Задача - минимизация - целевая функция
Cтраница 1
Задача минимизации целевой функции Ф называется задачей оптимальной траектории, поскольку конечной целью является выбор такого пути или траектории между двумя граничными, условиями, при котором эта функция будет минимизироваться. [1]
Решение задачи минимизации целевой функции ( 9) с учетом ограничения ( 5) позволяет оптимизировать объект проектирования по затратам на его создание и эксплуатацию. [2]
Следовательно, задача минимизации целевой функции из (4.17.1) при ограничениях (4.17.3), (4.17.4) разрешима. [3]
Постановка и решение задач минимизации простейших целевых функций рассмотрены ниже на примерах оптимизации ректификационной установки для разделения бинарных смесей. [4]
Оптимизационная задача представляется как задача минимизации целевой функции многих переменных. [5]
Таким образом, при вещественных коэффициентах трансформации задача выбора оптимального режима напряжений в узлах может быть представлена как задача минимизации целевой функции. [6]
Таким образом, задача минимизации целевой фукнции Ф ( х) на отрезке [ А, В ] сводится к задаче минимизации целевой функции Ф ( х ( У)) по параметру У на всей действительной оси. [7]
Рж - желаемый вектор соответствующий желаемому выходному сигналу ОЭП. Задача минимизации целевой функции может решаться несколькими методами. [8]
В [40, 41] выбор проводится на основе обобщенного графа технических средств, отображающего возможные способы обработки информации на функционально взаимосвязанных группах устройств. На этом графе решают задачу минимизации целевой функции, представляющей собой суммарные затраты на приобретение оборудования и обработку информации, при выполнении ограничений на пропускные способности устройств и на величину допустимого отклонения сроков решения задачи от запланированных. Задача решается в три этапа. Сначала из технологических соображений на содержательном уровне производят усечение графа для уменьшения размерности решаемой задачи. Затем решают задачу целочисленного линейного программирования, к которой сводят математическую постановку без учета ограничений на сроки решения. На последнем этапе статистическим моделированием проверяют справедливость ранее неучтенных ограничений. Если они не выполняются, вводят дополнительные ограничения на минимальное значение целевой функции и решение всей задачи повторяют. [9]
Обычно методы математического программирования, эффективные при поиске наименьшего ( наибольшего) значения выпуклой функции в выпуклой области, оказываются мало пригодными для решения задач, когда условия выпуклости не удовлетворяются. В этом случае имеет ме-сто задача минимизации многоэкстремальной целевой функции, к которой относится задача оптимального распределения потоков. [10]
 |
Простая последовательность блоков. [11] |
При первом подходе ограничения ( 11 1) учитываются в самом методе оптимизации, а на этапе расчета схемы условия ( 11 1) не принимаются во внимание. Это приводит к тому, что при решении задачи минимизации целевой функции появляются ограничения типа равенств на управления. Действительно, поскольку ограничения ( II. [12]
Рассмотрим математическую формулировку оптимизационной задачи. Согласно принятому выше критерию оптимальности транспортирования природного газа через КС, соответствующая задача математического программирования может быть сформулирована в виде задачи минимизации нелинейной алгебраической целевой функции при простых ограничениях на управляемые переменные, моделирующие технологические, эксплуатационные и конструктивные ограничения реальной КС. [13]
Страницы: 1