинейных задач, чаще всего, применяются численные методы оптимизации. Поэтому, перед выбором метода, необходимо провести анализ требований задачи и выбрать тот, который наилучшим образом соответствует ее условиям. К нелинейным задачам относятся задачи оптимального распределения ресурсов на предприятии.
Таким образом, цель данной выпускной квалификационной работы является исследование и программная реализация методов решения задач оптимального распределения ресурсов на предприятии, удовлетворяющего условиям функционирования реальных экономических процессов, представленных в нелинейном виде.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- сформулировать математическую постановку задачи;
- провести сравнительный анализ и выбрать численные методы решения;
- осуществить программную реализацию решений задач оптимизации;
- провести анализ полученного результата.
✅ Заключение
В результате проведенной работы было произведено сравнение эффективности различных методов оптимизации при решении задачи распределения ресурсов. Изучены методы случайного поиска, метод Хукка-Дживса с дискретным шагом и с одномерной максимизацией. Для проведения сравнения методов была выбрана задача распределения ресурсов, которая является одной из важных задач в экономике и управлении производством.
Результаты численных экспериментов показали, что метод случайного поиска неэффективен при решении данной задачи, так как он требует значительного количества итераций для получения решения с необходимой точностью.
Метод Хукка-Дживса с дискретным шагом показал более эффективные результаты по сравнению с методом случайного поиска. Однако, из-за необходимости дискретизации пространства поиска, данный метод может пропустить оптимальное решение, что делает его менее точным.
Метод Хукка-Дживса с одномерной максимизацией показал лучшие результаты по сравнению с другими методами. Он обеспечивает быстрое сходимость к оптимальному решению и позволяет получить решение с высокой точностью.
Таким образом, проведенный анализ позволяет рекомендовать метод Хукка-Дживса с одномерной максимизацией для решения задачи распределения ресурсов, так как он обеспечивает наилучшее соотношение между быстродействием и точностью решения.





