Cтраница 1
Нелинейная оптимизационная задача включает множество независимых переменных, детерминистским образом связанных с значением целевой функции. Целью является нахождение такого множества значений независимых переменных, которое минимизирует ( или максимизирует) целевую функцию. [1]
Рассмотрим нелинейную оптимизационную задачу, решение которой может быть получено с помощью алгоритма, аналогичного алгоритму, описанному в гл. Предположим, что по самому существу постановки задачи возникает необходимость построения двухшаговой модели ( разд. Можно ли метод, изложенный в разд. [2]
Алгоритмы решения большинства нелинейных оптимизационных задач могут использовать идеи фрактальных множеств. [3]
Поиск решения ( в результате решения нелинейной оптимизационной задачи) найдет оптимальное значение и 30 и значение целевой функции ( суммарных годовых издержек), равное 3612 долл. [4]
Поиск решения ( в результате решения нелинейной оптимизационной задачи) найдет оптимальное значение п 30 и значение целевой функции ( суммарных годовых издержек), равное 3612 долл. [5]
Таким образом, решение системы (3.6) сводится к нелинейной оптимизационной задаче. Третий метод использует экстремальный подход и основан на минимизации энергетического функционала JVnpn соблюдении материальных балансов в узлах. [6]
Пакет на основе генетических алгоритмов позволяет находить оптимальные решения в нелинейных оптимизационных задачах, может использоваться как самостоятельное приложение в виде дополнения к Excel или как инструментарий для разработки собственных программ. [7]
Она позволяет пользователям изменять данные задачи в интерактивном режиме, а также ставить и решать нелинейные оптимизационные задачи по распределению запасов для смешивания с целью достичь оптимального баланса качества и цены при определенных ограничениях. OMEGA сейчас используется на 7 нефтеперегонных заводах в США и 3 за рубежом. [8]
Плюются две причины изучения методов оптимизации функции одной переменной. Первая из них заключается в том, что на одномерных задачах можно демонстрировать многие трудности, с которыми приходится сталкиваться при решении нелинейных оптимизационных задач. [9]
Сформулированные с общих позиций методы решений задач строительной механики позволяют ставить вопрос о разработке соответствующего пакета прикладных программ. Пакет разрабатывается так, чтобы предоставить инженеру возможность не только решить задачу ( получить перемещения и усилия в стержнях), но и выбрать оптимальный метод решения, что особенно важно для нелинейных и оптимизационных задач. Программное обеспечение пакета включает модули двух типов. [10]
Плюются две причины изучения методов оптимизации функции одной переменной. Первая из них заключается в том, что на одномерных задачах можно демонстрировать многие трудности, с которыми приходится сталкиваться при решении нелинейных оптимизационных задач. Вторая причина состоит в том, что во многих методах решения нелинейных оптимизационных задач со многими переменными на том или ином шаге, по существу, используются алгоритмы оптимизации для одной переменной. Следовательно, для применения методов, предназначенных для решения оптимизационных задач общего вида, требуется знакомство с методами оптимизации одномерных моделей. [11]