область+принятия

система поддержки принятия решения
СППР
Область применения СППР — это прежде всего слабоструктурированные проблемы. Для задач, которые относятся к области применения СППР, характерна неопределенность, делающая практически невозможным отыскание единственного объективно наилучшего решения. Поэтому при принятии решений в таких ситуациях должен использоваться более тонкий инструментарий определения системы предпочтений, более глубокий сопоставительный анализ альтернативных вариантов необходимое информационное обеспечение лиц, принимающих решение".
Считается, что "... если экспертные системы предназначены для принятия решения в достаточно стандартных ситуациях и позволяют воспользоваться опытом и знаниями высококвалифицированных специалистов в области принятия решения, то СППР предназначены для поддержки принятия решения в менее стандартных ситуациях при управлении слабоструктурированными объектами".
[Литвак Б.Г., Экспертные технологии в управлении, М., "Дело", 2004 г.]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Можно выделить две категории приложений в БД:

• оперативная обработка транзакций (OLTP - Online Transaction Processing) и
• системы поддержки принятия решений ( DSS - Decision Support System).

OLTP-системы используются для создания приложений, поддерживающих ежедневную активность организации. Обычно это критические для деятельности приложения, требующие быстроты отклика и жесткого контроля над безопасностью и целостностью данных.

DSS, как правило, крупнее, чем OLTP-системы. Обычно они используются с целью анализа данных и выдачи отчетов и рекомендаций. Пользователи должны иметь возможность конструировать запросы различной сложности, осуществлять поиск зависимостей, выводить данные на графики и использовать информацию в других приложениях типа электронных таблиц, текстовых процессорах и статистических пакетов. Еще более широкую поддержку в процессе принятия решений обеспечивают системы оперативной аналитической обработки (OLAP - Online Analytical Processing).

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• СППР

EN

• Decision Support System
• decision support systems
• Decision-Making Support System

система поддержки решений
Соединение комплекса программных средств и аналитических моделей для решения широкого круга сложных задач в различных областях жизни, в том числе и в экономике, прежде всего — в производстве. Это направление менеджмента получило на Западе широкое распространение в конце ХХ в. С.п.р. использует достижения в развитии информационных систем и банков данных, исследовании операций, интерактивных режимов работы с ЭВМ. Мощное математическое обеспечение позволяет формулировать цели управления, корректировать их с учетом желаний и опыта менеджеров (этот опыт автоматически формализуется и фиксируется системой в процессе ее работы), находить и предлагать оптимальные средства и пути достижения целей. Существуют системы поддержки не только индивидуальных, но и коллективных решений. В последнем случае специальная программа ранжирует участников по степени их компетенции, учитывая это при согласовании мнений и выработке обобщенных рекомендаций. Многие С.п.р. основаны на формализации функции полезности пользователя и выдаче альтернативы, максимизирующей эту функцию.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• decision support system

системы поддержки принятия решений
ПО, помогающее при принятии решений.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• Decision Support System
• DSS

система поддержки принятия решения
СППР
Область применения СППР — это прежде всего слабоструктурированные проблемы. Для задач, которые относятся к области применения СППР, характерна неопределенность, делающая практически невозможным отыскание единственного объективно наилучшего решения. Поэтому при принятии решений в таких ситуациях должен использоваться более тонкий инструментарий определения системы предпочтений, более глубокий сопоставительный анализ альтернативных вариантов необходимое информационное обеспечение лиц, принимающих решение".
Считается, что "... если экспертные системы предназначены для принятия решения в достаточно стандартных ситуациях и позволяют воспользоваться опытом и знаниями высококвалифицированных специалистов в области принятия решения, то СППР предназначены для поддержки принятия решения в менее стандартных ситуациях при управлении слабоструктурированными объектами".
[Литвак Б.Г., Экспертные технологии в управлении, М., "Дело", 2004 г.]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Можно выделить две категории приложений в БД:

• оперативная обработка транзакций (OLTP - Online Transaction Processing) и
• системы поддержки принятия решений ( DSS - Decision Support System).

OLTP-системы используются для создания приложений, поддерживающих ежедневную активность организации. Обычно это критические для деятельности приложения, требующие быстроты отклика и жесткого контроля над безопасностью и целостностью данных.

DSS, как правило, крупнее, чем OLTP-системы. Обычно они используются с целью анализа данных и выдачи отчетов и рекомендаций. Пользователи должны иметь возможность конструировать запросы различной сложности, осуществлять поиск зависимостей, выводить данные на графики и использовать информацию в других приложениях типа электронных таблиц, текстовых процессорах и статистических пакетов. Еще более широкую поддержку в процессе принятия решений обеспечивают системы оперативной аналитической обработки (OLAP - Online Analytical Processing).

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• СППР

EN

• Decision Support System
• decision support systems
• Decision-Making Support System

система поддержки принятия решения
СППР
Область применения СППР — это прежде всего слабоструктурированные проблемы. Для задач, которые относятся к области применения СППР, характерна неопределенность, делающая практически невозможным отыскание единственного объективно наилучшего решения. Поэтому при принятии решений в таких ситуациях должен использоваться более тонкий инструментарий определения системы предпочтений, более глубокий сопоставительный анализ альтернативных вариантов необходимое информационное обеспечение лиц, принимающих решение".
Считается, что "... если экспертные системы предназначены для принятия решения в достаточно стандартных ситуациях и позволяют воспользоваться опытом и знаниями высококвалифицированных специалистов в области принятия решения, то СППР предназначены для поддержки принятия решения в менее стандартных ситуациях при управлении слабоструктурированными объектами".
[Литвак Б.Г., Экспертные технологии в управлении, М., "Дело", 2004 г.]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Можно выделить две категории приложений в БД:

• оперативная обработка транзакций (OLTP - Online Transaction Processing) и
• системы поддержки принятия решений ( DSS - Decision Support System).

OLTP-системы используются для создания приложений, поддерживающих ежедневную активность организации. Обычно это критические для деятельности приложения, требующие быстроты отклика и жесткого контроля над безопасностью и целостностью данных.

DSS, как правило, крупнее, чем OLTP-системы. Обычно они используются с целью анализа данных и выдачи отчетов и рекомендаций. Пользователи должны иметь возможность конструировать запросы различной сложности, осуществлять поиск зависимостей, выводить данные на графики и использовать информацию в других приложениях типа электронных таблиц, текстовых процессорах и статистических пакетов. Еще более широкую поддержку в процессе принятия решений обеспечивают системы оперативной аналитической обработки (OLAP - Online Analytical Processing).

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• СППР

EN

• Decision Support System
• decision support systems
• Decision-Making Support System

решение
Выбор альтернативы.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

решение
(в планировании и управлении, исследовании операций, экономико-математическом моделировании) — 1. Выбор одной или нескольких альтернатив из множества возможных (вариантов Р.). 2. Процесс (алгоритм) осуществления такого выбора. Этот выбор основывается на оценке и сопоставлении ожидаемых результатов принятия тех или иных альтернатив с точки зрения целей (или цели), поставленных в решаемой задаче. Для принятия Р., таким образом, необходимы: четко сформулированная цель; список альтернативных возможностей (стратегий, т.е. вариантов распределения сил и средств и т.д.) и правила выбора между ними, т.е. в общем случае, критерий качества Р.; знание факторов, которые могут повлиять на результат при принятии того или иного Р. В исследовании операций и в целом в экономико-математических методах распространено обоснование Р. не непосредственно (например, путем реального экономического эксперимента), а с помощью экономико-математических моделей. Принято говорить о решении модели, т.е. о выборе такой совокупности значений ее переменных, которая обеспечивает наилучшее по какому-либо критерию значение целевой функции. Как видно, данное выше общее определение относится и к понятию «Р. модели», поскольку оно означает отбор из ряда возможных вариантов (векторов) значений переменных (каждый из них — альтернатива) того варианта, который приводит к лучшему результату. Надо лишь учесть, что поскольку модель не может быть точным отражением действительности, Р. модели не обязательно будет решением реальной задачи; во всяком случае при переходе от модели к действительности нужна дополнительная проверка адекватности Р. Процессы Р. моделей подразделяются на аналитические и численные. Метод аналитического Р. — последовательность математических преобразований, приводящих к заданному результату (например, к формуле, выражающей зависимость экстремального значения функции от ее аргументов). В этом случае численные значения переменных (см. Аналитические методы решения моделей) включаются лишь на последнем этапе. Численные методы получения Р., среди которых наибольшее значение имеют итеративные (см. Численные методы оптимизации), отличаются тем, что в них численные значения переменных участвуют в процессе Р. с самого начала, и на каждом этапе проверяется, соответствуют ли они заданной цели: в случае положительного ответа процесс Р. заканчивается, в случае отрицательного — продолжается. Полученное Р. обычно не является окончательным — изменение условий и целей всегда может поставить вопрос о его корректировке, подстройке. Корректировка (иногда она также называется “управление решением”) — необходимое условие успешного внедрения моделей в практику. Классификация моделей принятия Р. пока не разработана. Есть лишь частичные классификации по отдельным аспектам. Например, а) по степени сложности: простые, принимаемые по одному критерию оценки и выбора альтернатив, и сложные — принимаемые по нескольким критериям; б) по имеющейся информации о возможных результатах: Р., принимаемые в условиях определенности (см. Детерминированные задачи), неопределенности, риска (частичной неопределенности); в) по временному охвату: стратегические и тактические; г) по виду зависимости переменных от времени: статические и динамические; д) по числу лиц, принимающих Р.: индивидуальные и групповые. В последнем случае возникает необходимость согласования индивидуальных Р. (см., например, Теория группового выбора, Согласование плановых решений), различаются также дискретные и непрерывные Р. См. также: Алгоритм управления, Дерево решений, Лицо, принимающее решения, Многошаговые процессы принятия решений, Область допустимых решений, Планово-экономическая задача, Последовательные методы принятия решений, Решение игры, Системы поддержки решений, Теория решений, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач, Экономические решения.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент в целом
• экономика

EN

• decision
• model solution

3.9 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

3.130 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

принятие решения
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• decision

решение
Выбор альтернативы.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

решение
(в планировании и управлении, исследовании операций, экономико-математическом моделировании) — 1. Выбор одной или нескольких альтернатив из множества возможных (вариантов Р.). 2. Процесс (алгоритм) осуществления такого выбора. Этот выбор основывается на оценке и сопоставлении ожидаемых результатов принятия тех или иных альтернатив с точки зрения целей (или цели), поставленных в решаемой задаче. Для принятия Р., таким образом, необходимы: четко сформулированная цель; список альтернативных возможностей (стратегий, т.е. вариантов распределения сил и средств и т.д.) и правила выбора между ними, т.е. в общем случае, критерий качества Р.; знание факторов, которые могут повлиять на результат при принятии того или иного Р. В исследовании операций и в целом в экономико-математических методах распространено обоснование Р. не непосредственно (например, путем реального экономического эксперимента), а с помощью экономико-математических моделей. Принято говорить о решении модели, т.е. о выборе такой совокупности значений ее переменных, которая обеспечивает наилучшее по какому-либо критерию значение целевой функции. Как видно, данное выше общее определение относится и к понятию «Р. модели», поскольку оно означает отбор из ряда возможных вариантов (векторов) значений переменных (каждый из них — альтернатива) того варианта, который приводит к лучшему результату. Надо лишь учесть, что поскольку модель не может быть точным отражением действительности, Р. модели не обязательно будет решением реальной задачи; во всяком случае при переходе от модели к действительности нужна дополнительная проверка адекватности Р. Процессы Р. моделей подразделяются на аналитические и численные. Метод аналитического Р. — последовательность математических преобразований, приводящих к заданному результату (например, к формуле, выражающей зависимость экстремального значения функции от ее аргументов). В этом случае численные значения переменных (см. Аналитические методы решения моделей) включаются лишь на последнем этапе. Численные методы получения Р., среди которых наибольшее значение имеют итеративные (см. Численные методы оптимизации), отличаются тем, что в них численные значения переменных участвуют в процессе Р. с самого начала, и на каждом этапе проверяется, соответствуют ли они заданной цели: в случае положительного ответа процесс Р. заканчивается, в случае отрицательного — продолжается. Полученное Р. обычно не является окончательным — изменение условий и целей всегда может поставить вопрос о его корректировке, подстройке. Корректировка (иногда она также называется “управление решением”) — необходимое условие успешного внедрения моделей в практику. Классификация моделей принятия Р. пока не разработана. Есть лишь частичные классификации по отдельным аспектам. Например, а) по степени сложности: простые, принимаемые по одному критерию оценки и выбора альтернатив, и сложные — принимаемые по нескольким критериям; б) по имеющейся информации о возможных результатах: Р., принимаемые в условиях определенности (см. Детерминированные задачи), неопределенности, риска (частичной неопределенности); в) по временному охвату: стратегические и тактические; г) по виду зависимости переменных от времени: статические и динамические; д) по числу лиц, принимающих Р.: индивидуальные и групповые. В последнем случае возникает необходимость согласования индивидуальных Р. (см., например, Теория группового выбора, Согласование плановых решений), различаются также дискретные и непрерывные Р. См. также: Алгоритм управления, Дерево решений, Лицо, принимающее решения, Многошаговые процессы принятия решений, Область допустимых решений, Планово-экономическая задача, Последовательные методы принятия решений, Решение игры, Системы поддержки решений, Теория решений, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач, Экономические решения.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент в целом
• экономика

EN

• decision
• model solution

решение (таможни)
Акт индивидуального характера, которым таможенная служба принимает решение по вопросу, предусмотренному таможенным законодательством (Глава 2 Генерального приложения к Пересмотренной Киотской конвенции)
[Упрощение процедур торговли: англо-русский глоссарий терминов (пересмотренное второе издание) НЬЮ-ЙОРК, ЖЕНЕВА, МОСКВА 2011 год]

EN

decision
The individual act by which the customs decide upon a matter relating to customs law (General annex, Chapter 2, to the Revised Kyoto Cconvention)
[Trade Facilitation Terms: An English - Russian Glossary (revised second edition) NEW YORK, GENEVA, MOSCOW 2291]

Тематики

• торговля

EN

• decision

3.9 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

3.130 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

решение
Выбор альтернативы.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

решение
(в планировании и управлении, исследовании операций, экономико-математическом моделировании) — 1. Выбор одной или нескольких альтернатив из множества возможных (вариантов Р.). 2. Процесс (алгоритм) осуществления такого выбора. Этот выбор основывается на оценке и сопоставлении ожидаемых результатов принятия тех или иных альтернатив с точки зрения целей (или цели), поставленных в решаемой задаче. Для принятия Р., таким образом, необходимы: четко сформулированная цель; список альтернативных возможностей (стратегий, т.е. вариантов распределения сил и средств и т.д.) и правила выбора между ними, т.е. в общем случае, критерий качества Р.; знание факторов, которые могут повлиять на результат при принятии того или иного Р. В исследовании операций и в целом в экономико-математических методах распространено обоснование Р. не непосредственно (например, путем реального экономического эксперимента), а с помощью экономико-математических моделей. Принято говорить о решении модели, т.е. о выборе такой совокупности значений ее переменных, которая обеспечивает наилучшее по какому-либо критерию значение целевой функции. Как видно, данное выше общее определение относится и к понятию «Р. модели», поскольку оно означает отбор из ряда возможных вариантов (векторов) значений переменных (каждый из них — альтернатива) того варианта, который приводит к лучшему результату. Надо лишь учесть, что поскольку модель не может быть точным отражением действительности, Р. модели не обязательно будет решением реальной задачи; во всяком случае при переходе от модели к действительности нужна дополнительная проверка адекватности Р. Процессы Р. моделей подразделяются на аналитические и численные. Метод аналитического Р. — последовательность математических преобразований, приводящих к заданному результату (например, к формуле, выражающей зависимость экстремального значения функции от ее аргументов). В этом случае численные значения переменных (см. Аналитические методы решения моделей) включаются лишь на последнем этапе. Численные методы получения Р., среди которых наибольшее значение имеют итеративные (см. Численные методы оптимизации), отличаются тем, что в них численные значения переменных участвуют в процессе Р. с самого начала, и на каждом этапе проверяется, соответствуют ли они заданной цели: в случае положительного ответа процесс Р. заканчивается, в случае отрицательного — продолжается. Полученное Р. обычно не является окончательным — изменение условий и целей всегда может поставить вопрос о его корректировке, подстройке. Корректировка (иногда она также называется “управление решением”) — необходимое условие успешного внедрения моделей в практику. Классификация моделей принятия Р. пока не разработана. Есть лишь частичные классификации по отдельным аспектам. Например, а) по степени сложности: простые, принимаемые по одному критерию оценки и выбора альтернатив, и сложные — принимаемые по нескольким критериям; б) по имеющейся информации о возможных результатах: Р., принимаемые в условиях определенности (см. Детерминированные задачи), неопределенности, риска (частичной неопределенности); в) по временному охвату: стратегические и тактические; г) по виду зависимости переменных от времени: статические и динамические; д) по числу лиц, принимающих Р.: индивидуальные и групповые. В последнем случае возникает необходимость согласования индивидуальных Р. (см., например, Теория группового выбора, Согласование плановых решений), различаются также дискретные и непрерывные Р. См. также: Алгоритм управления, Дерево решений, Лицо, принимающее решения, Многошаговые процессы принятия решений, Область допустимых решений, Планово-экономическая задача, Последовательные методы принятия решений, Решение игры, Системы поддержки решений, Теория решений, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач, Экономические решения.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент в целом
• экономика

EN

• decision
• model solution

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

• linear programming

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

• linear programming

альтернатива
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

альтернатива
альтернативная стратегия
Понятие исследования операций, теории игр, теории решений, — возможный вариант решения задачи. Обычно под термином «А.», понимается как само решение, так и результат (исход) его реализации. Соответственно, множество альтернатив совпадает с множеством конечных исходов, результатов (изоморфно ему). [1] Такое отождествление в большинстве случаев оправданно, однако возможны ситуации, когда эти понятия необходимо различать (например, в ситуациях риска и неопределенности). Те задачи исследования операций, которые состоят в выборе одной из существующих (известных) А., называются задачами оценки, а задачи, которые состоят в разработке новых стратегий (если, например, существующие оказываются недостаточными для достижения цели), называются задачами разработки. В ряде случаев, например, в играх (см. Теория игр), возникает необходимость выяснения альтернативных контрстратегий, т.е. возможных действий других участников игры или действий «природы«, способных отрицательно повлиять на результаты решения задачи, несмотря на удачный выбор стратегии. Постановка задачи исследования операций может считаться законченной лишь тогда, когда определен список альтернатив и способ (критерий) выбора наилучшей из них для достижения заданной цели. Для выбора необходимо упорядочение альтернатив. — их размещение в определенном порядке, как правило, в порядке возрастания полезности ожидаемых или фактических конечных исходов (хотя возможны и иные принципы упорядочения). Используется,например, такая запись: если альтернатива x предпочитается или равноценна альтернативе y, то они составляют упорядоченную пару (x, y). Важные виды альтернатив: Альтернатива детерминированная (Determined, determinative alternative) - решение, о котором известно, что оно безусловно приведет к некоторому конкретному результату (исходу). Альтернативы допустимые ( Feasible alternatives) - отобранные в процессе принятия решения, о которых известно, что они осуществимы и (по предварительному прогнозу) их возможный результат желателен, т.е. не противоречит намерениям принимающего решение. Множество допустимых А. рассматривается в задаче принятия любого решения (см. также Область допустимых решений). Альтернатива стохастическая (Stochastic alternative) - решение, выбранное случайным образом из множества возможных (в зависимости, например, от склонности решающего к риску), или решение, исходы которого носят случайный характер, либо и то, и другое. Во втором из указанных случаев стохастическое решение удается сводить к детерминированному, если, например, результатом считать средний из возможных результатов принятия данной А. См. также Бинарное отношение, Доминирование альтернатив, Предпочтение, Ранжирование экономических величин. [1] В обыденной речи слово “альтернатива” понимается как необходимость выбора между взаимоисключающими возможностями (вариантами решений).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

Синонимы

• альтернативная стратегия

EN

• alternative
• alternative decision
• alternative strategy

альтернатива
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

альтернатива
альтернативная стратегия
Понятие исследования операций, теории игр, теории решений, — возможный вариант решения задачи. Обычно под термином «А.», понимается как само решение, так и результат (исход) его реализации. Соответственно, множество альтернатив совпадает с множеством конечных исходов, результатов (изоморфно ему). [1] Такое отождествление в большинстве случаев оправданно, однако возможны ситуации, когда эти понятия необходимо различать (например, в ситуациях риска и неопределенности). Те задачи исследования операций, которые состоят в выборе одной из существующих (известных) А., называются задачами оценки, а задачи, которые состоят в разработке новых стратегий (если, например, существующие оказываются недостаточными для достижения цели), называются задачами разработки. В ряде случаев, например, в играх (см. Теория игр), возникает необходимость выяснения альтернативных контрстратегий, т.е. возможных действий других участников игры или действий «природы«, способных отрицательно повлиять на результаты решения задачи, несмотря на удачный выбор стратегии. Постановка задачи исследования операций может считаться законченной лишь тогда, когда определен список альтернатив и способ (критерий) выбора наилучшей из них для достижения заданной цели. Для выбора необходимо упорядочение альтернатив. — их размещение в определенном порядке, как правило, в порядке возрастания полезности ожидаемых или фактических конечных исходов (хотя возможны и иные принципы упорядочения). Используется,например, такая запись: если альтернатива x предпочитается или равноценна альтернативе y, то они составляют упорядоченную пару (x, y). Важные виды альтернатив: Альтернатива детерминированная (Determined, determinative alternative) - решение, о котором известно, что оно безусловно приведет к некоторому конкретному результату (исходу). Альтернативы допустимые ( Feasible alternatives) - отобранные в процессе принятия решения, о которых известно, что они осуществимы и (по предварительному прогнозу) их возможный результат желателен, т.е. не противоречит намерениям принимающего решение. Множество допустимых А. рассматривается в задаче принятия любого решения (см. также Область допустимых решений). Альтернатива стохастическая (Stochastic alternative) - решение, выбранное случайным образом из множества возможных (в зависимости, например, от склонности решающего к риску), или решение, исходы которого носят случайный характер, либо и то, и другое. Во втором из указанных случаев стохастическое решение удается сводить к детерминированному, если, например, результатом считать средний из возможных результатов принятия данной А. См. также Бинарное отношение, Доминирование альтернатив, Предпочтение, Ранжирование экономических величин. [1] В обыденной речи слово “альтернатива” понимается как необходимость выбора между взаимоисключающими возможностями (вариантами решений).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

Синонимы

• альтернативная стратегия

EN

• alternative
• alternative decision
• alternative strategy

альтернативный
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• alternative
• alt

альтернативный
—
[http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index&d=23]

Тематики

• защита информации

EN

• alternative

выбор альтернативы
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• alternative

альтернатива
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

альтернатива
альтернативная стратегия
Понятие исследования операций, теории игр, теории решений, — возможный вариант решения задачи. Обычно под термином «А.», понимается как само решение, так и результат (исход) его реализации. Соответственно, множество альтернатив совпадает с множеством конечных исходов, результатов (изоморфно ему). [1] Такое отождествление в большинстве случаев оправданно, однако возможны ситуации, когда эти понятия необходимо различать (например, в ситуациях риска и неопределенности). Те задачи исследования операций, которые состоят в выборе одной из существующих (известных) А., называются задачами оценки, а задачи, которые состоят в разработке новых стратегий (если, например, существующие оказываются недостаточными для достижения цели), называются задачами разработки. В ряде случаев, например, в играх (см. Теория игр), возникает необходимость выяснения альтернативных контрстратегий, т.е. возможных действий других участников игры или действий «природы«, способных отрицательно повлиять на результаты решения задачи, несмотря на удачный выбор стратегии. Постановка задачи исследования операций может считаться законченной лишь тогда, когда определен список альтернатив и способ (критерий) выбора наилучшей из них для достижения заданной цели. Для выбора необходимо упорядочение альтернатив. — их размещение в определенном порядке, как правило, в порядке возрастания полезности ожидаемых или фактических конечных исходов (хотя возможны и иные принципы упорядочения). Используется,например, такая запись: если альтернатива x предпочитается или равноценна альтернативе y, то они составляют упорядоченную пару (x, y). Важные виды альтернатив: Альтернатива детерминированная (Determined, determinative alternative) - решение, о котором известно, что оно безусловно приведет к некоторому конкретному результату (исходу). Альтернативы допустимые ( Feasible alternatives) - отобранные в процессе принятия решения, о которых известно, что они осуществимы и (по предварительному прогнозу) их возможный результат желателен, т.е. не противоречит намерениям принимающего решение. Множество допустимых А. рассматривается в задаче принятия любого решения (см. также Область допустимых решений). Альтернатива стохастическая (Stochastic alternative) - решение, выбранное случайным образом из множества возможных (в зависимости, например, от склонности решающего к риску), или решение, исходы которого носят случайный характер, либо и то, и другое. Во втором из указанных случаев стохастическое решение удается сводить к детерминированному, если, например, результатом считать средний из возможных результатов принятия данной А. См. также Бинарное отношение, Доминирование альтернатив, Предпочтение, Ранжирование экономических величин. [1] В обыденной речи слово “альтернатива” понимается как необходимость выбора между взаимоисключающими возможностями (вариантами решений).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

Синонимы

• альтернативная стратегия

EN

• alternative
• alternative decision
• alternative strategy

альтернатива
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

альтернатива
альтернативная стратегия
Понятие исследования операций, теории игр, теории решений, — возможный вариант решения задачи. Обычно под термином «А.», понимается как само решение, так и результат (исход) его реализации. Соответственно, множество альтернатив совпадает с множеством конечных исходов, результатов (изоморфно ему). [1] Такое отождествление в большинстве случаев оправданно, однако возможны ситуации, когда эти понятия необходимо различать (например, в ситуациях риска и неопределенности). Те задачи исследования операций, которые состоят в выборе одной из существующих (известных) А., называются задачами оценки, а задачи, которые состоят в разработке новых стратегий (если, например, существующие оказываются недостаточными для достижения цели), называются задачами разработки. В ряде случаев, например, в играх (см. Теория игр), возникает необходимость выяснения альтернативных контрстратегий, т.е. возможных действий других участников игры или действий «природы«, способных отрицательно повлиять на результаты решения задачи, несмотря на удачный выбор стратегии. Постановка задачи исследования операций может считаться законченной лишь тогда, когда определен список альтернатив и способ (критерий) выбора наилучшей из них для достижения заданной цели. Для выбора необходимо упорядочение альтернатив. — их размещение в определенном порядке, как правило, в порядке возрастания полезности ожидаемых или фактических конечных исходов (хотя возможны и иные принципы упорядочения). Используется,например, такая запись: если альтернатива x предпочитается или равноценна альтернативе y, то они составляют упорядоченную пару (x, y). Важные виды альтернатив: Альтернатива детерминированная (Determined, determinative alternative) - решение, о котором известно, что оно безусловно приведет к некоторому конкретному результату (исходу). Альтернативы допустимые ( Feasible alternatives) - отобранные в процессе принятия решения, о которых известно, что они осуществимы и (по предварительному прогнозу) их возможный результат желателен, т.е. не противоречит намерениям принимающего решение. Множество допустимых А. рассматривается в задаче принятия любого решения (см. также Область допустимых решений). Альтернатива стохастическая (Stochastic alternative) - решение, выбранное случайным образом из множества возможных (в зависимости, например, от склонности решающего к риску), или решение, исходы которого носят случайный характер, либо и то, и другое. Во втором из указанных случаев стохастическое решение удается сводить к детерминированному, если, например, результатом считать средний из возможных результатов принятия данной А. См. также Бинарное отношение, Доминирование альтернатив, Предпочтение, Ранжирование экономических величин. [1] В обыденной речи слово “альтернатива” понимается как необходимость выбора между взаимоисключающими возможностями (вариантами решений).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

Синонимы

• альтернативная стратегия

EN

• alternative
• alternative decision
• alternative strategy

ограничения модели
Запись условий, в которых действительны расчеты, использующие эту модель. Обычно представляя собою систему уравнений и неравенств, они в совокупности определяют область допустимых решений (допустимое множество). Совместность системы ограничений — обязательное условие разрешимости модели: в случае несовместности этой системы допустимое множество является пустым. На практике в качестве О.м. часто выступают ресурсы сырья и материалов, капиталовложения, возможные варианты расширения предприятий, потребности в готовой продукции и т.п. Как правило, если снять ограничения задачи, то показатели ее решения окажутся лучше, чем при решении, соответствующем реальным условиям. И, наоборот, если сделать ограничения более жесткими и тем самым сократить возможности выбора вариантов, то решение окажется, как правило, хуже. В первом случае оно будет оптимистичным, во втором — пессимистичным. Это, между прочим, открывает возможность приблизительного, прикидочного решения некоторых оптимизационных задач: меняя ограничения, можно оценить диапазон значений, в пределах которых находятся решения задачи. На рис.O.3 а, б показаны некоторые важнейшие типы О.м., определяющих область допустимых решений в задачах математического программирования. (Для наглядности — в 2-мерном пространстве, в его первом квадранте). Ограничения I, II, Y — линейные, III, IY, YI — нелинейные. Линейными ограничениями являются на рис. O.3а также оси координат; иначе говоря, в область допустимых решений здесь входят все точки, удовлетворяющие I и II, но кроме того, отвечающие условию  x1  ? 0, x2 ? 0 (см. Неотрицательность значений). Кривая IY — ограничение переменной x2 сверху, YI — ограничение той же переменной снизу. Запись типа  a? x ?b  называется двусторонним ограничением. Все показанные ограничения относятся к типу ограничений-неравенств. Что касается ограничений-равенств, то они определяют область допустимых решений как точку (в одномерном пространстве), как линию (в двумерном пространстве), как гиперповерхность (в многомерном пространстве). Экономико-математические ограничения разделяются также на детерминированные (см. рис. O.3 а, б) и стохастические (см. рис.O.3 в). В последнем случае серия кривых АВС отображает возможные случайные реализации стохастического ограничения. В задачах математического программирования системы ограничений (т.е. выражающих их уравнений и неравенств) удобно записывать в векторной форме: f (x) = b или f (x) ? b и т.п., где x — вектор-столбец управляющих переменных xi (i = 1, 2, …, n), b — вектор-столбец, компонентами которого являются функции ограничений bi (примеры см. в статье Математическое программирование). В моделях планирования ограничения снизу имеют смысл плановых заданий (которые допустимо перевыполнять), ограничения сверху — смысл «квот» на выпуск тех или иных видов продукции. При совпадении ограничений сверху и снизу экономический субъект полностью лишается свободы принятия решений в данной области. В системах моделей различаются общесистемные (или глобальные) О.м., имеющие силу для всей моделируемой экономической системы, и локальные ограничения для моделей отдельных подсистем. Несовместность локальных ограничений с общесистемными приводит к неразрешимости системы моделей.   Рис.О.3  Линейные и нелинейные ограничения
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• model constraints

ограничения модели
Запись условий, в которых действительны расчеты, использующие эту модель. Обычно представляя собою систему уравнений и неравенств, они в совокупности определяют область допустимых решений (допустимое множество). Совместность системы ограничений — обязательное условие разрешимости модели: в случае несовместности этой системы допустимое множество является пустым. На практике в качестве О.м. часто выступают ресурсы сырья и материалов, капиталовложения, возможные варианты расширения предприятий, потребности в готовой продукции и т.п. Как правило, если снять ограничения задачи, то показатели ее решения окажутся лучше, чем при решении, соответствующем реальным условиям. И, наоборот, если сделать ограничения более жесткими и тем самым сократить возможности выбора вариантов, то решение окажется, как правило, хуже. В первом случае оно будет оптимистичным, во втором — пессимистичным. Это, между прочим, открывает возможность приблизительного, прикидочного решения некоторых оптимизационных задач: меняя ограничения, можно оценить диапазон значений, в пределах которых находятся решения задачи. На рис.O.3 а, б показаны некоторые важнейшие типы О.м., определяющих область допустимых решений в задачах математического программирования. (Для наглядности — в 2-мерном пространстве, в его первом квадранте). Ограничения I, II, Y — линейные, III, IY, YI — нелинейные. Линейными ограничениями являются на рис. O.3а также оси координат; иначе говоря, в область допустимых решений здесь входят все точки, удовлетворяющие I и II, но кроме того, отвечающие условию  x1  ? 0, x2 ? 0 (см. Неотрицательность значений). Кривая IY — ограничение переменной x2 сверху, YI — ограничение той же переменной снизу. Запись типа  a? x ?b  называется двусторонним ограничением. Все показанные ограничения относятся к типу ограничений-неравенств. Что касается ограничений-равенств, то они определяют область допустимых решений как точку (в одномерном пространстве), как линию (в двумерном пространстве), как гиперповерхность (в многомерном пространстве). Экономико-математические ограничения разделяются также на детерминированные (см. рис. O.3 а, б) и стохастические (см. рис.O.3 в). В последнем случае серия кривых АВС отображает возможные случайные реализации стохастического ограничения. В задачах математического программирования системы ограничений (т.е. выражающих их уравнений и неравенств) удобно записывать в векторной форме: f (x) = b или f (x) ? b и т.п., где x — вектор-столбец управляющих переменных xi (i = 1, 2, …, n), b — вектор-столбец, компонентами которого являются функции ограничений bi (примеры см. в статье Математическое программирование). В моделях планирования ограничения снизу имеют смысл плановых заданий (которые допустимо перевыполнять), ограничения сверху — смысл «квот» на выпуск тех или иных видов продукции. При совпадении ограничений сверху и снизу экономический субъект полностью лишается свободы принятия решений в данной области. В системах моделей различаются общесистемные (или глобальные) О.м., имеющие силу для всей моделируемой экономической системы, и локальные ограничения для моделей отдельных подсистем. Несовместность локальных ограничений с общесистемными приводит к неразрешимости системы моделей.   Рис.О.3  Линейные и нелинейные ограничения
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• model constraints

опасный район
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• hazardous area
• HA

3.1.3 взрывоопасная зона (hazardous area): Зона, в которой присутствует взрывоопасная газовая среда или ее присутствие возможно в таких количествах, что для безопасного применения электрооборудования требуется применение специальных мер при конструировании, установке и обслуживании.

Примечание - В настоящем стандарте «зона» - трехмерная область или пространство.

Источник: ГОСТ Р 52350.14-2006: Электрооборудование для взрывоопасных газовых сред. Часть 14. Электроустановки во взрывоопасных зонах (кроме подземных выработок) оригинал документа

3.16 взрывоопасная зона (hazardous area): Зона, в которой присутствует горючая пыль в виде облака или предполагается ее наличие в объеме, который требует специальных мер предосторожности, предъявляемых к конструкции и применению электрооборудования для предотвращения воспламенения взрывоопасной пылевоздушной смеси.

Примечание - Взрывоопасные зоны подразделяют на зоны по частоте и продолжительности присутствия взрывоопасных пылевоздушных смесей.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61241-14-2008: Электрооборудование, применяемое в зонах, опасных по воспламенению горючей пыли. Часть 14. Выбор и установка оригинал документа

3.2.1 взрывоопасная зона (hazardous area): Зона, в которой присутствует взрывоопасная газовая среда или ее присутствие возможно в таких количествах, что для безопасного применения электрооборудования требуется применение специальных мер при конструировании, установке и обслуживании.

Примечание - В настоящем стандарте «зона» - трехмерная область или пространство.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60079-14-2008: Взрывоопасные среды. Часть 14. Проектирование, выбор и монтаж электроустановок оригинал документа

3.1 взрывоопасная зона (hazardous area): Зона, в которой имеется или может образоваться взрывоопасная газовая смесь в объеме, требующем специальных мер защиты при конструировании, изготовлении и эксплуатации электроустановок.

Примечание - Зона в данном стандарте означает трехмерное пространство.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60079-17-2010: Взрывоопасные среды. Часть 17. Проверка и техническое обслуживание электроустановок оригинал документа

3.2 взрывоопасная зона (hazardous area): Зона, в которой присутствует взрывоопасная смесь или предполагается ее наличие в объеме, который требует специальных мер предосторожности при проектировании, монтаже и эксплуатации электрооборудования.

Источник: ГОСТ Р 54070-2010: Электрооборудование для потенциально взрывоопасных сред. Ручное электростатическое распылительное оборудование оригинал документа

3.34 опасная зона (hazardous area): Зона, в которой присутствует или может присутствовать взрывоопасная газовая среда в количествах, требующих принятия специальных мер предосторожности и применения специального оборудования [35].

Источник: ГОСТ Р 54110-2010: Водородные генераторы на основе технологий переработки топлива. Часть 1. Безопасность оригинал документа

3.3 взрывоопасная зона (hazardous area): Область внутри или снаружи помещения, в которой имеется взрывоопасная среда или предполагается ее наличие в объеме, который требует специальных мер предосторожности, предъявляемых к конструкции, установке и применению электрооборудования.

Примечание - Зона в настоящем стандарте означает трехмерное пространство.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61241-17-2009: Электрооборудование, применяемое в зонах, опасных по воспламенению горючей пыли. Часть 17. Проверка и техническое обслуживание электроустановок во взрывоопасных средах (кроме подземных выработок) оригинал документа

3.5 опасная зона (hazardous area): Зона, в которой возможен выпуск огнеопасных газов, паров или пыли.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61207-2-2009: Газоанализаторы. Выражение эксплуатационных характеристик. Часть 2. Измерение содержания кислорода в газовых средах (использование высокотемпературных электрохимических датчиков) оригинал документа

3.16 взрывоопасная зона (hazardous area): Зона, в которой имеется горючая пыль в виде облака или предполагается ее наличие в объеме, который требует специальных мер предосторожности, предъявляемых к конструкции и применению электрооборудования для предотвращения воспламенения взрывоопасной пылевоздушной смеси.

Примечание - Взрывоопасные зоны подразделяют на зоны по частоте и продолжительности присутствия взрывоопасных пылевоздушных смесей.

Источник: ГОСТ IEC 61241-14-2011: Электрооборудование, применяемое в зонах, опасных по воспламенению горючей пыли. Часть 14. Выбор и установка