Проверяемый текст
Енина, Елена Павловна; Обоснование системы научного обеспечения управления агропромышленным комплексом субъекта Российской Федерации : Методология и практика (Диссертация 2004)
[стр. 113]

113 зации при учете большого количества исходных данных и различных по физической природе ограничений.
В целях решения указанной задачи оптимизации был проведен анализ существующих методов оптимизации.
При обосновании рационального АПК возникает необходимость решения задач оптимизации различной природы.
Если представить эти задачи в укрупненном виде, то они могут быть объединены в три группы: 1) определение требуемых значений показателей и характеристик АПК на его различных уровнях иерархии в рассматриваемом (планируемом) периоде (задача синтеза рационально-необходимого АПК); 2) определение реализуемых (ожидаемых) значений тех же показателей и характеристик АПК в тот же период с учетом ресурсных ограничений (задача синтеза рационально-возможного АПК); 3) отыскание приоритетных мероприятий для повышения ожидаемых показателей и характеристик АПК до требуемых (необходимых) значений.

Решение задач оптимизации по указанным группам связано с учетом достаточно большого количества факторов.

Кроме возможности учета этих факторов при оптимизации необходимо:
учитывать многоразмерность оптимизационных задач, целочисленность ряда определяемых величин, сложную форму задания исходных данных;определять рациональную концепцию замены мероприятий в рассматриваемый (планируемый) период с разбивкой по годам;обеспечивать методическое единство по подготовке входной и по использованию выходной информации многими соисполнителями, участвующими в разработке мероприятий.
К настоящему времени для решения оптимизационных задач созданы различные методы оптимизации
[62,108].
Учитывая указанные выше требования к методу оптимизации, из названных методов более всего им удовлетворяют методы полного перебора, дискретный принцип максимума и дина
[стр. 170]

Структура вектора дисциплинирующих условий зависит от конкретной задачи оптимизации.
Отыскание экстремума функционала (2.37) связано со значительными трудностями вследствие большой размерности.
В настоящее время невозможно получить аналитическое выражение для указанных функций.
Дополнительные трудности решения этой задачи возникают и в связи с необходимостью получения целочисленных значений ряда искомых характеристик и учета условий, задаваемых математически или словесно при целевых функциях, имеющих линейный и нелинейный характер.
В условиях, когда учитывается большое количество исходных факторов, многие из которых относятся к случайным функциям или величинам, а некоторые из них имеют нестатистическую природу, возникает вопрос об оценке устойчивости определяемых характеристик.
Таким образом, при определении рациональных значений характеристик и показателей АПК необходимо решать очень сложную задачу оптимизации при учете большого количества исходных данных и различных по физической природе ограничений.
В целях решения указанной задачи оптимизации был проведен анализ существующих методов оптимизации.
При обосновании рационального АПК возникает необходимость решения задач оптимизации различной природы.
Если представить эти задачи в укрупненном виде, то они могут быть объединены в три группы: 1) определение требуемых значений показателей и характеристик АПК на его различных уровнях иерархии в рассматриваемом (планируемом) периоде (задача синтеза рационально-необходимого АПК); 2) определение реализуемых (ожидаемых) значений тех же показателей и характеристик АПК в тот же период с учетом ресурсных ограничений (задача синтеза рационально-возможного АПК); 3) отыскание приоритетных мероприятий для повышения ожидаемых показателей и характеристик АПК до требуемых (необходимых) значений.


[стр.,171]

171 Решение задач оптимизации по указанным группам связано с учетом достаточно большого количества факторов, отмеченных в разделе 1.
Кроме возможности учета этих факторов при оптимизации необходимо:
учитывать многоразмерность оптимизационных задач, целочисленность ряда определяемых величин, сложную форму задания исходных данных; определять рациональную концепцию замены мероприятий в рассматриваемый (планируемый) период с разбивкой по годам; обеспечивать методическое единство по подготовке входной и по использованию выходной информации многими соисполнителями, участвующими в разработке мероприятий.
К настоящему времени для решения оптимизационных задач созданы различные методы оптимизации
[143,285].
Учитывая указанные выше требования к методу оптимизации, из названных методов более всего им удовлетворяют методы полного перебора, дискретный принцип максимума и динамическое
программирование.
Метод полного перебора является чрезвычайно трудоемким, если рассматривается достаточно большое число определяемых величин.
Применение этого метода для решения задач малой размерности изложено в работе [285].
Применение дискретного принципа максимума к решению задач рассматриваемого типа освещается в [201].
Там же указан ряд специфических ограничений на применимость данного метода.
Использование динамического программирования для решения указанной задачи принципиально возможно, но возникают непреодолимые в настоящее время трудности в связи с большой размерностью.
Таким образом, существующие методы оптимизации и их модификации, имеющие свои области применения в зависимости от характера решаемой оптимизационной задачи, применительно к сложнейшей многоразмерной задаче определения рациональных характеристик и пока

[Back]