|
для К=0,..., N-1 заданного времени N и заданной величины спроса U. ш п Здесь R =Е е, т, + Ed, t, _средства на изменение параметров; С заданное ограничение по средствам; еь di, коэффициенты затрат на изменение параметров сбыта и производства соответственно. Минимизируя величину потерь LN при ограниченных средствах R, определяем параметры системы, обеспечивающие ее адаптивность к изменениям спроса на продукцию. При изменении условий на рынке вновь могут быть найдены оптимальные параметры фирмы, обеспечивающие минимальные суммарные потери. В результате управление фирмой, производимое в темпе реального времени, по данному методу будет иметь адаптационную непрерывность. Наиболее существенным обстоятельством, определившим выбор алгоритма решения задачи оптимизации, явилось большое время вычисления целевой функции. Отсутствие достаточно полной аналитической информации о свойствах объекта оптимизации (в частности, отсутствие аналитических выражений производных хотя бы первого порядка) обуславливает необходимость достаточно весомых временных затрат на сбор данных для принятия решения об управлении вектором параметров объекта. Это обстоятельство приводит к необходимости применять такие алгоритмы оптимизации, которые обеспечивают нахождение экстремума функции с заданной точностью при наименьшем числе определений ее значения. Этот критерий отбора аналогичен введенному JI.A. Растригиным на одну пробу. Очевидно, что алгоритмы, синтезированные по этому критерию, обеспечивают минимальное время поиска экстремума. Нетрудно заметить, что эффективность алгоритма будет тем выше, чем большая доля времени оптимизации приходится на одно определение значения функции [29, 33, 5557,76, 85,91, 101]. 102 |
для к = 0 N-1, заданного времени N и заданной величины спроса U. 1 Й п Здесь R е, Tj + Ldj tj средства на изменение параметров; i1 j* * С заданное офаничение по средствам; е», dj коэффициенты затрат на изменение параметров сбыта и производства соответственно. Минимизируя величину потерь Ln при ограниченных средствах R, определяем параметры системы, обеспечивающие ее адаптивность к изменениям спроса на продукцию. При изменении условий на рынке вновь могут быть найдены оптимальные параметры фирмы, обеспечивающие минимальные суммарные потери. В результате управление фирмой, производимое в темпе реального времени, по данному методу будет иметь адаптационную непрерывность. Наиболее существенным обстоятельством, определившим выбор алгоритма решения задачи оптимизации, явилось большое время вычисления целевой функции. Отсутствие достаточно полной аналитической информации о свойствах объекта оптимизации (в частности, отсутствие аналитических выражений производных хотя бы первого порядка) обуславливает необходимость достаточно весомых временных затрат на сбор данных для принятия решения об управлении вектором параметров объекта. Это обстоятельство приводит к необходимости применять такие алгоритмы оптимизации, которые обеспечивают нахождение экстремума функции с заданной точностью при наименьшем числе определений ее значения. Этот критерий отбора аналогичен введенному Л.А. Растригиным на одну пробу. Очевидно, что алгоритмы, синтезированные по этому критерию, обеспечивают минимальное время поиска экстремума. Нетрудно заметить, что эффективность алгоритма будет тем выше, чем большая доля времени оптимизации приходится на одно определение значения функции [29,33,51,52,55-57,76,85,91,101-103]. Поскольку конкретная постановка задачи может усложниться при сохранении типа задачи (нелинейная неизвестной природы целевая функция и офаничения типа неравенств), то необходим алгоритм оптимизации, обладающий 1 04 |