@ARTICLE{26543120_316319210_2019, 
	author = {М. А. Горский}, 
	keywords = {, NP-полная проблема, линейная и нелинейная оптимизация, нелинейная дискретная задача, задачи производственного и финансового планирования, риск потери доходности, двойственная оценка ограничения, конструктивный алгоритмквазиоптимальное решение},
	title = {Теоретический подход и численный метод поиска квазиоптимального решения нелинейной дискретной задачи большой размерности},
	journal = {Экономический журнал ВШЭ},
	year = {2019},
	volume = {23},
	number = {3},
	pages = {465-482},
	url = {https://ej.hse.ru/2019-23-3/316319210.html},
	publisher = {},
	abstract = {Класс NP-полных проблем в настоящее время представлен не только «классической» задачей о коммивояжере и многочисленными сводящимися к ней задачами теории графов и сетей, но и задачами нелинейной и стохастической оптимизации, в том числе и в дискретной постановке. Особенностью этих задач является отсутствие конструктивных алгоритмов поиска оптимального решения за полиномиальное от размерности задачи время, что «обрекает» исследователя использовать при решении этих задач не конструктивные методы, например, алгоритм полного перебора. Однако эти алгоритмы в приложении к задачам дискретной оптимизации не позволяют решить поставленную задачу комплексно: например, таким методом нельзя получить важные для последующего анализа оптимального решения двойственные оценки ограничений. В статье автор для широкого класса задач производственного и финансового планирования, в постановочном плане сводящихся к задачам дискретной нелинейной выпуклой оптимизации большой размерности, предлагает оригинальный численный метод поиска квазиоптимального решения с высокой (наперед заданной) точностью приближения к оптимуму. Для обозначенного класса задач предложенный метод является универсальным, т.е. может быть применен без дополнительной адаптации численной процедуры.},
	annote = {Класс NP-полных проблем в настоящее время представлен не только «классической» задачей о коммивояжере и многочисленными сводящимися к ней задачами теории графов и сетей, но и задачами нелинейной и стохастической оптимизации, в том числе и в дискретной постановке. Особенностью этих задач является отсутствие конструктивных алгоритмов поиска оптимального решения за полиномиальное от размерности задачи время, что «обрекает» исследователя использовать при решении этих задач не конструктивные методы, например, алгоритм полного перебора. Однако эти алгоритмы в приложении к задачам дискретной оптимизации не позволяют решить поставленную задачу комплексно: например, таким методом нельзя получить важные для последующего анализа оптимального решения двойственные оценки ограничений. В статье автор для широкого класса задач производственного и финансового планирования, в постановочном плане сводящихся к задачам дискретной нелинейной выпуклой оптимизации большой размерности, предлагает оригинальный численный метод поиска квазиоптимального решения с высокой (наперед заданной) точностью приближения к оптимуму. Для обозначенного класса задач предложенный метод является универсальным, т.е. может быть применен без дополнительной адаптации численной процедуры.}
}