кількісних методів для обгрунтування рішень у всіх областях цілеспрямованої людської діяльності. p align="justify"> Метою дослідження операцій є виявлення найкращого способу дії при вирішення тієї чи іншої задачі. Головна роль при цьому відводиться математичному моделюванню. Для побудови математичної моделі необхідно мати суворе уявлення про мету функціонування досліджуваної системи і мати інформацію про обмеження, які визначають область допустимих значень. Мета та обмеження повинні бути представлені у вигляді функцій. p align="justify"> У моделях дослідження операцій змінні, від яких залежать обмеження і цільова функція, можуть бути дискретними (найчастіше цілочисельними) і континуальними (безперервними). У свою чергу, обмеження і цільова функція діляться на лінійні та нелінійні. Існують різні методи вирішення даних моделей, найбільш відомими і ефективними з них є методи лінійного програмування, коли цільова функція і всі обмеження лінійні. Для вирішення математичних моделей інших типів призначені методи динамічного програмування (які були розглянуті в даному курсовому проекті), цілочисельного програмування, нелінійного програмування, багатокритеріальної оптимізації та методи мережевих моделей. Практично всі методи дослідження операцій породжують обчислювальні алгоритми, які є ітераційними за своєю природою. Це передбачає, що завдання вирішується послідовно (ітераційно), коли на кожному кроці (ітерації) отримуємо рішення, поступово сходяться до оптимального рішення. p align="justify"> Ітераційна природа алгоритмів зазвичай призводить до об'ємним однотипним обчислень. У цьому і полягає причина того, що ці алгоритми розробляються, в основному, для реалізації за допомогою обчислювальної техніки. p align="justify"> Побудова моделі спирається на значне спрощення досліджуваної ситуації і , отже, до одержуваних на її основі висновків потрібно ставитися досить обережно - модель може не все. Разом з тим навіть вельми груба на вигляд ідеалізація нерідко дозволяє глибше вникнути в суть проблеми. Пробуючи якось в ліять на параметри моделі (вибирати їх, управляти ними), ми отримуємо можливість піддати досліджуване явище якісному аналізу і зробити висновки загального характеру.
Динамічне програмування являє собою математичний апарат, що дозволяє здійснювати оптимальне планування багатокрокових процесів, що залежать від часу. Так як в задачах динамічного програмування процеси залежать від часу, то знаходиться ряд оптимальних рішень для кожного етапу, забезпечують оптимальний розвиток всього процесу в цілому. p align="justify"> Використовуючи поетапне планування, динамічне програмування дозволяє не тільки спростити рішення задач, але і вирішувати ті до яких не можна застосувати методи математичного аналізу. Звичайно , варто відзначити <...
