Cтраница 2
Оптимальный алгоритм решения системы уравнений математической модели ХТС определяется таким удачным выбором наборов свободных информационных переменных ХТС и выходных переменных системы уравнений, который соответствует заданным технологическим условиям функционирования ХТС и требованиям технического задания на проектирование. Кроме того, этот удачный выбор обеспечивает оптимальную стратегию решения системы уравнений путем декомпозиции ее на несколько строго соподчиненных подсистем уравнений, среди которых имеются совместно замкнутые подсистемы, содержащие минимальное число взаимосвязанных уравнений. [16]
Применяем оптимальный алгоритм минимизации в классе С. [17]
Обсудим теперь оптимальные алгоритмы в смысле Никольского. [18]
Изучаются линейные оптимальные алгоритмы. [19]
Разработайте оптимальные алгоритмы поиска типа Робот на плоскости с дополнительным условием, что робот в каждой точке получает некоторое распределение вероятностей направлений, приближающих его к успеху ( робот обладает интуицией) Сумма вероятностей по всем направлениям равна единице. [20]
Поскольку оптимальные алгоритмы моделирования случайных величин, построенные в рамках неограниченной модели в разд. [21]
Построение оптимальных алгоритмов во многих случаях сопряжено с большим объемом вычислений, и поэтому зачастую удовлетворяется оптимизированными алгоритмами диагностирования, затраты на реализацию которых хотя и уменьшены, но не обязательно минимальны. [22]
Построение оптимального алгоритма в случае (9.5.15) сводится к расчету по рекуррентным соотношениям (9.5.16) функций gj ( о) и TJ ( а), зависящих от одного аргумента. [23]
Синтез оптимальных алгоритмов и анализ изменения координат по изложенной методике лучше всего проводить на стадии проектирования, выбирая, допустим, наиболее целесообразный агрегат или технологическую схему. Очень полезно проделать расчеты оптимального управления для выяснения возможностей объекта управления, даже если он и не автоматизируется. [24]
Построение оптимального алгоритма связано со сравнительным перебором ряда эквивалентных алгоритмов. [25]
Основа оптимального алгоритма контроля состоит в выборе такого минимального количества опытов а, являющихся составляющими сложного опыта А, каждый из которых давал бы максимальное количество информации. [26]
Разработка оптимального алгоритма диспетчирования является сложной задачей исследования операций, требующая для своего решения привлечения методов математической статистики, теории очередей, а также учета ряда соображений инженерного характера. Оценка качества такого алгоритма производится обычно с помощью стоимостной функции, или функции штрафа за ожидание результатов вычислений. [27]
Построение оптимального алгоритма поиска обычно предусматривает наличие определенной совокупности априорных данных о РЭО и аппаратуре поиска неисправности ( АПН) и включает два этапа. К первому относится получение необходимой и достаточной совокупности проверок на основании структурной модели РЭО. Необходимой и достаточной совокупностью проверок называется такая совокупность, которая для принятого типа поиска обеспечивает на его уровне отыскание любого неисправного элемента. Если не учитывать априорные данные о проверках и ограничиться лишь минимизацией их количества, то минимальная совокупность проверок для поиска может быть получена уже на этом этапе методами математической логики. Однако при учете вероятностных и стоимостных характеристик на первом этапе следует ограничиться получением достаточной совокупности проверок. В дальнейшем мы предполагаем, что такая совокупность проверок имеется. [28]
Основа оптимального алгоритма контроля состоит в выборе такого минимального количества опытов а, являющихся составляющими сложного опыта Ak, каждый из которых давал бы максимальное количество информации. [29]
Разработка оптимального алгоритма анализа ХТС определяется особенностями технологической топологии системы. [30]