Задача - оптимизация - процесс
Cтраница 1
Задача оптимизации процесса ставится следующим образом. [1]
Задача оптимизации процесса заключается в определении оптимальной комбинации значений технологических параметров. [2]
Задача оптимизации процесса бурения подразделяется на два уровня. На первом уровне путем обработки статистических данных осуществляется выбор буровой техники для конкретных условий бурения с учетом достижения оптимума функции цепи: максимума механической или рейсовой скоростей, минимума стоимости бурения метра проходки или максимума проходки на долото. На втором уровне в ходе бурения решаются задачи оперативного управления работой долота. [3]
Задача оптимизации процессов управления, рассматриваемая в данной работе, может быть сформулирована в форме проблемы Майера - Боль-ца [ 1, 21 следующего вида. [4]
 |
Цикл синтеза аммиака. [5] |
Задача оптимизации процесса синтеза аммиака формулируется следующим образом: при каком методе производства себестоимость аммиака будет минимальной. [6]
Задачу оптимизации процессов, характеризующихся несколькими откликами, обычно сводят к задаче оптимизации по одному критерию с ограничениями в виде равенств или неравенств. В зависимости от вида поверхности отклика и характера ограничений для оптимизации предлагается использовать методы неопределенных множителей Лагранжа, линейного и нелинейного программирования, ридж-анализ [10] и др. К недостаткам этих способов решения задачи оптимизации следует отнести вычислительные трудности. В частности, при описании поверхности отклика полиномами второго порядка решение задачи на условный экстремум с применением неопределенных множителей Лагранжа приводит к необходимости решать систему нелинейных уравнений. [7]
Задачу оптимизации процессов, характеризующихся несколькими откликами, обычно сводят к задаче оптимизации по одному критерию с ограничениями в виде равенств или неравенств. В зависимости от вида поверхности отклика и характера ограничений для оптимизации предлагается использовать методы неопределенных множителей Лагранжа, линейного и нелинейного программирования, ридж-анализ и др. К недостаткам этих способов решения задачи оптимизации следует отнести вычислительные трудности. В частности, при описании поверхности отклика полиномами, второго порядка решение задачи на условный экстремум с применением неопределенных множителей Лагранжа приводит к необходимости решать систему нелинейных уравнений. Поэтому одним из наиболее удачных способов решения задачи оптимизации процессов с большим количеством откликов, является использование предложенной Харрингтоном в качестве обобщенного критерия оптимизации так называемой обобщенной функции желательности D. Построение шкалы желательности, которая устанавливает соотношение между значением отклика у и соответствующим ему значением d ( частной функцией желательности), является в своей основе субъективным, отражающим отношение исследователя ( потребителя) к отдельным откликам. [8]
Задачу оптимизации процессов, характеризующихся несколькими откликами, обычно сводят к задаче оптимизации по одному критерию с ограничениями в виде равенств или неравенств. В зависимости от вида поверхности отклика и характера ограничений для оптимизации предлагается использовать методы неопределенных множителей Лагранжа, линейного и нелинейного программирования, ридж-анализ [10] и др. К недостаткам этих способов решения задачи оптимизации следует отнести вычислительные трудности. В частности, при описании поверхности отклика полиномами второго порядка решение задачи на условный экстремум с применением неопределенных множителей Лагранжа приводит к необходимости решать систему нелинейных уравнений. [9]
Часто задача оптимизации процесса требует организации сложной системы контроля для сбора необходимой информации. Также сложным при этом получается и процесс ее обработки с целью выдачи соответствующей рекомендации или команды для общей автоматической системы управления. Эти задачи решаются с помощью средств технической кибернетики. Под кибернетикой ( от греческого корня кибернес - рулевой) обычно понимается наука об общих законах управления объектами самой различной природы на основе получения, передачи и обработки информации. Средствами технической кибернетики являются различного рода логические элементы, элементы памяти, вычислительные и управляющие машины. [10]
Поэтому задачи оптимизации процесса обработки данных применительно к таким объектам должны решаться с учетом этих двух факторов. Соответствующие основные приемы решения задач оптимизации рассматриваются ниже. [11]
Решена задача оптимизации процесса измельчения сыпучих материалов в вихревом электромагнитном измельчителе на базе математической модели в виде системы нелинейных критериальных уравнений. Разработана методика расчета оптимального измельчителя. [12]
Постановка задачи оптимизации процесса распознавания требует введения в рассмотрение следующих понятий. [13]
Подобно задачам оптимизации процесса наблюдения, задачи оптимизации помех являются обычными задачами оптимального управления детерминированной системой (1.3) для матрицы ковариации. Поэтому для построения оптимальных законов управления помехой могут быть использованы методы, рассмотренные в гл. Поясним сказанное на примерах. [14]
 |
Схема управления наблюдениями. [15] |
Страницы: 1 2 3 4