गणितीय प्रोग्रामिंग सर्वोत्तम निर्णय लेने का सही तरीका है

गणितीय प्रोग्रामिंग प्रदान करता हैइष्टतम समाधान खोजने के लिए तरीकों का कार्यान्वयन ऐसी प्रकार की समस्याओं का समाधान extremality पर कार्यों के अध्ययन से जुड़ा हुआ है। साइबरनेटिक्स के लागू किए गए क्षेत्र में गणितीय प्रोग्रामिंग के तरीकों में काफी सामान्य हैं।

बड़ी संख्या में कार्यों में दिखाई दे रहे हैंसमाज, अक्सर घटनाओं से जुड़े होते हैं जो निर्णय के सचेत आधार पर आधारित होते हैं। यह मानव जीवन गतिविधि के विभिन्न क्षेत्रों में इस्तेमाल की जाने वाली कार्रवाई की संभावित विधियों के साथ ठीक है, जो कि गणितीय प्रोग्रामिंग की समस्याएं उनके आवेदन को खोजते हैं।

समाज के विकास का इतिहास दिखाता है किजानकारी की एक सीमित मात्रा में हमेशा सही निर्णय को रोका गया है, और इष्टतम समाधान मुख्य रूप से अंतर्ज्ञान और अनुभव पर आधारित था। भविष्य में, निर्णय लेने के लिए जानकारी की मात्रा में वृद्धि के साथ, प्रत्यक्ष गणनाओं का इस्तेमाल करना शुरू किया गया।

आधुनिक पर तस्वीरउद्यम, जहां उत्पादों की एक विस्तृत श्रृंखला के कारण वहाँ इनपुट जानकारी का प्रवाह केवल विशाल है इसकी प्रसंस्करण आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक प्रौद्योगिकियों के उपयोग के साथ ही संभव है और अगर आपको दिए गए समाधानों से इष्टतम समाधान चुनने की आवश्यकता है, तो आप बिना इलेक्ट्रॉनिक्स के नहीं कर सकते

इसलिए गणितीय प्रोग्रामिंग निम्न मुख्य चरणों के माध्यम से चला जाता है।

पहले चरण में सभी कारकों को महत्व में शामिल करना और उन दोनों के बीच एक नियमितता स्थापित करना शामिल है, जिसे वे पालन कर सकते हैं

दूसरे चरण में एक समस्या मॉडल का निर्माण होता हैगणितीय अभिव्यक्ति दूसरे शब्दों में, यह वास्तविकता का एक अमूर्त है, जो गणितीय प्रतीकों का उपयोग करते हुए दर्शाती है। गणितीय मॉडल नियंत्रण मानकों और चयनित घटना के बीच संबंध स्थापित करने में सक्षम है। इस चरण में इस तरह के एक विशेषता का निर्माण शामिल होना चाहिए, जिसमें प्रत्येक इष्टतम या छोटा मूल्य निर्णय की स्थिति से इष्टतम स्थिति से मेल खाती है।

उपरोक्त चरणों के परिणामों के आधार पर, एक गणितीय मॉडल जो कुछ गणितीय ज्ञान का उपयोग करता है, का गठन होता है।

तीसरे चरण में एक अध्ययन शामिल हैवेरिएबल जिनमें उद्देश्य फ़ंक्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। इस अवधि को कुछ गणितीय ज्ञान के अधिकार के लिए प्रदान करना चाहिए जो निर्णय लेने के दूसरे चरण में उत्पन्न होने वाली समस्याओं को सुलझाने में मदद करेगा।

चौथे चरण की तुलना करना हैमॉडलिंग वस्तु के साथ तीसरे चरण में प्राप्त गणना के परिणाम दूसरे शब्दों में, इस स्तर पर, मॉडलिंग वस्तु के साथ मॉडल की पर्याप्तता प्रारंभिक डेटा की आवश्यक सटीकता को प्राप्त करने की सीमाओं के भीतर स्थापित की गई है। इस स्तर पर निर्णय लेने से अध्ययन के परिणाम पर निर्भर करता है। इसलिए, जब तुलना की असंतोषजनक परिणाम प्राप्त होते हैं, तो वस्तु के मॉडल के बारे में इनपुट डेटा परिशोधित होता है। यदि एक आवश्यकता है, तो समस्या का निर्माण एक नए गणितीय मॉडल के बाद के निर्माण, गणितीय समस्या के हल के समाधान और परिणामों की नई तुलना के साथ किया जाता है।

गणितीय प्रोग्रामिंग हमें गणना के दो बुनियादी निर्देशों का उपयोग करने की अनुमति देता है:

- निर्धारण संबंधी समस्याओं का समाधान जो सभी शुरुआती जानकारी की निश्चितता ग्रहण करता है;

- स्टोकिस्टिक प्रोग्रामिंग जो की अनुमति देता हैअनिश्चितता के तत्वों से युक्त समस्याओं का समाधान करना या जब इन समस्याओं के पैरामीटर यादृच्छिक प्रकृति के होते हैं उदाहरण के लिए, उत्पादन की योजना अक्सर वास्तविक जानकारी के अधूरे प्रदर्शन की परिस्थितियों में की जाती है।

सामान्य तौर पर, गणितीय प्रोग्रामिंग में इसकी संरचना में प्रोग्रामिंग के निम्नलिखित खंड होते हैं: रैखिक, गैररेखीय, उत्तल और द्विघात

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