The 10 references with contexts in paper Ilya Samarin V., Andrey Orlov I., Илья Самарин Вадимович, Андрей Орлов Игоревич (2016) “СТРАТЕГИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ НА ПРЕДПРИЯТИИ: ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ В ЗАДАЧАХ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ // STRATEGIC PLANNING AT THE ENTERPRISE: NUMERICAL OPTIMIZATION METHODS, MULTIVARIATE FUNCTIONS IN PROBLEMS OF STRATEGIC PLANNING” / spz:neicon:statecon:y:2014:i:4:p:167-173

1
Самарин И.В. Стратегическое планирование ОПК: актуальность и научно-методическое обеспечение // «Стратегическая стабильность» No2 (63) – М., Секция «Инженерные проблемы стабильности и конверсии» Российской инженерной академии, Центр проблем СЯС АВН,
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2211
    Prefix
    Формирование стратегических планов деятельности организаций (министерств, ведомств, фирм, предприятий) связано с постановкой и последующим решением некоторой оптимизационной задачи по выбору рационального плана деятельности в условиях ресурсных ограничений. Примеры подобных задач рассматривались в работах
    Exact
    [1–5]
    Suffix
    . Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования) [6–10].

2
13, с. 67-78 2. Самарин И.В. Формализация задачи обоснования среднесрочного плана деятельности для построения автоматизированной системы управления стратегического планирования на предприятии // ж. «Инновации и инвестиции» No 4 – М., 2014
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2211
    Prefix
    Формирование стратегических планов деятельности организаций (министерств, ведомств, фирм, предприятий) связано с постановкой и последующим решением некоторой оптимизационной задачи по выбору рационального плана деятельности в условиях ресурсных ограничений. Примеры подобных задач рассматривались в работах
    Exact
    [1–5]
    Suffix
    . Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования) [6–10].

3
Рябошапко В.А., Фомин А.Н. Основные положения методологии разработки антикризисных целевых программ (часть 1). Вестник Академии военных наук No 4(13) – М.: 4-й филиал Воениздата, 2005.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2211
    Prefix
    Формирование стратегических планов деятельности организаций (министерств, ведомств, фирм, предприятий) связано с постановкой и последующим решением некоторой оптимизационной задачи по выбору рационального плана деятельности в условиях ресурсных ограничений. Примеры подобных задач рассматривались в работах
    Exact
    [1–5]
    Suffix
    . Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования) [6–10].

4
Рябошапко В.А., Фомин А.Н. Основные положения методологии разработки антикризисных целевых программ (часть 2). Вестник Академии военных наук No 1(14) – М.: 4-й филиал Воениздата, 2006.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2211
    Prefix
    Формирование стратегических планов деятельности организаций (министерств, ведомств, фирм, предприятий) связано с постановкой и последующим решением некоторой оптимизационной задачи по выбору рационального плана деятельности в условиях ресурсных ограничений. Примеры подобных задач рассматривались в работах
    Exact
    [1–5]
    Suffix
    . Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования) [6–10].

5
Баскаков В.В., Гудков Б.Н., Федосеев С.А., Фомин А.Н. Методологические основы антикризисного управления и стратегического планирования в экономических системах // МО РФ, Академия военных наук – М., ВА РВСН им. Петра Великого, 2012
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2211
    Prefix
    Формирование стратегических планов деятельности организаций (министерств, ведомств, фирм, предприятий) связано с постановкой и последующим решением некоторой оптимизационной задачи по выбору рационального плана деятельности в условиях ресурсных ограничений. Примеры подобных задач рассматривались в работах
    Exact
    [1–5]
    Suffix
    . Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования) [6–10].

6
Берзин Е.А. Оптимальное распределение ресурсов и элементы синтеза систем. Под ред. Золотова Е.В. – М.: Советское радио, 1974.
Total in-text references: 3
  1. In-text reference with the coordinate start=2432
    Prefix
    Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования)
    Exact
    [6–10]
    Suffix
    . Поэтому удачный выбор метода оптимизации играет важную роль при практическом стратегическом планировании. Указанные оптимизационные задачи имеют специфическую особенность, которую необходимо учитывать при создании эффективного метода их решения.

  2. In-text reference with the coordinate start=7251
    Prefix
    Метод нормированных функций для решения задач целочисленного линейного программирования Метод нормированных функций (МНФ) является обобщением метода ПП на случай многих ограничений. Первоначально он был разработан для решения задач целочисленного математического программирования
    Exact
    [6, 10]
    Suffix
    . Поэтому, отдавая дань традиции, сначала рассмотрим применение МНФ для решения целочисленных оптимизационных задач. Рассмотрение задачи целочисленного линейного программирования опять начнем с анализа самого простого случая, когда имеется только одно ограничение.

  3. In-text reference with the coordinate start=15883
    Prefix
    По этой причине в целочисленных задачах число переменных, отличных от нуля, может оказаться больше числа базисных переменных. 3. Метод нормированных функций для решения задач целочисленного выпуклого программирования В работе
    Exact
    [6]
    Suffix
    МНФ предложено применять для решения задач целочисленного выпуклого программирования не только с линейными функциями Ψ(x) и g(x), но с функциями более общего вида – аддитивными. По нашему мнению, условие аддитивности, конечно, облегчает проведение вычислений, но оно не обязательно.

7
Моисеев Н.Н., Столярова Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации – М., Наука, гл. ред. физмат. литературы, 1978
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=2432
    Prefix
    Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования)
    Exact
    [6–10]
    Suffix
    . Поэтому удачный выбор метода оптимизации играет важную роль при практическом стратегическом планировании. Указанные оптимизационные задачи имеют специфическую особенность, которую необходимо учитывать при создании эффективного метода их решения.

  2. In-text reference with the coordinate start=15353
    Prefix
    быть сформированы алгоритмы решения не только задач целочисленного выпуклого программирования, но и решения аналогичных задач в которых переменные могут принимать любые неотрицательные значения. Данный алгоритм основан на последовательном распределении ресурсов. Это определяет основное отличие МНФ от классического метода решения задачи линейного программирования – симплекс-метода
    Exact
    [7,8]
    Suffix
    . МНФ избавлен от необходимости введения дополнительных переменных и перехода от неравенств к равенствам, хотя эти переменные и определяются автоматически в конце процесса, как величины невязок неиспользованного ресурса j-го вида.

8
Современное состояние теории исследования операций // Под ред. Моисеева Н.Н. – М., Наука, гл. ред. физ-мат. литературы, 1979
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=2432
    Prefix
    Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования)
    Exact
    [6–10]
    Suffix
    . Поэтому удачный выбор метода оптимизации играет важную роль при практическом стратегическом планировании. Указанные оптимизационные задачи имеют специфическую особенность, которую необходимо учитывать при создании эффективного метода их решения.

  2. In-text reference with the coordinate start=15353
    Prefix
    быть сформированы алгоритмы решения не только задач целочисленного выпуклого программирования, но и решения аналогичных задач в которых переменные могут принимать любые неотрицательные значения. Данный алгоритм основан на последовательном распределении ресурсов. Это определяет основное отличие МНФ от классического метода решения задачи линейного программирования – симплекс-метода
    Exact
    [7,8]
    Suffix
    . МНФ избавлен от необходимости введения дополнительных переменных и перехода от неравенств к равенствам, хотя эти переменные и определяются автоматически в конце процесса, как величины невязок неиспользованного ресурса j-го вида.

9
Теория прогнозирования и принятия решений / Под ред. Саркисяна С.А. – М., «Высшая школа», 1977
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2432
    Prefix
    Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования)
    Exact
    [6–10]
    Suffix
    . Поэтому удачный выбор метода оптимизации играет важную роль при практическом стратегическом планировании. Указанные оптимизационные задачи имеют специфическую особенность, которую необходимо учитывать при создании эффективного метода их решения.

10
Баскаков В.В., Федосеев С.А., Фомин А.Н. Научно-методические основы подготовки научнопедагогических кадров // МО РФ, Академия военных наук – М., ВА
Total in-text references: 4
  1. In-text reference with the coordinate start=2432
    Prefix
    Как правило, это задачи высокой размерности (количество переменных – сотни, тысячи), которые в общем случае решаются на ПЭВМ численными методами оптимизации многопараметрических целевых функций (математического программирования)
    Exact
    [6–10]
    Suffix
    . Поэтому удачный выбор метода оптимизации играет важную роль при практическом стратегическом планировании. Указанные оптимизационные задачи имеют специфическую особенность, которую необходимо учитывать при создании эффективного метода их решения.

  2. In-text reference with the coordinate start=3330
    Prefix
    Метод последовательных приращений Для установления основной идеи, на которой основан метод последовательных приращений (ПП), рассмотрим две очень простые вспомогательные задачи математического программирования
    Exact
    [10]
    Suffix
    . Первая задача – задача линейного программирования с единственным ограничением: ()() 1 maxmax n oii i ΨΨ αxx x = ⎧⎫ == ×⎨⎬ ⎩⎭ ∑(1) при ограничении () 1 , n ii i gxx bβ = =×≤∑(2) где αi ≥ 0  i = 1,...n; βi > 0  i = 1,...n; b > 0; x – вектор (упорядоченный набор) независимых (оптимизируемых параметров).

  3. In-text reference with the coordinate start=7251
    Prefix
    Метод нормированных функций для решения задач целочисленного линейного программирования Метод нормированных функций (МНФ) является обобщением метода ПП на случай многих ограничений. Первоначально он был разработан для решения задач целочисленного математического программирования
    Exact
    [6, 10]
    Suffix
    . Поэтому, отдавая дань традиции, сначала рассмотрим применение МНФ для решения целочисленных оптимизационных задач. Рассмотрение задачи целочисленного линейного программирования опять начнем с анализа самого простого случая, когда имеется только одно ограничение.

  4. In-text reference with the coordinate start=17665
    Prefix
    Таким образом, модификация МНФ для решения обычных (не целочисленных) оптимизационных задач приводит к методу, очень похожему на метод локального покоординатного подъема (спуска) для «оштрафованных» целевых функций
    Exact
    [10]
    Suffix
    , что, конечно, может рассматриваться как дополнительный аргумент в пользу состоятельности обоих методов. 5. Заключительные замечания Следует специально указать, что МНФ не имеет строгих формальных обоснований.