ГЛОССАРИЙ. Графоаналитический метод решения – двухмерный геометрический анализ моделей линейного программирования с двумя переменными решения

Графоаналитический метод решения – двухмерный геометрический анализ моделей линейного программирования с двумя переменными решения.

Динамическое моделирование – математический метод оптимального решения задач, позволяющий осуществлять оптимальное планирование многоэтапных управляемых процессов, зависящих от времени, например, процесса перевозки груза по транспортной сети.

Динамическая модель – модель, связывающая принятие решений в течение нескольких временных периодов, когда принятые в более ранние периоды времени решения оказывают влияние на последующие допустимые решения.

Задача нахождения кратчайшего пути – задача нахождения кратчайших маршрутов от указанного узла (источника) до каждого из остальных узлов сети.

Коэффициент корреляции – показатель, численно характеризующий тесноту связи двух величин.

Линейная функция – функция, в которую все переменные входят в виде отдельных членов. В такой функции нет степеней, отличных от единицы; логарифмических, экспоненциальных, тригонометрических или подобных выражений.

Линейное программирование – математическая дисциплина, с помощью которой выполняются анализ и решение экстремальных задач с линейными связями и ограничениями.

Математическая модель – компактная, формализованная запись всей совокупности условий транспортной задачи в виде символов, индексов, уравнений, функций и других математических выражений.

Матрица – прямоугольная таблица m x n чисел, расположенных в определенном порядке.

Математическое ожидание – среднее значение некоторой случайной величины, имеющей заданное вероятностное распределение.

Математическое моделирование – установление соответствия данному реальному процессу или системе некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели.

Маршрутизация перевозок – составление маршрутов движения подвижного состава или порядка его следования между корреспондирующими точками, делится на маршрутизацию помашинных отправок маршрутизацию мелкопартионных перевозок.

Метод аппроксимации Фогеля – способ составления первого (исходного)

плана перевозок, являющегося близким к оптимальному и, по сути, дающий приближенное решение задачи.

Мелкопартионная перевозка грузов – автомобиль загружается и (или) разгружается постепенно по мере движения по маршруту.

Метод ветвей и границ – метод оптимизации моделей линейного программирования, основанный на разбиении исходной модели на последовательность подмоделей линейного программирования, решения которых не пересекаются.

Метод Монте-Карло – тип имитации, при котором используются вероятностные распределения наступления случайных событий.

Моделирование – замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели.

Оптимизация – максимизация или минимизация целевой функции.

Помашинная перевозка грузов – каждый отдельный автомобиль загружается в адрес только одного потребителя.

Распределение Пуассона – вероятностное распределение, которое часто используется для описания количества поступлений в систему очереди в течение указанного интервала времени.

Способ северо-западного угла – способ составления первого допустимого плана перевозки грузов, заключающийся в заполнении клеток матрицы, начиная с верхней левой и заканчивающиеся в нижней правой. Клетки заполняются с учетом соотношения ресурсов поставщика и спроса потребителя.

Симплексный метод – метод решения задач линейного программирования, заключающийся в последовательном переходе при решении задачи от первого базисного решения ко второму, третьему и так далее при одновременном последовательном исключении по определенным правилам неизвестных переменных.

Статическая модель –модель, в которой решения принимаются на один временной период независимо от того, как это повлияет на будущие периоды.

Целевая функция – в каждой задаче линейного программирования имеется линейная целевая функция, представляющая показатель эффективности, которую нужно максимизировать или минимизировать.

Целочисленное программирование – модель, в которой одна или несколько переменных могут принимать только целые значения.

Эвристический метод – метод оптимизации, позволяющий находить хорошие, но не обязательно оптимальные решения транспортных задач.