Алгоритм - решение - задача - оптимизация
Cтраница 1
Алгоритм решения задачи оптимизации может быть укруп-ненно представлен следующим образом. [1]
Составим алгоритм решения задачи оптимизации раскроя материала по минимуму функции с ( см. задачу 3.2), аргументы которой принимают только дискретные значения. [2]
Однако принципиальное существование алгоритмов решения задач оптимизации и адаптации далеко не всегда означает возможность их практического использования в АСУ ТП. Главная трудность здесь заключается в описании объектов управления, для которого традиционно используется аппарат векторно-матричных уравнений переменных состояний. Но даже получив такие уравнения, можно столкнуться со случаями, когда матрица системы ( особенно для нестационарных объектов) содержит слишком большое число переменных членов, для запоминания и анализа которых расходуются весьма значительные объемы памяти. Кроме того, объем вычислений возрастает настолько, что доступные для использования средства управляющей вычислительной техники не в состоянии справиться с обработкой текущей информации и выработкой в реальном времени управляющих и адаптирующих сигналов, даже если число технологических параметров не превышает 20 - 50, что совсем немного для современных АСУ ТП. [3]
Рассмотрим порядок реализации алгоритма решения задачи оптимизации многостадийного процесса методом динамического программирования при использовании для максимизации на каждой стадии поиска на сетке переменных. [4]
В этой книге приводится большое число алгоритмов решения задач оптимизации, краевых задач и задач о поиске корней. Их изложение следует развиваемой автором теории, в которой центральное место занимают вопросы сходимости алгоритмов и их реализуемости. Представленная в данной книге теория алгоритмов состоит из двух основополагающих компонент. [5]
Примером такого алгоритма может служить предложенный недавно алгоритм решения задачи оптимизации с нелинейными ограничениями, для которого была доказана квадратичная скорость сходимости. [6]
Итак, если определение знака U ( х) - U ( у) делается с ошибкой, то общая схема алгоритмов решения задачи оптимизации функции полезности не изменяется. Это может привести к меньшей точности решения и увеличению числа вопросов к ЛПР по сравнению с рассмотренным ранее случаем отсутствия помех. [7]
На основании анализа целевой функции поставленной задачи и использования свойств модульных систем докажем утверждение, которое в дальнейшем будет использовано при разработке алгоритма решения задач оптимизации. [8]
Рассматриваемые режимы работы технологических процессов требуют применения соответствующих алгоритмов решения задач управления ими, разновидности разветвленных структур сложных комплексов требуют применения адекватных методов их оптимизации. Алгоритмы решения задач оптимизации технологических процессов детально рассматриваются в данной главе. [9]
Рассмотрим порядок реализации алгоритма решения задачи оптимизации многостадийного процесса методом динамического программирования при использовании для максимизации на каждой стадии поиска на сетке переменных. [10]
Разработка практически приемлемой методики экономической оптимизации непрерывных химических производств относится к числу основных технико-экономических задач, включающих определение критерия оптимальности, выбор рациональной формы уравнений математического описания, отвечающей природе и сущности моделируемого явления, выбор одного из нескольких возможных способов решения в зависимости от уровня проведенного исследования процесса и сложности уравнений модели. В настоящем параграфе рассматриваются алгоритмы решения задач оптимизации элементов ХТС, в основу которых заложено одно из главных свойств производственных систем с непрерывной химической технологией - управляемость ее элементов. [11]
 |
Поиск экстремума методом градиента ( / / / и методом покоординатного поиска в пространстве смешанно-целочисленных ( / и непрерывных ( / / переменных. [12] |
Наконец, группа методов направленного поиска в общем характеризуется более сложными алгоритмами организации движения изображающей точки в процессе поиска. Прежде всего здесь, как было показано, проблемой является выбор значений пробных и рабочих шагов, количества пробных шагов, от которых зависит не только эффективность, но и работоспособность алгоритмов решения задач оптимизации. [13]
Очень важна задача нахождения его оптимального уровня. Существующие методы основаны на том, что с ростом / увеличиваются затраты на создание и содержание резервного запаса ресурса, но снижаются потери ввиду его дефицита. Сложность практического применения этих методов состоит в том, как оценивать потери от дефицита ресурса и затраты на резервирование. Разные подходы к такой оценке формируют разные алгоритмы решения задачи оптимизации. [14]
Страницы: 1