Презентация Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями онлайн

На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 15 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Презентации » Устройства и комплектующие » Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями



Оцените!
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
  • Тип файла:
    ppt / pptx (powerpoint)
  • Всего слайдов:
    15 слайдов
  • Для класса:
    1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
  • Размер файла:
    282.19 kB
  • Просмотров:
    62
  • Скачиваний:
    0
  • Автор:
    неизвестен



Слайды и текст к этой презентации:

№1 слайд
Теория принятия решений
Содержание слайда: Теория принятия решений Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями.

№2 слайд
Формальная постановка задачи
Содержание слайда: Формальная постановка задачи Моделью некоего объекта или явления служит система: (1) Требуется вычислить вектор удовлетворяющий системе (1) т.о., что точность вычислений i-й переменной.

№3 слайд
Часть Метод решеток
Содержание слайда: Часть 1 Метод решеток

№4 слайд
Содержательное описание
Содержание слайда: Содержательное описание алгоритма а) на каждом отрезке , выбирается Мi, равноотстоящих точек. б) вычисляются значения хi в каждой из полученных точек; в) все различные сочетания значений хi, (i=1,2,…,n) подставляются в (1), и, если находится такой вектор переменных, который удовлетворяет ограничениям (1), а значение целевой функции лучше ранее найденного, то старое значение забывается, а новое, вместе с вектором запоминается. г) для каждого справедливо: д) определяются новые диапазоны изменения каждой i-ой переменной. е) если , то алгоритм закончен, в противном случае перейти к шагу а).

№5 слайд
Пример Пользуясь методом
Содержание слайда: Пример 1 Пользуясь методом решеток решить задачу: Определить х1 и х2 с точностью не менее 0,5.

№6 слайд
Первая итерация , , , , , , ,
Содержание слайда: Первая итерация 1) (0; 4,5) = (1,5; 4,5) = (3; 4,5) = (4,5; 4,5) = (3; 3) = (4,5; 3) = (4,5; 1,5) = (4,5; 0) = (0; 3) = 4; (0; 1,5) = 6,25; (1,5; 0) = 9,25 (1,5; 1,5) = 2,5; (1,5; 3) = 0,25 (3; 0) = 10; (3; 1,5) = 3,25; (0; 0) = 13 М1 = М2 = 4 В1 – А1 = 4,5; В2 – А2 = 4,5

№7 слайд
Вторая итерация
Содержание слайда: Вторая итерация

№8 слайд
Третья итерация
Содержание слайда: Третья итерация

№9 слайд
Четвертая итерация
Содержание слайда: Четвертая итерация

№10 слайд
САМОСТОЯТЕЛЬНО Построить
Содержание слайда: САМОСТОЯТЕЛЬНО Построить блок-схему алгоритма, реализующего метод решеток для n переменных. Определить достоинства и недостатки алгоритма. Решить следующую задачу методом решеток: при условии, что х1 и х2 определены с точностью не менее 0,5

№11 слайд
Часть Поиск решения методом
Содержание слайда: Часть 2 Поиск решения методом Монте-Карло

№12 слайд
Суть метода Монте-Карло
Содержание слайда: Суть метода Монте-Карло 1 Применительно к решаемой задаче (1) возможно несколько реализаций метода Монте-Карло. Один из них заключается в последовательной генерации сочетаний «случайных» значений переменных в заданном диапазоне, причем для каждого такого сочетания проверяются ограничения и, если они выполняются, то вычисляется новое значение целевой функции, которое сравнивается с хранимым в памяти. Лучшее запоминается, худшее забывается. Поиск прекращается, если выполнено заданное число испытаний либо достигнута заданная точность вычислений.

№13 слайд
Суть метода Монте-Карло
Содержание слайда: Суть метода Монте-Карло 2 Реализуется метод Монте-Карло 1 для заданного числа испытаний n. Если достигнута требуемая точность, то перейти к последнему шагу, в противном случае – к шагу 2. Выбирается сочетание значений переменных с наилучшим значением целевой функции и определяется Ɛ-окрестность этой точки. Перейти к шагу 1. Конец алгоритма.

№14 слайд
Графическая иллюстрация
Содержание слайда: Графическая иллюстрация

№15 слайд
САМОСТОЯТЕЛЬНО Построить
Содержание слайда: САМОСТОЯТЕЛЬНО Построить блок-схемы первой и второй версий метода Монте-Карло. Оценить a priori достоинства и недостатки каждого метода. Решить задачу: при условии, что: 1) используется генератор случайных чисел с равномерным распределением; 2) число испытаний n = 100.

Скачать все slide презентации Принятие решений с помощью моделей, описываемых нелинейными, недифференцируемыми уравнениями одним архивом: