Crowdly
Додати до Chrome
Моделювання процесів та систем
Шукаєте відповіді та рішення тестів для Моделювання процесів та систем? Перегляньте нашу велику колекцію перевірених відповідей для Моделювання процесів та систем в dl.nure.ua.
Отримайте миттєвий доступ до точних відповідей та детальних пояснень для питань вашого курсу. Наша платформа, створена спільнотою, допомагає студентам досягати успіху!
Для заданих вхідних даних потрібно знайти оптимальний варіант рішення , якщо відомі значення часткових критеріїв для альтернативних рішень Xi але переваги часткових критеріїв невідомі.
Прийняти| k1->min | k2->max | k3->max | ξ1(х) | ξ2(х) | ξ3(х) | |
| х1 | 25,45 | 60,46 | 50,56 | 0,824 | 1,000 | 0,637 |
| х2 | 30,65 | 31,98 | 69,71 | 0,724 | 0,402 | 1,000 |
| х3 | 29,56 | 37,93 | 25,27 | 0,745 | 0,527 | 0,158 |
| х4 | 68,30 | 12,81 | 48,04 | 0,000 | 0,000 | 0,590 |
| х5 | 40,34 | 32,18 | 22,15 | 0,538 | 0,407 | 0,099 |
| х6 | 16,31 | 41,49 | 16,92 | 1,000 | 0,602 | 0,000 |
Обчисліть норму матриці
Для чого використовують формули
Для заданих вхідних даних потрібно знайти оптимальний варіант рішення , якщо відомі значення часткових критеріїв для альтернативних рішень Xi ,
| k1->min | k2->min | k3->max | ξ1(х) | ξ2(х) | ξ3(х) | |
| х1 | 31,05 | 2,67 | 88,32 | 0,626 | 0,543 | 0,786 |
| х2 | 25,76 | 2,97 | 76,31 | 0,889 | 0,173 | 0,001 |
| х3 | 23,53 | 2,39 | 89,89 | 1,000 | 0,889 | 0,889 |
| х4 | 36,78 | 2,30 | 90,98 | 0,342 | 1,000 | 0,960 |
| х5 | 35,27 | 3,11 | 88,88 | 0,417 | 0,001 | 0,823 |
| х6 | 43,66 | 3,01 | 91,59 | 0,001 | 0,123 | 1,000 |
| λ1=0.5 | λ2=0.2 | λ3=0.3 |
Для заданих вхідних даних потрібно знайти оптимальний варіант рішення , якщо відомі значення часткових критеріїв для альтернативних рішень Xi та визначені вагові коефіцієнти часткових критеріїв (β=1)
| k1->min | k2->min | k3->max | ξ1(х) | ξ2(х) | ξ3(х) | |
| х1 | 40,21 | 2,35 | 92,29 | 0,798 | 0,975 | 0,953 |
| х2 | 39,65 | 3,13 | 78,19 | 0,955 | 0,000 | 0,112 |
| х3 | 41,34 | 2,78 | 92,02 | 0,480 | 0,438 | 0,937 |
| х4 | 39,49 | 2,33 | 76,32 | 1,000 | 1,000 | 0,000 |
| х5 | 39,71 | 2,87 | 93,07 | 0,938 | 0,325 | 1,000 |
| х6 | 43,05 | 2,57 | 77,07 | 0,000 | 0,700 | 0,045 |
Відповідно до ВАШОГО ВАРІАНТУ :
1 дані значень часткових критеріїв Xi множини ефективних проектних рішень (область компромісних рішень)
2. відомі значення вагових коефіцієнтів
| λ1= | λ2= | λ3= |
| Х | k1->min | k2->max | k3->min | ξ1(х) | ξ2(х) | ξ3(х) | Р(Х) |
Для функції:
та обмежень
обчислити значення похибок визначення площі фігури за результатами статистичного моделювання
, якщо
N= 50, n=15
Для функції:
та обмежень
обчислити значення похибок визначення площі фігури за результатами статистичного моделювання
, якщо
N= 50, n=15
Для функції:
та обмежень
обчислити прогнозні оцінки похибок розв’язання задачі
(формула 6.5) для N= 40, n=19,
Для заданих вхідних даних потрібно знайти оптимальний варіант рішення , якщо відомі значення часткових критеріїв для альтернативних рішень Xi ,
| k1->min | k2->max | k3->max | ξ1(х) | ξ2(х) | ξ3(х) | |
| х1 | 25,45 | 60,46 | 50,56 | 0,824 | 1,000 | 0,637 |
| х2 | 30,65 | 31,98 | 69,71 | 0,724 | 0,402 | 1,000 |
| х3 | 29,56 | 37,93 | 25,27 | 0,745 | 0,527 | 0,158 |
| х4 | 68,30 | 12,81 | 48,04 | 0,001 | 0,001 | 0,590 |
| х5 | 40,34 | 32,18 | 22,15 | 0,538 | 0,407 | 0,099 |
| х6 | 16,31 | 41,49 | 16,92 | 1,000 | 0,602 | 0,001 |
| λ1=0.1 | λ2=0.4 | λ3=0.5 |