- •Математические методы системного анализа и теория принятия решений Методическое пособие
- •1. Теория принятия решений 4
- •2. Линейное программирование 9
- •3. Нелинейное программирование 42
- •4. Игровые методы обоснования решений 51
- •5. Задачи распознавания образов 62
- •Предисловие
- •1. Теория принятия решений
- •1.1. Задачи, связанные с принятием решений Проблема оптимальности.
- •Основные понятия и принципы исследования операций.
- •Примеры задач исследования операций.
- •1.2. Математические модели операций Искусство моделирования.
- •1.3. Разновидности задач исследования операций и подходов к их решению Прямые и обратные задачи исследования операций.
- •Пример выбора решения при определенности: линейное программирование.
- •Проблема выбора решений в условиях неопределенности.
- •Выбор решения по многим критериям.
- •«Системный подход».
- •2. Линейное программирование
- •2.1. Краткое представление о математическом программировании Предмет математического программирования.
- •Краткая классификация методов математического программирования.
- •2.2. Примеры экономических задач линейного программирования Понятие линейного программирования.
- •Задача о наилучшем использовании ресурсов.
- •Задача о выборе оптимальных технологий.
- •Задача о смесях.
- •Задача о раскрое материалов.
- •Транспортная задача.
- •2.3. Линейные векторные пространства Основные понятия линейного векторного пространства.
- •Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- •Реализация метода исключения неизвестных в среде Excel.
- •Различные схемы реализации метода Гаусса.
- •Опорные решения системы линейных уравнений.
- •2.4. Формы записи задачи линейного программирования Основные виды записи злп.
- •Каноническая форма представления задачи линейного программирования.
- •Переход к канонической форме.
- •2.5. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования Определение выпуклой области.
- •Геометрическая интерпретация.
- •2.6. Свойства решений задачи линейного программирования Свойства основной задачи линейного программирования.
- •Графический метод решения задачи линейного программирования.
- •2.7. Симплексный метод Идея симплекс-метода.
- •Теоретические обоснования симплекс-метода.
- •Переход к нехудшему опорному плану.
- •Зацикливание.
- •Алгоритм симплекс-метода.
- •2.8. Двойственность в линейном программировании Прямая и двойственная задача.
- •Связь между решениями прямой и двойственной задач.
- •Геометрическая интерпретация двойственных задач.
- •2.9. Метод искусственного базиса Идея и реализация метода искусственного базиса.
- •3. Нелинейное программирование
- •3.1. Общая задача нелинейного программирования Постановка задачи.
- •Примеры задач нелинейного программирования (экономические).
- •Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования.
- •3.2. Выпуклое программирование Постановка задачи выпуклого программирования.
- •3.3. Классические методы оптимизации Метод прямого перебора.
- •Классический метод дифференциальных исчислений.
- •3.4. Метод множителей лагранжа
- •3.5. Градиентные методы решения задач нелинейного программирования Общая идея методов.
- •Метод Франка-Вулфа.
- •Метод штрафных функций.
- •4. Игровые методы обоснования решений
- •4.1. Предмет и задачи теории игр Основные понятия.
- •Классификация выборов решений.
- •Антагонистические матричные игры.
- •Чистые и смешанные стратегии и их свойства.
- •4.2. Методы решения конечных игр Упрощение матричной игры.
- •Решение матричной игры размерностью 22.
- •Графическое решение матричной игры.
- •Сведение задач теории игр к задачам линейного программирования.
- •4.3. Задачи теории статистических решений Игры с природой.
- •Критерии принятия решений.
- •5. Задачи распознавания образов
- •5.1. Общая постановка задачи распознавания образов и их классификация Проблема распознавания.
- •Обсуждение задачи опознавания.
- •Язык распознавания образов.
- •Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- •Общая постановка задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- •Классификация задач распознавания.
- •5.2. Подготовка и анализ исходных данных Общая схема решения задачи.
- •Общая схема постановки и решения задачи Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения
- •5.3. Методы опознавания образов Основные этапы процесса опознавания образов.
- •Методы создания системы признаков.
- •Признаковое пространство.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Методы построения решающего правила.
- •5.4. Меры и метрики Понятие о сходстве.
- •Меры сходства и метрики.
- •Примеры функций мер сходства.
- •5.5. Детерминированно-статистический подход к познаванию образов Основные этапы детерминированно-статистического подхода.
- •Получение исходного описания.
- •Создание системы признаков.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Нахождение решающего правила (метод эталонов).
- •Коррекция решающего правила.
- •5.6. Детерминированный метод построения решающего правила (метод эталонов) Идея метода эталонов.
- •Минимизация числа эталонов.
- •Габаритные эталоны.
- •Применение метода эталонов к частично пересекающимся образам.
- •Дополнительная минимизация числа признаков.
- •Квадратичный дискриминантный анализ.
- •Распознавание с отказами.
- •5.8. Алгоритм голотип-1 Назначение
- •Постановка задачи
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Условия применимости.
- •5.10. Алгоритм направление опробования Назначение
- •Постановка задачи.
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Транспортная задача Математическая постановка.
- •Постановка задачи.
- •Теоретическое введение.
- •Методы нахождения опорного плана транспортной задачи.
- •Определение оптимального плана транспортной задачи.
- •Заключение.
- •Целочисленное программирование Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности.
- •Постановка задачи.
- •Методы отсечения.
- •Алгоритм Гомори.
- •Первый алгоритм р. Гомори решения полностью целочисленных задач.
- •Приближенные методы.
- •Заключение.
- •Параметрическое программирование Введение.
- •Формулировка задачи.
- •Теоретическая часть.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи
- •Постановка задачи.
- •Решение.
- •Геометрическое решение.
- •Решение задачи симплекс-методом.
- •Результат.
- •Некооперативные игры n лиц с ненулевой суммой Введение.
- •Теоретическая часть.
- •Постановка и решение задачи.
- •Заключение.
- •Cписок литературы
4. Игровые методы обоснования решений 51
4.1. ПРЕДМЕТ И ЗАДАЧИ ТЕОРИИ ИГР 51
Основные понятия. 51
Классификация выборов решений. 52
Антагонистические матричные игры. 53
Чистые и смешанные стратегии и их свойства. 54
4.2. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ КОНЕЧНЫХ ИГР 55
Упрощение матричной игры. 55
Решение матричной игры размерностью 22. 56
Графическое решение матричной игры. 57
Сведение задач теории игр к задачам линейного программирования. 57
4.3. ЗАДАЧИ ТЕОРИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ 60
Игры с природой. 60
Критерии принятия решений. 61
5. Задачи распознавания образов 62
5.1. ОБЩАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ 62
Проблема распознавания. 62
Обсуждение задачи опознавания. 63
Язык распознавания образов. 63
Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов. 63
Общая постановка задачи. 64
Геометрическая интерпретация задачи распознавания. 65
Классификация задач распознавания. 65
5.2. ПОДГОТОВКА И АНАЛИЗ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ 66
Общая схема решения задачи. 66
Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения 67
5.3. МЕТОДЫ ОПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ 69
Основные этапы процесса опознавания образов. 69
Методы создания системы признаков. 69
Признаковое пространство. 70
Сокращение размерности исходного описания. 71
Методы построения решающего правила. 72
5.4. МЕРЫ И МЕТРИКИ 72
Понятие о сходстве. 72
Меры сходства и метрики. 73
Примеры функций мер сходства. 73
5.5. ДЕТЕРМИНИРОВАННО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПОЗНАВАНИЮ ОБРАЗОВ 74
Основные этапы детерминированно-статистического подхода. 74
Получение исходного описания. 74
Создание системы признаков. 74
Сокращение размерности исходного описания. 75
Нахождение решающего правила (метод эталонов). 75
Коррекция решающего правила. 75
5.6. ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЙ МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ РЕШАЮЩЕГО ПРАВИЛА (МЕТОД ЭТАЛОНОВ) 76
Идея метода эталонов. 76
Минимизация числа эталонов. 78
Габаритные эталоны. 79
Применение метода эталонов к частично пересекающимся образам. 79
Дополнительная минимизация числа признаков. 80
5.7. АЛГОРИТМ ДИСКРИМИНАНТНАЯ ФУНКЦИЯ 80
Назначение 80
Постановка задачи. 81
Метод решения задачи. 81
Линейный дискриминантный анализ. 81
Квадратичный дискриминантный анализ. 82
Распознавание с отказами. 82
5.8. АЛГОРИТМ ГОЛОТИП-1 86
Назначение 86
Постановка задачи 86
Метод решения задачи. 86
Условия применимости. 87
5.9. АЛГОРИТМ ГОЛОТИП-N 89
Назначение 89
Постановка задачи. 89
Метод решения задачи. 89
Условия применимости. 90
5.10. АЛГОРИТМ НАПРАВЛЕНИЕ ОПРОБОВАНИЯ 92
Назначение 92
Постановка задачи. 92
Метод решения задачи. 94
Условия применимости. 94
5.11. АЛГОРИТМ ЭНТРОПИЯ 96
Назначение 96
Постановка задачи. 96
Метод решения задачи. 96
П р и л о ж е н и е 1 99
ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА 99
Математическая постановка. 99
Постановка задачи. 99
Теоретическое введение. 99
Методы нахождения опорного плана транспортной задачи. 100
Определение оптимального плана транспортной задачи. 102
Заключение. 103
П р и л о ж е н и е 2 104
ЦЕЛОЧИСЛЕННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ 104
Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности. 104
Постановка задачи. 105
Методы отсечения. 107
Алгоритм Гомори. 107
Первый алгоритм Р. Гомори решения полностью целочисленных задач. 108
Приближенные методы. 110
Заключение. 111
П р и л о ж е н и е 3 111
ПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ 111
Введение. 111
Формулировка задачи. 111
Теоретическая часть. 111
Общая постановка задачи. 112
Решение задачи. 112
Геометрическая интерпретация задачи. 112
Общая постановка задачи. 113
Решение задачи. 113
Геометрическая интерпретация задачи 114
Постановка задачи. 115
Решение. 115
Геометрическое решение. 116
Решение задачи симплекс-методом. 116
Результат. 117
П р и л о ж е н и е 4 118
НЕКООПЕРАТИВНЫЕ ИГРЫ N ЛИЦ С НЕНУЛЕВОЙ СУММОЙ 118
Введение. 118
Теоретическая часть. 118
Постановка и решение задачи. 120
Заключение. 122
CПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 122