Определение потребности в оборудовании, конструкциях, материалах

Все оптимизационные задачи имеют общую структуру. Их можно классифицировать как задачи минимизации(максимизации) M-векторного векторного показателя эффективности Wm(x), m=1,2,…,M, N-мерного векторного аргумента x=(x1,x2,…,xN), компоненты которого удовлетворяют системе ограничений-равенств hk(x)=0, k=1,2…K, ограничений-неравенств gj(x)>0, j=1,2,…J, областным ограничениям xli<xi<xui, i=1,2…N.
Все задачи принятия оптимальных решений можно классифицировать в соответствии с видом функций и размерностью Wm(x), hk(x), gj(x) и размерностью и содержанием вектора x:
одноцелевое принятие решений — Wm(x) — скаляр;
многоцелевое принятие решений — Wm(x) — вектор;
принятие решений в условиях определенности — исходные данные — детерминированные;
принятие решений в условиях неопределенности — исходные данные — случайные.
Наиболее разработан и широко используется на практике аппарат одноцелевого принятия решений в условиях определенности, который получил название математического программирования.
2.2. Выбор и обоснование основы математической модели исследуемого процесса