Cтраница 1
Пояснение сущности метода многоуровневой оптимизации ( о и декомпозиция задачи полной оптимизации ( б простой контурной ХТС. [1] |
Многоуровневый алгоритм осуществляет последовательность итераций по информационным переменным, которые не удовлетворяют ограничениям взаимных связей ХТС до тех пор, пока не достигнут глобальный оптимум. [2]
Многоуровневый алгоритм требует, чтобы функция Лагранжа была максимизирована для последовательности множителей X, поскольку оптимальный множитель Х0 не известен априори. [3]
Формирование прогнозируемого значения. [4] |
На рис. 2 представлена схема многоуровневого алгоритма, коллективно-группового прогнозирования. На первом уровне используется базовый штамм мощности G и архитектуры F. Находятся компетентные штаммы С С... Ck - Они образуют первую группу предикторов. [5]
Теперь сформулируем условия, при которых максимизация функции Лагранжа для соответствующих значений множителей А дает решение основной задачи. Это условие нужно дополнить, если многоуровневый алгоритм должен сойтись к оптимуму полной задачи. [6]
Обычное аналоговое или цифровое программное управление предназначено для выполнения небольшого числа основных функций. Применение же цифровых вычислителей для целей управления позволяет существенно расширить круг решаемых задач, поскольку они являются программируемыми и могут выполнять сложные расчеты. Поэтому для цифрового управления объектами можно разработать много новых методов, которые на нижних уровнях могут быть использованы в виде запрограммированных алгоритмов, а на верхних уровнях - в виде программ для реализации проблемно-ориентированных вычислительных методов. Поскольку на всех уровнях формируется обобщенное управление с обратной или прямой связью, следует проектировать и использовать применительно к конкретному объекту многоуровневые алгоритмы управления. [7]