-
1 алгоритмы динамического программирования
алгоритмы динамического программированияалгарытмы дынамічнага праграміраванняРусско-белорусский словарь математических, физических и технических терминов > алгоритмы динамического программирования
-
2 алгоритм динамического программирования
Makarov: dynamic programming algorithmУниверсальный русско-английский словарь > алгоритм динамического программирования
-
3 вероятностная модель динамического программирования
Engineering: probabilistic dynamic programming modelУниверсальный русско-английский словарь > вероятностная модель динамического программирования
-
4 задача динамического программирования
1) Mathematics: DPP (dynamic programming problem)2) Quality control: dynamic programming problemУниверсальный русско-английский словарь > задача динамического программирования
-
5 метод динамического программирования
Information technology: dynamic programming methodУниверсальный русско-английский словарь > метод динамического программирования
-
6 модель динамического программирования
Economy: dynamic programming modelУниверсальный русско-английский словарь > модель динамического программирования
-
7 процесс динамического программирования
Mathematics: dynamic programming processУниверсальный русско-английский словарь > процесс динамического программирования
-
8 теория динамического программирования
Mathematics: theory of dynamic programmingУниверсальный русско-английский словарь > теория динамического программирования
-
9 метод динамического программирования
Универсальный русско-немецкий словарь > метод динамического программирования
-
10 оптимизация посредством динамического программирования
Dictionnaire russe-français universel > оптимизация посредством динамического программирования
-
11 алгоритм динамического программирования
Русско-английский словарь по электронике > алгоритм динамического программирования
-
12 алгоритм динамического программирования
Русско-английский словарь по радиоэлектронике > алгоритм динамического программирования
-
13 модель динамического программирования
Русско-английский словарь по вычислительной технике и программированию > модель динамического программирования
-
14 модель динамического программирования
Русско-английский научно-технический словарь Масловского > модель динамического программирования
-
15 линейное программирование
линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]
линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
- экономика
- электросвязь, основные понятия
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > линейное программирование
-
16 Беллмана принцип оптимальности
Беллмана принцип оптимальности
Важнейшее положение динамического программирования, которое гласит: оптимальное поведение обладает тем свойством, что, каковы бы ни были первоначальное состояние и решение (т.е. «управление«), последующие решения должны составлять оптимальное поведение относительно состояния, получающегося в результате первого решения. Этот принцип можно выразить и рассуждая от противного: если не использовать наилучшим образом то, чем мы располагаем сейчас, то и в дальнейшем не удастся наилучшим образом распорядиться тем, что мы могли бы иметь. Следовательно, если имеется оптимальная траектория, то и любой ее участок представляет собой оптимальную траекторию. Этот принцип позволяет сформулировать эффективный метод решения широкого класса многошаговых задач. (Подробнее см. Динамическое программирование). Принцип назван по имени крупного американского математика Р.Беллмана, одного из основоположников динамического программирования.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > Беллмана принцип оптимальности
-
17 метод
метод м. биений между несущими частотами тел. Differenzträgerempfangsverfahren n; Differenzträgerverfahren nметод м. Брэгга Braggsche Drehkristallmethode f; Drehkristallmethode f; крист. Drehkristallmethode f von Braggметод м. ван Аркеля-де-Бора ж. Aufwachsverfahren n; Heißdrahtverfahren n; крист. Van-Arkel-de-Boer-Verfahren nметод м. Вентцеля-Крамерса-Бриллюэна WKB-Methode f; WKB-Näherung f; Wentzel-Kramers-Brillouin-Näherung f; quasiklassische Näherung fметод м. визуального потока с помощью красителей аэрод. Anstrichmethode f; аэрод. Anstrichverfahren nметод м. ВКБ WKB-Methode f; WKB-Näherung f; Wentzel-Kramers-Brillouin-Näherung f; quasiklassische Näherung fметод м. вращающегося кристалла Braggsche Drehkristallmethode f; Drehkristallmethode f; крист. Drehkristallmethode f von Braggметод м. вращающегося кристалла (для определения кристаллической структуры рентгеновским методом) Drehkristallmethode fметод м. Вульфа-Брэгга Braggsche Drehkristallmethode f; Drehkristallmethode f; крист. Drehkristallmethode f von Braggметод м. Дебая-Шеррера Debye-Scherrer-Methode f; крист. Debye-Scherrer-Verfahren n; опт. Kristallpulvermethode f; мет. Pulvermethode f; Pulververfahren nметод м. дополнительного канала промежуточной частоты Paralleltonbetrieb m; тел. Paralleltonverfahren nметод м. доступа через телекоммуникации Telekommunikations-Zugriffsmethode f; Zugriffsmethode f für Datenfernverarbeitungметод м. замещения Ersatzverfahren n; Substitutionsmethode f; Substitutionsverfahren n; Zweistrahlmethode f; Zweistrahlverfahren nметод м. изотопных индикаторов Indikatormethode f; Indikatorverfahren n; Isotopenmethode f; Leitisotopenmethode f; яд. Tracer-Methode f; Tracer-Verfahren nметод м. испытаний Probenmethode f; Prüftechnik f; Prüfungsverfahren n; Prüfverfahren f; Testverfahren nметод м. итераций Iterationsmethode f; мат. Iterationsverfahren n; Methode f der schrittweisen Näherung; Methode f der sukzessiven Approximationen; sukzessives Approximationsverfahren nметод м. итераций Пикара Iterationsmethode f; мат. Iterationsverfahren n; Methode f der schrittweisen Näherung; Methode f der sukzessiven Approximationen; sukzessives Approximationsverfahren nметод м. конечных элементов мат. Elementenmethode f; мат. FE- Methode f; Finit-Element-Methode f; мат. Finite-Element-Methode f; FEMметод м. меченых атомов Indikatormethode f; Indikatorverfahren n; Isotopenmethode f; Leitisotopenmethode f; яд. Tracer-Methode f; Tracer-Verfahren n; Traceverfahren nметод м. многоканальное во времени Zeitmultiplex m; свз. Zeitmultiplexverfahren n; Zeitteilverfahren nметод м. многоканальное по времени Zeitmultiplex m; свз. Zeitmultiplexverfahren n; Zeitteilverfahren nметод м. наименьших квадратов Methode f der kleinsten Quadrate; Methode f der kleinsten Quadratsummenметод м. накопления двоичной информации на ЭЛТ ж., в котором 0 изображается точкой, 1 - тире с. Punkt-Strich-Verfahren nметод м. непосредственной оценки Methode f der direkten Anzeige; direktanzeigendes Verfahren n; direktzeigendes Verfahren nметод м. непрерывного бетонирования с применением скользящей опалубки Gleitbauverfahren n; Gleitbauweise fметод м. обработки бум. Aufschlußverfahren n; Behandlungstechnik f; Behandlungsweise f; Kochverfahren n; Verarbeitungsmethode fметод м. оптической звукозаписи Lichttonverfahren n; fotooptisches Tonaufzeichnungsverfahren n; optisches Tonaufzeichnungsverfahren nметод м. отражённых волн Reflexionsseismik f; геоф. Reflexionsverfahren n; reflexionsseismisches Prospektionsverfahren n; reflexionsseismisches Verfahren nметод м. отражённых сейсмических волн Reflexionsseismik f; геоф. Reflexionsverfahren n; reflexionsseismisches Prospektionsverfahren n; reflexionsseismisches Verfahren nметод м. Пикара Iterationsmethode f; мат. Iterationsverfahren n; Methode f der schrittweisen Näherung; Methode f der sukzessiven Approximationen; sukzessives Approximationsverfahren nметод м. последовательной подстановки Methode f der sukzessiven Substitution; sukzessive Substitution fметод м. последовательных приближений мат. Annäherungsverfahren n; Iterationsmethode f; мат. Iterationsverfahren n; Methode f der schrittweisen Näherung; Methode f der sukzessiven Approximation; Methode f der sukzessiven Approximationen; мат. sukzessive Approximationsmethode f; sukzessives Approximationsverfahren nметод м. постоянного тока геоф. Gleichstromprospektionsverfahren n; Gleichstromverfahren n; geoelektrische Gleichstromsondierung fметод м. преломлённых волн Refraktionsseismik f; геоф. Refraktionsverfahren n; refraktionsseismisches Prospektionsverfahren n; refraktionsseismisches Verfahren nметод м. преломлённых сейсмических волн Refraktionsseismik f; геоф. Refraktionsverfahren n; refraktionsseismisches Prospektionsverfahren n; refraktionsseismisches Verfahren nметод м. проб и ошибок Methode f des systematischen Probierens; Probiermethode f; Rechnungsverfahren n mit fortschreitenden Näherungswerten; киб. Trial-and-error-Methode f; киб. Versuchsverfahren nметод м. прозвучивания Durchschallungsprüfung f; Durchschallungsverfahren n; Schalldurchstrahlungsverfahren nметод м. разностной факторизации Differenzenfaktorisierungsmethode f; мат. Methode f der Differenzenfaktorisierungметод м. сеток м. Differenzenverfahren n; Differenzmethode f; Differenzmeßmethode f; мат. Differenzverfahren n; Gitterpunktmethode fметод м. совпадения дробных частей порядков интерференции Bruchteilmethode f; Ordnungsbestimmung f nach der Bruchteilmethodeметод м. средних значений и средних квадратических отклонений Mittelwert-Standardabweichung-Verfahren nметод м. статистических испытаний Monte-Carlo-Methode f; Monte-Carlo-Technik f; Monte-Carlo-Verfahren nметод м. тангенциальной подачи Axialverfahren n; Tangentialverfahren n; Tangentialvorschubverfahren nметод м. тарирования Ersatzverfahren n; Substitutionsmethode f; Substitutionsverfahren n; Zweistrahlmethode f; Zweistrahlverfahren nметод м. фотоупругости Spannungsoptik f; fotoelastisches Verfahren n; spannungsoptisches Verfahren nметод м. цветного изображения с последовательным чередованием цветов по точкам или элементам изображения Punktfolgefarbenverfahren n; Punktfolgeverfahren nметод м. цветного телевидения с последовательной передачей точек Punktfolgefarbenverfahren n; Punktfolgeverfahren n; Punktwechselverfahren nметод м. чёрного ящика (метод исследования четырёхполюсника или многополюсника по взаимозависимостям входных и выходных параметров) киб. Blackbox-Methode f -
18 задача о коммивояжере
задача о коммивояжере
задача о бродячем торговце
Вид задачи математического программирования, состоит в отыскании наилучшего маршрута для коммивояжера (бродячего торговца), который должен объехать все порученные ему города и вернуться назад за кратчайший срок или с наименьшими затратами на проезд. В обобщенной форме задача формулируется как определение на сети такого пути, связывающего два или более узлов, который минимизирует (или максимизирует) некоторый критерий оптимальности, представляющий собой функцию (как правило, сумму) известных характеристик ребер этой сети. На допустимые маршруты могут быть наложены ограничения: например, запрет возвращения к уже пройденному узлу. З.о к. — одна из типичных задач, решаемых методом динамического программирования. О сложности ее говорит такой факт: если рассматриваются четыре города (точки), то число возможных маршрутов равно 6, а уже при 11 городах существует более 3,5 млн. допустимых маршрутов. В общем случае, когда число городов n, количество маршрутов равно (n-1)!, т.е. «(n-1) факториал». Задача, следовательно, заключается в поиске сокращенных способов расчета, позволяющих отказаться от сплошного перебора возможных маршрутов. Такие способы есть. Они основаны на использовании сетевых и матричных моделей. Алгоритмы, позволяющие решать на компьютерах З.о к., используются не только для выбора оптимальных маршрутов автотранспорта при кольцевой доставке товаров (например, в торговую сеть), но и при решении таких задач, которые на первый взгляд никакого отношения к З.о.к. не имеют, например, в планировании производства на конвейерах, выпускающих машины различных моделей. С помощью таких алгоритмов рассчитывают оптимальные партии, позволяющие выпускать заданный объем продукции с минимумом затрат на переналадку конвейера.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
Синонимы
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > задача о коммивояжере
-
19 задача о ранце
задача о ранце
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]
задача о ранце
задача о рюкзаке
Задача о наилучшем выборе предметов из общего их количества таким образом, чтобы их суммарный вес (или габариты и т.п.) не превышал заданного, а их суммарная полезность, или иная общая оценка, была максимальной. Решается как задача целочисленного линейного программирования, методами динамического программирования и др. Применяется, например, при планировании оптимальной загрузки самолетов, кораблей, складов. Упрощенно модель задачи о ранце можно записать так: Найти т.е. наибольшую ценность груза (xi — количество, vi — стоимость предмета i-го вида, i = 1, 2, …, n); при условиях: т.е. вес груза не превышает грузоподъемности ранца W (pi — вес i-го предмета); xi = 0, 1, 2,.. Последнее условие говорит о том, что предметы неделимы (условие целочисленности).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
- экономика
- электросвязь, основные понятия
Синонимы
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > задача о ранце
-
20 многошаговые процессы принятия решений
многошаговые процессы принятия решений
Процессы управления объектом, которые строятся как последовательная цепь решений, опирающихся на представление о состоянии объекта на момент решения и о конечной цели управления. К ним относятся также процессы решения некоторых статических задач (например, линейного программирования), если решение находится не сразу, а в несколько этапов, т.е. путем многошагового расчета. Оптимизация многошаговых процессов — предмет динамического программирования.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > многошаговые процессы принятия решений
- 1
- 2
См. также в других словарях:
AWL (язык программирования) — AWL (Alternative Web Language) Класс языка: мультипарадигмальный: функциональный, процедурный, объектно ориентированный Тип исполнения: интерпретируемый Появился в: 2005 г. Типизация данных: динамическая … Википедия
Сравнение языков программирования — Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей. Условные обозначения … Википедия
Язык программирования Алгол — язык программирования, предназначенный для решения численных задач. Программа на языке ALGOL имеет блочную структуру, позволяющую эффективно реализовывать механизмы динамического распределения памяти. По английски: ALGOL language См. также:… … Финансовый словарь
Self (язык программирования) — Self объектно ориентированный, прототипный язык программирования, который задумывался как развитие языка Xerox PARC, а потом в Стэндфордском университете. Это была экспериментальная разработка, целью которой было выяснить, насколько далеко можно… … Википедия
Динамический язык программирования — Динамический язык язык программирования, который позволяет определять типы данных и осуществлять синтаксический анализ и компиляцию «на лету», на этапе выполнения программы. Динамические языки удобны для быстрой разработки приложений.… … Википедия
Динамические языки программирования — Динамический язык позволяет определять типы данных и осуществлять синтаксический анализ и компиляцию «на лету», непосредственно на этапе выполнения. Динамические языки больше подходят для быстрой разработки приложений. К динамическим языкам… … Википедия
Динамическое программирование — в теории управления и теории вычислительных систем способ решения сложных задач путём разбиения их на более простые подзадачи. Он применим к задачам с оптимальной подструктурой (англ.), выглядящим как набор перекрывающихся подзадач,… … Википедия
Оптимальное управление — Оптимальное управление это задача проектирования системы, обеспечивающей для заданного объекта управления или процесса закон управления или управляющую последовательность воздействий, обеспечивающих максимум или минимум заданной… … Википедия
Алгоритм Нидлмана — Алгоритм Нидлмана Вунша это алгоритм для выполнения выравнивания двух последовательностей (будем называть их и ), который используется в биоинформатике при построении выравниваний аминокислотных или нуклеотидных последовательностей.… … Википедия
ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПОЗИЦИОННОЕ — решение задачи оптимального управления математической теории, состоящей в синтезе оптимального управления в виде стратегии управления по принципу обратной связи, как функции текущего состояния (позиции) процесса (см. [1] [3]). Последнее… … Математическая энциклопедия
Задача о ранце — Пример задачи о ранце: необходимо разместить ящики в рюкзак при условии на вместимость рюкзака 15 кг, так чтобы суммарная полезность предметов в рюкзаке была максимальной. Задача о ранце (рюкзаке) (англ. … Википедия