Методы оптимальных решенийЛабораторная работаМАДИ
Лабораторная работа по дисциплине «Методы оптимальных решений» посвящена поиску оптимальных решений для заданной системы материальных точек. В варианте №1 представлена таблица из 32 точек с координатами xi, yi и весами mi. В первом задании требуется по этим данным найти и построить оптимальные прямые по трём заданным критериям; в основе лежит расстояние от точки до прямой. Во втором задании нужно найти и построить три точки, связанные с системой материальных точек, с учётом евклидова расстояния между точками A и C, а также линейного расстояния. Работа предполагает выполнение расчётов, построений и включает раздел с выводами. Конкретные числовые результаты и графики в описании не раскрываются.
Методы оптимальных решенийПрактические заданияММУ
Контрольная работа по дисциплине «Методы оптимальных решений» содержит практические задания по теме принятия управленческих решений. Для их выполнения применяются метод «взвешивания» и метод размещения с учётом полных затрат. В работе раскрывается последовательность действий: составляется список факторов, влияющих на размещение производства, выбирается шкала для измерения каждого фактора (например, от 1 до 10), затем проводится оценка и сравнение вариантов. Метод взвешивания описывается как инструмент учёта факторов, которые не всегда можно представить в числовом виде, с отражением различий между ними. Задания направлены на отработку навыков анализа, расчёта и обоснования управленческих решений. Комплект включает один готовый файл с выполненными практическими заданиями.
Методы оптимальных решенийЛабораторная работаТУСУР
Отчёт содержит две лабораторные работы по дисциплине «Методы оптимальных решений» (ТУСУР), выполненные в математическом пакете Mathcad 15. Цель работ — закрепление на практике численных алгоритмов условной оптимизации. В рамках линейного программирования рассматриваются графический метод решения задачи целочисленного программирования и симплекс-метод с выделением начального базиса методом Жордана–Гаусса. Для каждого метода приведены описание, схема или алгоритм, реализация и результаты моделирования. Второй блок посвящён нелинейному программированию: метод множителей Лагранжа и метод линеаризации, также с описанием, алгоритмом и результатами. Приводятся исходные данные (размерность задачи, целевая функция, ограничения, список базисных переменных) и выходные результаты. Отчёт включает введение, заключение и список источников.
