Задача математичного програмування Тема 1 Питання термінології, історіографія назв
Проведемо аналіз якісної адекватності одержаних моделей
жүктеу/скачать 3.01 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- максимізується - тривалість життя
- Етап 4.
- Результати розрахунку
- Обговорення результатів.
| Проведемо аналіз якісної адекватності одержаних моделей.
Вхід у функціонал (спрощена модель критерію) основних лікуючих впливів не суперечить змісту оптимізаційної задачі: при основному ефекті, що максимізується - тривалість життя, форма входу u1(тривалість прийому ліків), u2(доза препарату А), u4 (доза препарату С) - , не суперечить реальному механізму дії препаратів - вони входять у модель із знаком "+". Препарат u3 (доза препарату В)включається у лікувальний комплекс з міркувань балансування деяких показників організму та не виявляє безпосереднього впливу на тривалість життя (у моделі критерію він ввійшов із знаком "-"). Тому при встановленні обмежень на нього требо мати на увазі що в оптимадьному плані його доза може прийняти значення відповідно до нижньої границі. Аналіз (на основі інструкцій про застосування препаратів) входження лікуючих впливів у моделі що ввійшли у обмеження в цілому також свідчить про якісно адекватностих характер іх входження у відповідні моделі. Етап 4. Переведемо структуру даних відповідно (18) до структури даних відповідно (4*) Етап 5. Далі проведемо розрахунок оптимальної лікувальної стратегії. Результати розрахунку Вирішуя (18), одержуємо: доза препарата А - 32 од, доза препарата С - 240 од, тривалість приему 100 днів, систоличний тиск на момент закінчення прийому препаратів- 84, сатурація гемоглобину - 1, утилизація кислороду - 30.1, тривалість життя - 52.3 месяці. Обговорення результатів. Результат розрахунку відповідає встановленим обмеженням. При цьому очевидно, що будь-яке "машинне" рішення повинно отримати експертну оцінку відповідності протоколу лікування і можливих його уточнень. Однак відзначимо і інший істотний аспект пропонованого підходу з точки зору достовірності рішень: механізм перебору вершин симплекса має алгебраїчну природу, тобто його коректно застосовувати до аналітичних співвідношень, а не до статистичних. І тільки вихідні співвідношення будуть відповідати найбільш імовірним значенням модельованих величин. Будь-яке перетворення вихідної системи утворює співвідношення, відмінні від найбільш вірогідних. Заміна ж аналітичних перетворень при переході до сусідньої вершини симплекса на статистичні НЕ буде коректним, так як потребують моделювання незалежних змінних, що суперечить логіці статистичного моделювання. Тому єдиний вихід тут - домагатися максимально можливої точності статистичних моделей. У тому числі використовуючи формування з допустимою області опуклих підобластей, перетин яких, утворює вихідну допустиму область. Даний прийом може бути ефективний якщо потужність вибірки дозволяє отримувати адекватні моделі в кожній з підобластей. Слід розробити в перспективі алгоритми моделювання забезпечують точність прогнозу і несуперечливість структури моделі станів змістом екстремальної задачі. Виконання цих умов дозволить обґрунтовано припускати можливість адекватного розрахунку персоніфікованих стратегій. На закінчення, відзначимо, що ключове питання забезпечення якісної адекватності моделей може забезпечуватися засобами алгоритмів математичного програмування. Проблема ця надзвичайно об'ємна і заслуговує окремого глибокого вивчення і розробки. жүктеу/скачать 3.01 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|