Проблема принятия решений в условиях неопределенности и основные задачи

Проблема приятия решений в условиях неопределенности решена не будет (её никто ещё не решил). Для того чтобы хоть как-то приблизится к цели, необходимо выделить область решений и свети задачу к стохастической, далее преобразовать в статистическую, а затем к детерминированной. НО произойдет подмена цели. Можно использовать модель для решений задачи, т.к. на ней можно применять что угодно, а именно расширить область применения.

Для решения используют следующие методы:

мозговой штурм, метод комиссии.

Интуиция – свойство эксперта (рез-т получается, но как его достичь?)

Эвристика - догадка

31. Задачи скалярной оптимизации: линейные, нелинейные, дискретные

Скаляр – число.

Линейные – к числу.

Нелинейные – если хотя бы одно число – неопределенная функция.

Дискретные – если есть хотя бы один критерий (среды ограничения).

Основные задачи:

- линейного программирования (транспортная задача),

- нелинейные (методы возможных направлений, выбор оптимального шага, методы безусловной оптимизации, метод случайного поиска),

- динамические (к динамическим языкам относятся: Python, PHP, Ruby, JavaScript).Visual Basic можно рассматривать как некую разновидность динамического языка, ему всегда были присущи определенные динамические черты.),

- дискретные (когда решение не может принадлежать всей области, а только в некоторых точках)