Matematické programování je správným způsobem, jak dosáhnout nejlepšího rozhodnutí

Matematické programování zahrnuje implementaci metod pro nalezení optimálního řešení. Řešení takových typů problémů souvisí se studiem funkcí na extremality. Metody matematického programování jsou běžné v aplikované oblasti kybernetiky.

Velké množství úkolů, které se ve společnosti objevují, je často spojeno s jevy, které jsou založeny na vědomém základě rozhodnutí. Právě s nezbytnou volbou možného způsobu působení používaného v různých oblastech činnosti lidských životů lze nalézt problémy matematického programování.

Historie sociálního vývoje ukazuje, že omezené množství informací vždy zabránil přijetí správné rozhodnutí, a nejlepším řešením je založena především na intuici a zkušenosti. V budoucnu s nárůstem množství informací Přímé rozhodnutí byla použita k rozhodnutí.

Obraz v moderním podniku vypadá zcela odlišně, kde díky širokému spektru produktů, které se tam vyrábějí, je tok vstupních informací prostě obrovský. Jeho zpracování je možné pouze s využitím moderních elektronických technologií. A pokud potřebujete zvolit optimální řešení z nabízených řešení, nemůžete to dělat bez elektroniky.

Matematické programování tedy prochází následujícími hlavními fázemi.

První etapa zahrnuje zařazení všech faktorů do důležitosti a vytvoření pravidelnosti mezi nimi, s nimiž jsou schopni dodržovat.

Druhým stupněm je konstrukce problému modelu v matematickém vyjádření. Jinými slovy, je to abstrakce skutečnosti, reprezentovaná pomocí matematických symbolů. Matematický model je schopen vytvořit vztah mezi kontrolními parametry a vybraným jevem. Tato fáze by měla zahrnovat konstrukci charakteristiky, v níž každá optimální nebo menší hodnota odpovídá optimální situaci z pozice, v níž bylo rozhodnutí učiněno.

Na základě výsledků výše uvedených kroků vzniká matematický model, který využívá určité matematické znalosti.

Třetí fáze zahrnuje studium proměnných, které mají významný dopad na objektivní funkce. Toto období by mělo umožňovat držení určitých matematických znalostí, které pomohou při řešení problémů vznikajících ve druhé fázi rozhodování.

Čtvrtá etapa spočívá ve srovnání výsledků výpočtů získaných ve třetí fázi s modelovaným objektem. Jinými slovy, v této fázi je stanovena přiměřenost modelu s modelovaným objektem v mezích dosažení nezbytné přesnosti počátečních dat. Rozhodování v této fázi závisí na výsledku studie. Takže, když jsou přijaty neuspokojivé výsledky porovnání, jsou vylepšeny vstupní data o modelovaném objektu. Vznikne-li potřeba, je aktualizace provedena formulace problému, následuje výstavbu nového matematického modelu, roztok matematického problémem, a nová v porovnání výsledků.

Matematické programování nám umožňuje použít dva základní směry výpočtů:

- řešení deterministických problémů, které zahrnují jistotu všech původních informací;

- stochastické programování, které umožňuje řešení problémů obsahujících prvky nejistoty nebo když parametry těchto problémů mají charakter náhodnosti. Například, plánování výroby často prováděné v podmínkách neúplného zobrazení skutečných informací.

Obecně má matematické programování ve své struktuře následující části programování: lineární, nelineární, konvexní a kvadratické.