МАТЕМАТИЧНО ПРОГРАМИРАНЕ

един математическо програмиране

1. математическо програмиране

• телекомуникации, основни понятия

• математическо програмиране

2 изпъкнало математическо програмиране

3 математическо програмиране

4 математическо програмиране при избора и разпределението на опциите за маршрут

пет математическо програмиране по много критерии

6 математическо програмиране за съставяне на бойни планове

7 нелинейно математическо програмиране

8 параметрично математическо програмиране

девет стохастично математическо програмиране

десет математическо програмиране

единадесет математическо програмиране

12 математическо програмиране

13 математическо програмиране

14. математическо програмиране

петнадесет математическо програмиране

16. математическо програмиране

17 математическо програмиране

18. програмиране

автоматично програмиране

динамично програмиране

дискретно програмиране

квадратично програмиране

линейно програмиране

математическо програмиране

център за програмиране - магазин за програмиране

цикъл на програмиране

стил на програмиране

компютърно програмиране

помощ за програмиране

19. очаквана стойност

1. очаквана стойност
2. очакване

очаквана стойност
Една от числените характеристики на случайна променлива, често наричана нейната теоретична средна стойност. За дискретна случайна променлива X очакването е равно на сумата от произведенията на възможните стойности на тази величина по техните вероятности: Мх =? ХР (х), а за непрекъсната случайна променлива - на интеграла. обикновено се обозначава: Mx или Ex (в нашия речник се приема първото от тези обозначения). Вижте също Средна стойност. Математическо програмиране - (вж. Също Оптимално програмиране) - клон на математиката, който „... изучава методи за решаване на задачи за намиране на екстремума от функции (показател за качеството на решението) при ограничения под формата на уравнения и неравенства“ [1]. Той съчетава различни математически методи и дисциплини на оперативното изследване: линейно програмиране, нелинейно програмиране, динамично програмиране, изпъкнало програмиране, геометрично програмиране, цяло число програмиране и други. се състои в намирането на оптималната (максимална или минимална) стойност на целевата функция, а стойностите на променливите трябва да принадлежат към определен диапазон от допустими стойности (виж. Област на допустимите решения). В най-общия си вид задачата е написана по следния начин: U = f (x)? макс; х? М, където x = (x1, x2, ..., xn); M е диапазонът на допустимите стойности на променливите x1,…, xn; f (x) е обективна функция. Специален случай на M.p. - "класически проблем". В него регионът M е представен от равенствата: g (x) = b, където g (x) е векторът на функциите за ограничение, b е векторът на константите на ограничението. Различните дисциплини, посочени по-горе, се различават помежду си под формата на целевата функция f (x) и областта М. Например, ако f (x) и M са линейни, имаме проблем с линейното програмиране; ако в допълнение е зададено условието променливите да бъдат цели числа, имаме проблем с цялостно програмиране; ако зависимостта на U от x (т.е. формата f) е нелинейна, това е нелинеен проблем за програмиране. Развиваща се област е стохастичното програмиране, чиито задачи, за разлика от детерминираните, се характеризират с факта, че техните първоначални данни (всички или части) са случайни променливи. [1] Математически апарат за икономическо моделиране. М.: "Наука", 1983, стр. 8.

---