Детерминированный случай
Общая постановка задачи исследования операций
Рассмотрим задачу исследования операций в общей постановке, безотносительно к виду и цели операции.
Пусть имеется некоторая операция O, то есть управляемое мероприятие, на исход которого мы можем в какой-то мере влиять, выбирая тем или другим способом зависящие от нас параметры. Эффективность операции характеризуется показателем W, который необходимо обратить в максимум (случай, когда его требуется обратить в минимум, сводится к предыдущему, например, посредством умножения на –1).
Предположим, что математическая модель операции построена (с помощью методов идентификации объектов). Она позволяет вычислить показатель эффективности W при любом принятом решении.
Рассмотрим наиболее простой случай: все факторы, от которых зависит успех операции, делятся на две группы:
· заданные и априорно известные факторы (условия проведения операции, ограничения), на которые мы влиять не можем: α1, α2, … ;
· зависящие от нас факторы (элементы решения), которые мы, в известных пределах, можем выбирать по своему усмотрению: x1, x2, … .
Показатель эффективности W зависит от обеих групп факторов:
.
Тогда задачу исследования операций можно сформулировать так: при заданных условиях α1, α2, … найти такие x1, x2, … , которые обращают показатель W в максимум.
Перед нами типичная математическая задача на нахождение экстремума, решаемая классическими методами оптимизации. Однако эти методы имеют ограниченное применение по нескольким причинам, в частности:
· когда аргументов x1, x2, … много (а это типично для задач исследования операций), вычисление частных производных, необходимых для многих методов оптимизации, оказывается достаточно трудоемкой задачей;
· когда на аргументы x1, x2, … накладываются ограничения, часто экстремум наблюдается не в точке, где производные обращаются в 0, а на границе области возможных решений;
· производные вообще могут не существовать, например, если аргументы изменяются не непрерывно, а дискретно, или же сама функция W может иметь особенности.
Общих математических методов нахождения экстремумов функций любого вида при наличии произвольных ограничений не существует. Однако для случаев, когда функция и ограничения обладают определенным свойствами, существует ряд методов. Например, если показатель эффективности зависитот W от элементов решения линейно x1, x2, … , и ограничения, наложенные на x1, x2, … , также имеют вид линейных равенств (или неравенств), то максимум функции W находится с помощью методов линейного программирования. Если эти функции обладают, например, свойствами выпуклости и квадратичности, применяются методы квадратичного программирования. Если операция расчленяется на ряд шагов или этапов, выполняемых во времени, могут быть применены методы динамического программирования.