жалпы сандық және
динамикалық бағдарламалау, бұтақтар
және шекаралар
әдісі белгілі
.
Құрал
бағдарын оңтайландыру әдісі.
Құрал бағдарының
оңтайландыру әдісін таңдау кезінде экономикалық түсініктерін
басшылыққа алу керек. Егер де бағдарды оңтайландыру Т, мин
шамасына өңдеу ақытын азайтуға мүмкіндік берсе, оңтайландыру
есебінен бағалау ұтысы С
о
=
TNC^
құрайды, бұнда
N
–
УП
деректері бойынша өңделетін бөлшектер партиясының өлшемі; С
ст
— 1 білдек құны - мин. Есепке шығындар
R
= С
ЭВ
М
о
құрайды, бұнда
С
ЭВМ
— ЭЕМ жұмыс уақытының 1 мин бағасы; £
о
—
оңтайландырылған бағдарды есептеу үшін қажетті уақыт, мин.
Үнемділікті бағалау үшін коэффицент енгізуге болады
Э = ШС
Ст
/(С
эвм
t
0
.
Егер Э > 1, оңтайландыру жөн.
Бағдарлар оңтайландыруының нақты математикалық әдістерден
бөлек болжауларға негізделген және шешімнің дұрыстығына
талаптанбайтын эвристикалық әдістерді қолданады. Эвристикалық
әдістерді қолдану ең жақсы шешімге жеткендігіне толық
сенімділікті ешқашан бермесе де, көбіне кез келген, шамамен
алынған және ең жақсы нәтижеге жақын шешімдердің нәтижесіне
әкеледі.
Қарапайым эвристикалық алгоритм былайша қалыптасады: «ең
жақын, әлі өтпеген нүктеге жүру».
п
нүктелері үшін бұл алгоритм
арифметикалық операциялардың п
2
тәртібін талап етеді.
Алгоритмді жетілдіру әрқашан басқа бастапқы нүктені таңдаумен л-
рет қайталануымен құралатын эвристикалық алгоритм болып
табылады. Оптималды ретінде
п
нұсқалардың ішінде ең жақсысы
түсінеді.
355
Бұл жетілдірілген алгоритмді орындау үшін талап етілетін
арифметикалық операциялар саны п
3
тәртібіне ие. Бұл екі
эвристикалық алгоритмі локальды-оптималдық деп аталады және
нүктелердің ең аз санына қанағаттанарлық нәтижелер береді. (п <
20).
Бұл алгоритмдердің рандомизацияланған нұсқалары бар, онда г-
й нүктесінен ауысу жақын өтілмеген нүктеге емес, кездейсоғына,
яғни кез-келген өтпегеніне өткізіледі. Бұл кезде ауысу мүмкіндігі
ара қашықтығына сәйкес өлшенген: нүктесі жақынырақ болса, оған
ауысу мүмкіндігі бар.
Екінші
рандомизицияланған
алгоритм
бірінші
рандомизицияланғаннан әрқашан бастапқысына кездейсоқ тәсілмен
басқа нүктесі таңдалады. Бұл алгоритм бағдармен, тағайындалған
адаммен салыстыру бойынша білдек өнімділігін 14...17%
арттырады.
Достарыңызбен бөлісу: |