Контрольная Математическая логика и теория алгоритмов. 2 задачи
Предмет:Логика Тип работы:Контрольная Количество страниц:4
«»Задачи 3
Доказать в исчислении высказываний (буквы обозначают произвольные формулы):
((A& ¬ B) ? (Bv ¬ C)) ? (¬ Av(Bv ¬ C))
Построить НА, выполняющий векторную подстановку.
Алфавит: V(p1….pk) Слова: q1…qk
Список литературы 4″»
Цена:490 руб.
Выдержка из подобной работы:
….
Построение и исследование математической модели для задачи линейного программирования
…..вариант
№ 22
Проверил: ст.
преп.
Балакирева
И. А.
Севастополь – 2006
Содержание
Введение. 4
1
Общая формулировка задания на курсовой проект. 5
2
Линейное программирование. 7
2.1
Задача линейного программирования. 7
2.1.1
Постановка задачи линейного программирования. 7
2.1.2
Математическая модель задачи линейного программирования. 8
2.1.3
Графический метод. 9
2.1.4
Алгебраический метод. 10
2.1.5
Метод симплекс-таблицы.. 12
2.1.6
Метод допустимого базиса. 14
2.1.7
Решение двойственной задачи. 17
2.2
Задача целочисленного линейного программирования. 19
2.2.1
Постановка задачи целочисленного линейного программирования. 19
2.2.2
Метод Гомори. 20
2.2.3
Метод ветвей и границ. 22
2.3
Задача целочисленного линейного программирования с булевскими переменными 24
2.3.1
Постановка задачи целочисленного линейного программирования с булевскими
переменными. 24
2.3.2
Метод Баллаша. 25
2.3.3
Определение снижения трудоемкости вычислений. 26
3
Нелинейное программирование. 27
3.1
Задача поиска глобального экстремума функции. 27
3.1.1
Постановка задачи поиска глобального экстремума функции. 27
3.1.2
Метод поиска по координатной сетке с постоянным шагом и метод случайного
поиска. Сравнение результатов вычислений. 28
3.2
Задача одномерной оптимизации функции. 29
3.2.1
Постановка задачи одномерной оптимизации функции. 29
3.2.2
Метод дихотомии. 30
3.2.3
Метод Фибоначчи. 31
3.2.4
Метод кубической аппроксимации. 32
3.3
Задача многомерной оптимизации функции. 33
3.3.1
Постановка задачи многомерной оптимизации функции. 33
3.3.2
Метод Хука – Дживса. 34
3.3.3
Метод наискорейшего спуска 36
3.3.4
Метод Ньютона. 37
3.3.5
Сравнение результатов вычислений. 38
Заключение. 39
Библиографический
список. 40
ПРИЛОЖЕНИЕ. 41
А
Текст программы глобальной многомерной оптимизации. 41
Б.
Результаты работы программы.. 44
Введение
Современный этап развития человечества отличается тем
что на смену века энергетики приходит век информатики. Происходит интенсивное
внедрение новых технологий во все сферы человеческой деятельности. Встает
реальная проблема перехода в информационное общество для которого приоритетным
должно стать развитие образования. Изменяется и структура знаний в обществе.
Все большее значение для практической жизни приобретают фундаментальные знания
способствующие творческому развитию личности. Важна и конструктивность
приобретаемых знаний умение их структурировать в соответствии с поставленной
целью. На базе знаний формируются новые информационные ресурсы общества.
Формирование и получение новых знаний должно базироваться на строгой
методологии системного подхода в рамках которого отдельное место занимает
модельный подход. Возможности модельного подхода крайне многообразны как по
используемым формальным моделям так и по способам реализации методов
моделирования. Физическое моделирование позволяет получить достоверные
результаты для достаточно простых систем.
В настоящее время нельзя назвать область человеческой
деятельности в которой в той или иной степени не использовались бы методы
моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами
где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой
информации.
1 Общая формулировка задания
на курсовой проект
Вариант задания для задачи линейного программирования
представляет собой область допустимых решений ЗЛП и целевую функцию. Для
того чтобы определить какое значение должна достигать целевая функция –
минимальное или максимальное необходимо найти градиент целевой функции. Если
направление градиента совпадает с направлением стрелки у целевой функции в
варианте задания то в задаче определяется максимальное значение целевой
функции иначе – минимальное.
Итак задание по решению ЗЛП состоит в следующем: построить»