Задача - нахождение - максимум
Cтраница 1
Задача нахождения максимума ( минимума) целевой функции / ( х) в области О эквивалентна задаче нахождения минимума ( максимума) целевой функции - / ( х) в той же области. [1]
Задача нахождения максимума функции Р на некотором интервале времени практически осложняется тем, что от 2УР, ЗУР, 4УР питаются электроприемники и потребители с различным режимом работы. Статистические методы основаны на измерении нагрузок линий, питающих характерные группы электроприемников, без обращения к режиму работы отдельных электроприемников и к числовым характеристикам индивидуальных графиков. [2]
Задача нахождения максимума функции Р на некотором интервале времени практически осложняется тем, что от 2УР, ЗУР, 4УР питаются электроприемники и потребители с различным режимом работы. Статистический метод основывается на измерении нагрузок линий, питающих характерные группы электроприемников, без обращения к режиму работы отдельных электроприемников и числовым характеристикам индивидуальных графиков. [3]
Задачей линейного программирования называется задача нахождения максимума ( или минимума) линейной функции от переменных, подчиненных линейным ограничениям. Традиционно выделяют условия неотрицательности переменных, которые часто встречаются в задачах экономического характера и для соблюдения которых стандартные алгоритмы линейного программирования специальным образом подготовлены. [4]
Подчеркнем еще раз: задача нахождения максимумов и минимумов не является безоговорочно равносильной задаче нахождения наибольшего и наименьшего значений функции в замкнутом интервале. Монотонная функция принимает свое наибольшее и наименьшее значения на границах интервала, и эти значения вовсе не являются максимумом и минимумом, так как эти последние понятия всегда относятся к полной окрестности рассматриваемой точки. Так, например, функция f ( x) x в интервале 0 - лгс 1 имеет в точке нуль наименьшее, а в точке 1 наибольшее значение, и аналогично обстоит дело с любой монотонной функцией. [5]
Следующий пример относится к задаче нахождения максимума функции, имеющей локальные максимумы. Покажем, что генетический алгоритм находит глобальный оптимум. Для поиска максимума будем применять реализованный в программе FlexTool турнирный метод, поскольку метод колеса рулетки в ней работает только для задач минимизации. [6]
Знак перед ДУХ в задачах нахождения максимума - положительный, а в задачах нахождения минимума - отрицательный. [7]
Рассмотрим эти вопросы применительно к задаче нахождения максимума суммарного отбора нефти с месторождения при ограничениях на забойные давления скважин и их дебиты [1]; она сводится к задаче линейного программирования. [8]
Уравнение ( 11) записывается внизу таблицы и далее решается задача нахождения максимума при дополнительном условии. [9]
В качестве операторов скрещивания, отбора и редукции выберем традиционные операторы, рассмотренные выше при решении задачи нахождения максимума одномерной функции. Дополнительно для оператора скрещивания можно установить вероятность применения 0 95 и использовать элитизм. [10]
В такой ситуации приходится прибегать к любому из методов который выглядит полезным. Положение типично для задач нахождения максимумов или минимумов функций многих переменных. Слишком дорого исследовать, скажем, все локальные минимумы четырнадцатимерного пространства. [11]
 |
Схема разработки плана развития и размещения предприятий производственной базы строительства магистральных трубопроводов. [12] |
Математические формулировки экономических процессов принято называть экономико-математическими моделями. Обычно экономико-математические модели имеют вид уравнений, неравенств, в которых ставится задача нахождения максимума или минимума функции цели. С использованием экономико-математических моделей составляют алгоритмы, а по ним программы расчета, которые затем закладывают в электронно-вычислительные машины. [13]
Функция называется строго выпуклой, если в (4.5) имеет место знак строгого неравенства. Понятие выпуклой функции играет важную роль в задачах оптимизации из-за того, что необходимые условия минимума являются также и достаточными. Если в (4.5) изменить знак неравенства, то оно определяет вогнутую функцию, играющую аналогичную роль для задач нахождения максимума функции качества. В связи с такой важностью понятия выпуклой функции возникает необходимость в достаточно простых критериях распознавания выпуклых множеств и выпуклых функций. Приведем без доказательств известные критерии выпуклости. [14]
В книге изложены результаты исследований авторов в области постановки и решения задач оптимизации при схемотехническом проектировании электронных схем. Освещена сущность и основные особенности проектирования электронных схем как в дискретном, так и интегральном исполнении. Проанализированы возможности решения различных задач, возникающих на этапе схемотехнического проектирования электронных схем, с помощью ЦВМ. Описаны различные критерии оптимальности и способы постановок задач оптимизации в электронике. Изложены машинно-ориентированные модели компонентов и наиболее перспективные методы моделирования схем. Даны перспективные методы анализа электронных схем и определены области их предпочтительного применения. Проанализирован ряд методов оптимизации для целевых функций, обладающих гребневым характером. Значительное место уделяется одной из наиболее важных задач схемотехнического проектирования - задаче расчета параметров компонентов, сформулированной в виде задачи нахождения максимума функции минимума. Рассмотрены алгоритмы решения задачи расчета параметров компонентов, основанные на свойстве дифференцируемости функции минимума по направлению. Приводится проекционный алгоритм решения этой задачи, в котором уравнения гребня в виде ограничений типа равенств формируются в процессе поиска. Результаты теоретических исследований иллюстрируются большим количеством примеров и рисунков. [15]
Страницы: 1