Metody optymalizacji procesów

Metoda TOPSIS:

Dla macierzy preferencji A zasada zwrotności może zostać wyrażona jako:

W celu wyznaczenia wartości wag na podstawie macierzy preferencji A należy obliczyć:

W pełni spójnej macierzy preferencji A:

Kierunek poszukiwań stosowany w metodzie Newtona wyraża formuła:

W metodach quasi-Newtona przybliżana jest wartość:

W algorytmie genetycznym reguła ruletki jest wykorzystywana do realizacji etapu:

W analizie wielokryterialnej rozwiązanie, dla którego istnieje rozwiązanie relatywnie(?) lepsze ze względu na wszystkie rozpatrywane kryteria, określane jest mianem rozwiązania:

Za rozwiązania optymalne w sensie Pareto uznaje się rozwiązanie:

Wykonywana w analizie wielokryterialnej normalizacja wag gwarantuje, że:

Metodą analizy wielokryterialnej opartą na porównywaniu parami jest metoda:

Problem decyzyjny określany w teorii gier „dylematem więźnia” jest przykładem gry:

W programowaniu liniowym za „zmienne decyzyjne” uznaje się:

Metoda simplex:

Metoda węgierska służy do rozwiązywania:

Warunkiem koniecznym istnienia ekstremum funkcji w danym punkcie jest:

Programowanie matematyczne w dużym uproszczeniu można określid jako:

Zadanie optymalizacyjne, dla którego funkcja celu przyjmuje postac 2x^2 + 3x2 + x3 może byd zadaniem programowania liniowego

Zadanie programowania liniowego, dla którego funkcja celu podlega minimalizacji ze względu na nieujemne zmienne decyzyjne, a wszystkie funkcyjne warunki ograniczające mają postad nierówności ≥, tzn. minx1..x2..xn K .. Zwyczajowo określa się mianem:

Zagadnienie programowania liniowego (np. maksymalizacji utargu ze sprzedaży wyrobów wytwarzanych z ograniczonych zasobów surowców) z n=2 zmiennymi decyzyjnymi (przyjmującymi nieujemne wartości) oraz m=3 funkcyjnymi warunkami ograniczającymi: