Етап i  відповідає предмету i -го типу ( i=\overline{1,n}

Стан  x_i на i -

му етапі виражає сумарну вагу

предметів, рішення про завантаження яких прийнято на етапах  

n

Альтернативи розв’язку на  i -му етапі описуються кількістю  предметів   i -го типу, які не потрібно завантажувати

Стан  x_i на i -му етапі виражає сумарну вагу предметів, рішення про завантаження яких прийнято на етапах   1 , 2 , …  i

Етап  i  відповідає предмету  n-i -го типу ( i=\overline{1,n}  )

Альтернативи розв’язку на i

-му

етапі описуються кількістю

i -

задачі про раціональне завантаження літака, вантажного автомобіля.

транспортна

задача.

задача про призначення.

задача розподілу ресурсів.

складання календарних планів.

задача про заміну обладнання.

задача

складання раціону.

задача

планування виробництва.

задача вибору оптимального маршруту.

подальші пошуки оптимального розв’язку ведуться відносно стану об’єкта,

якого він досяг на початку даного кроку оптимізації і не залежить від того,

яким чином цей об’єкт потрапив у цей самий стан

задача повинна передбачати багатокрокову структуру

подальші пошуки оптимального розв’язку ведуться відносно стану об’єкта,

якого він досяг на початку даного кроку оптимізації і залежить від того,

яким чином цей об’єкт потрапив у цей самий стан

функція мети повинна володіти властивістю адитивності

задача не повинна передбачати багатокрокову структуру

подальші пошуки оптимального розв’язку ведуться відносно стану об’єкта,

якого він досяг на кінці даного кроку оптимізації і не залежить від того,

яким чином цей об’єкт потрапив у цей самий стан

функція мети не повинна володіти властивістю адитивності

обчислювальна процедура методу не дозволяє проводити аналіз знайденого

розв’язку по етапах і тим самим переглядати динаміку поведінки об’єкта

обчислювальна процедура методу дозволяє проводити аналіз знайденого

розв’язку по етапах, тим самим переглядаючи динаміку поведінки об’єкта

метод не дозволяє вводити до моделі будь-які види обмежень, причому чим меньше їх буде тим скоріше знаходиться оптимальний варіант, якщо існує область

допустимих розв’язків

метод дозволяє вводити до моделі будь-які види обмежень, причому чим

більше їх буде тим скоріше знаходиться оптимальний варіант, якщо існує область

допустимих розв’язків

використання методу залежить від характеру функції мети

визначення глобального екстремуму залежить від кількості локальних

екстремумів

використання методу не залежить від характеру функції мети, вона може

бути недиференційована, таблична, у вигляді графіку чи діаграми

визначення глобального екстремуму не залежить від кількості локальних

екстремумів

метод має універсальний алгоритм

формулювання задачі у термінах динамічного програмування досить

трудомісткий етап і від того, як вибрані кроки оптимізації залежить якість

розв’язування задачі

метод немає універсального алгоритму

найбільш простий момент у процесі розв’язування задачі динамічного програмування – складання функціонального рівняння, що передбачає принцип оптимальності

найбільш складний момент у процесі розв’язування задачі динамічного програмування – складання

функціонального рівняння, що передбачає принцип оптимальності

формулювання задачі у термінах динамічного програмування досить простий етап і від того, як вибрані кроки оптимізації не залежить якість

розв’язування задачі

Стан на i -му етапі – це вік обладнання на кінець  i  - го року

Етап   i  

відповідає порядковому

номеру року 

Етап   n-i   відповідає порядковому номеру року  ( i=\overline{1,n}  )

Альтернативами на   i-му етапі є рішеннями про продовження експлуатації обладнання.

Альтернативами на   i

-му етапі є

рішеннями про продовження експлуатації або заміну обладнання.

Стан на i -му ет

апі – це вік

обладнання на початку