Программное средство для выбора оптимального автомобиля для сотрудников организации - Курсовая работа

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ ГОМЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ П. О. РАСЧЕТНО-ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА к курсовому проекту по дисциплине «ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ» на тему: «программное средство для выбора оптимального автомобиля для сотрудников организации»Первые задачи оптимизационного характера, связанные с нахождением оптимальных величин, появились еще в древние времена. Развитие промышленности в XVII - XVIII веках привело к необходимости исследования более сложных задач и к появлению вариационного исчисления. Однако лишь в XX веке при огромном размахе производства и осознания ограниченности ресурсов Земли встала задача оптимального использования энергии, материалов, рабочего времени, большую актуальность приобрели вопросы наилучшего в том или ином смысле управления различными процессами физики, техники, экономики и других. Сюда относятся, например, задача организации производства с целью получения максимальной прибыли при заданных затратах ресурсов, задача управления системой гидростанций и водохранилищ с целью получения максимального количества электроэнергии, задача о космическом перелете из одной точки пространства в другую наибыстрейшим образом или с наименьшей затратой энергии, задача о быстрейшем нагреве или остывании металла до заданного температурного режима и многие другие задачи. Потребности развития самой вычислительной математики так же привели к необходимости исследования таких задач, как, например, задачи оптимального выбора параметров итерационного процесса, задачи оптимизации закупки оборудования с определенными характеристиками при заданных ограничениях, задачи минимизации невязки уравнений.Для проведения оптимизации необходимы: математическая модель объекта, целевая функция и оптимизационный алгоритм, представленные на рисунке 1.1. Целевая функция формализует требования, предъявляемые к объекту (увеличение надежности, снижение стоимости, максимизация прибыли и т.д.). С точки зрения инженерных расчетов методы оптимизации позволяют выбирать наилучший вариант конструкции, наилучшее распределение ресурсов и т. д. В процессе решения задач оптимизации, как правило, необходимо найти оптимальное значение некоторых параметров, которые определяют данную задачу. В процессе решения задачи оптимизации должны быть найдены такие значения проектных параметров, при которых целевая функция имеет максимум (или минимум).Классификацию задач оптимизации проводят по следующим признакам: 1) в зависимости от управляющих параметров различают следующие задачи: оптимизация при одной управляющей переменной - одномерная оптимизация; 2) в зависимости от критерия оптимизации различают: с одним критерием оптимизации - критерий оптимальности единственный; 3) по виду отображения функции детерминированное, вероятностное или неопределенное, что позволяет выделить соответственно: задачи ПР в условиях определенности (детерминированные); 4) в зависимости от числа критериев, по которым выполняется оптимизация объекта: задачи ПР со скалярным критерием (однокритериальная задача); 6) по наличию ограничений на целевую функцию и рабочие параметры различают: оптимизация без ограничений;Существует значительное число систем, в частности из области управленческой деятельности, моделируя которые мы приходим к различным формам задач оптимизации. Т.е. на некотором допустимом множестве максимизируется либо минимизируется функция от вектора переменных . Мы либо максимизируем прибыль (объем производства, функцию полезности, заданную в произвольную форму, или любой прочий эквивалент «счастья»), либо минимизируем затраты (риск при инвестировании, объем перевозок и т.д.). В частном случае, когда все функции , , являются линейными, задача называется задачей линейного программирования. Такие задачи часто встречаются на практике - например, при решении проблем, связанных с распределением ресурсов, планированием производства, организацией работы транспорта и т.д.С привычной точки зрения задача со многими критериями решения не имеет - далеко не всегда есть возможность одновременного удовлетворения всех заданных условий. Пусть у нас имеется несколько целевых функций, которые для упрощения записи нам нужно максимизировать (как уже говорилось, задача на минимум преобразуется заменой знака функции на противоположный). По прежнему имеется набор ограничений, задающих область допустимых значений задачи. Главная возникающая здесь сложность в неоднозначности оптимального решения: в точке, где один из критериев достигает своего максимума, другой может быть очень далек не только от максимума, но и даже от какой-либо приемлемой величины. Видим, что максимум функций и достигается в точке b, однако она же является точкой минимума третьей функции , максимум которой достигается в точке а.Организация выбирает автомобиль для своих сотрудников. В курсовом проекте необходимо: 1) Разработать программное средство однокритериальной оптимизации по заданному параметру - стоимость.

Содержание

Введение

1. Анализ методов однокритериальной и многокритериальной оптимизации

1.1 Понятие оптимизации

1.2 Классификация методов оптимизации

1.3 Однокритериальная оптимизация

1.4 Многокритериальная оптимизация

2. Разработка математической модели задачи

2.1 Постановка задачи

2.2 Информационная модель

2.3 Метод полного перебора

2.4 Шкала Харрингтона

2.5 Метод ранга

2.6 Метод Парето

2.7 Метод Электра

3. Разработка программных средств для решения задачи

3.1 Обзор и достоинства языка C#

3.2 Структура программного комплекса

3.3 Инструкция пользователя

4. Верификация программных средств

Заключение

Список использованных источников

Приложения