Рефераты / Кибернетика /

Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ

мысль о том, что "оптимизация в среднем" все же лучше, чем выбор решения без всяких обоснований. Применяя этот прием к многочисленным (хотя бы и различным) операциям, все же мы в среднем выигрываем больше, чем если бы совсем не пользовались расчетом. Для того, чтобы составить себе представление о том, чем мы рискуем в каждом отдельном случае, желательно, кроме математического ожидания показателя эффективности, оценивать также и его дисперсию (или среднее квадратическое отклонение). Наиболее трудным для исследования является тот случай неопределенности, когда неизвестные факторы Y1, Y2,… не могут быть изучены и описаны с помощью статистических методов: их законы распределения или не могут быть получены (соответствующие статистические данные отсутствуют), или, что еще хуже, таких законов распределения вовсе не существует. Это бывает, когда явление, о котором идет речь, не обладает свойством статистической устойчивости. Например, мы знаем, что на Марсе возможно наличие органической жизни, и некоторые ученые даже считают его весьма вероятным, но совершенно невозможно подсчитать эту вероятность на основе каких-либо статистических данных. Другой пример: предположим, что эффективность проектируемого вооружения сильно зависит от того, будет ли предполагаемый противник к моменту начала боевых действий располагать средствами защиты, и если да, то какими именно? Очевидно, нет никакой возможности подсчитать вероятности этих гипотез самое большее, их можно назначить произвольно, что сильно повредит объективности исследования. В подобных случаях, вместо произвольного и субъективного назначения вероятностей с дальнейшей "оптимизацией в среднем", рекомендуется рассмотреть весь диапазон возможных условий Y1, Y2,… и составить представление о том, какова эффективность операции в этом диапазоне и как на нее влияют неизвестные условия. При этом задача исследования операций приобретает новые методологические особенности. Действительно, рассмотрим случай, когда эффективность операции W зависит, помимо заданных условий а1,a2, ... и элементов решения х1, х2,…, еще и от ряда неизвестных факторов Y1, Y2,… нестатистической природы, о которых никаких определенных сведений нет, а можно делать только предположения. Попробуем все же решить задачу. Зафиксируем мысленно параметры Y1, Y2,…, придадим им вполне определенные значения Y1=у1, Y2=у2,..., и переведем тем самым в категорию заданных условий а1, а2, .... Для этих условий мы в принципе можем решить задачу исследования операций и найти соответствующее оптимальное решение х1, х2, ... Его элементы, кроме заданных условий а1, а2, ..., очевидно, будут зависеть еще и от того, какие частные значения мы придали условиям Y1, Y2,…: х1=х1(а1, а2,…; у1, у2,…); х2=х2(а1, а2,…; у1, у2,…). Такое решение, оптимальное для данной совокупности условий у1, у2,… (и только для нее), называется локально-оптимальным. Это решение, как правило, уже не оптимально для других значений Y1, Y2,….Совокупность локально-оптимальных решений для всего диапазона условий Y1, Y2,… дает нам представление о том, как мы должны были бы поступать, если бы неизвестные условия Y1, Y2,…были нам в точности известны. Поэтому локально-оптимальное решение, на получение которого зачастую тратится много усилий, имеет в случае неопределенности сугубо ограниченную ценность. Совершенно очевидно, что в данном случае следует предпочесть не решение, строго оптимальное для каких-то определенных условий, а компромиссное решение, которое, не будучи, может быть,
Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ