Modelul liniar al structurii optime a culturilor vegetale

3x puncte

categorie: Biologie

nota: 7.92

nivel: Facultate

Principalele avantaje ale modelarii si simularii sunt posibilitatile de analiza si sinteza ale procesului modelat precum si prognoza evolutiei sale. In functie de gradul de schematizare, modelele pot fi macromodele si micromodele.

Macromodelele sunt mai apropiate de procesul modelat dar simularea lor comporta un mare volum de calcul. Un macromodel se poate simplifica sub forma unui [...]
DOWNLOAD REFERAT

Preview referat: Modelul liniar al structurii optime a culturilor vegetale

Principalele avantaje ale modelarii si simularii sunt posibilitatile de analiza si sinteza ale procesului modelat precum si prognoza evolutiei sale. In functie de gradul de schematizare, modelele pot fi macromodele si micromodele.

Macromodelele sunt mai apropiate de procesul modelat dar simularea lor comporta un mare volum de calcul. Un macromodel se poate simplifica sub forma unui micromodel in scopul usurarii simularii cu pretul indepartarii de procesul modelat. Necunoscutele (variabilele) modelului notate cu X1,....,Xn care sunt numere reale pozitive ce urmeaza a fi determinate.
Exista modele in care necunoscutele X1,....,Xn, sunt numere intregi pozitive (de exemplu efective de animale) sau chiar valori binare (0 sau 1) (de exemplu utilizarea (1) sau neutilizarea (0) a unei masini agricole sau a unei tehnologii); in aceste cazuri avem modele de optimizare cu variabile intregi respectiv modele de optimizare cu variabile bivalente.

2) Restrictiile (constrangerile) modelului care sunt m inecuatii sau ecuatii care contin necunoscutele X1,....,Xn,
Membrul doi al fiecarei restrictii este limita resursei la care se refera restrictia. Daca toate restrictiile modelului sunt ecuatii, el se numeste model standard. Orice model de optimizare poate fi adus la forma standard prin adaugarea la membrul intai al restrictiilor " a?€ " si , " = " a unor variabile de egalizare nenegative si prin scaderea din membrul intai al restrictiilor "a?"" a altor variabile de egalizare nenegative deci modelul va avea m restrictii egalitati si n + m variabile X1,....,Xn, Xe1,....,Xem.

3) Functiile - obiectiv ale modelului in numar de p , care contin necunoscutele X1,....,Xn si care trebuie maximizate / minimizate sau cu un cuvant optimizate. Daca restrictiile modelului lipsesc atunci se zice ca avem un model de optimizare fara restrictii (liber) in caz contrar modelul este cu restrictii (legaturi).
DOWNLOAD REFERAT
« mai multe referate din Biologie

CAUTA REFERAT


TRIMITE REFERAT CERE REFERAT
Referatele si lucrarile oferite de E-referate.ro au scop educativ si orientativ pentru cercetare academica.