Оптимизационный алгоритм

Cтраница 3

В данном блоке проверяется, является ли текущая особь последней. Если она не является последней, то происходит обработка следующей особи, если же данная особь последняя, то алгоритм укладки на время завершает свою работу и включается генетический оптимизационный алгоритм. [31]

Если учитывать специфику газотранспортных систем, заключающуюся в неравномерности газопотребления, то задачи оперативной оптимизации ( динамического управления) по своей значимости вполне сравнимы с задачами оптимизации перспективного, долгосрочного планирования и прогнозирования. А если учитывать возможные аварийные нарушения нормального режима эксплуатации газотранспортной системы, то становится ясным, что без реализации алгоритмов оперативной оптимизации невозможно вообще обеспечить надежное функционирование системы и, следовательно, реализовать любые оптимизационные алгоритмы, в том числе алгоритмы оптимизации перспективного и долгосрочного планирования. [32]

Кривые vTql ( к для уголкового соеди - и той же целевой функции раз-нения с 6 4 7, c1 / a1 0 61, с. 2 / а1 2 7. личные начальные приближения. [33]

Основная причина этого состоит в наличии нескольких локальных экстремумов многопараметрической целевой функции в рассматриваемых областях изменения параметров. Используемые алгоритмы поиска экстремума функций многих переменных, включенные в стандартное математическое обеспечение ЭВМ, не гарантируют определение глобального экстремума. Поэтому работа оптимизационного алгоритма оканчивается всякий раз, когда параметры устройства в достаточной ( но без уверенности, что в наибольшей) мере отвечают предъявленным требованиям. [34]

Следует при этом учитывать, что задачи проектирования носят ярко выраженный оптимизационный характер. Целью функционального проектирования является выбор структуры на основе некоторого множества вариантов и определение оптимальных параметров технического объекта. Процедуры выбора структуры и оптимизационные алгоритмы требуют выполнения множества итераций, количество которых может достигать чисел второго и третьего порядков, причем, на каждой итерации решается исходная система дифференциальных уравнений. Поэтому решение одной проектной задачи характеризуется огромными затратами машинного времени. Этим объясняется медленное внедрение методов функционального проектирования в конструкторских организациях. [35]

Для решения этой проблемы была предложена эвристика, которая заключается в модификации генетического алгоритма. Данная модификация оптимизационного алгоритма заключается в изменении операторов скрещивания и мутации. Поскольку в старом алгоритме в качестве оптимизационного алгоритма использовался ПГА, то механизм оператора скрещивания представлял собой скрещивание двух особей предков с разрывом в одной точке ( точка разрыва выбирается случайно) и последующим обменом концов строк-хромосом особей предков для получения двух особей потомков. Механизм мутации представлял собой однобитную мутацию, при которой для случайно выбранной особи случайным образом определялся ген и бит в строке-хромосоме; затем данный бит инвертировался. Исследования работы алгоритма для больших портфелей заказов показали, что такая схема работы оказывает малое влияние на развитие популяции, что приводит к плохим результатам. Для решения было предложено использовать механизм многоточечного скрещивания и многобитной мутации. [36]

Формально рассматриваемая задача может быть представлена как задача теории расписаний. Задачи календарного планирования имеют комбинаторный характер. Обычный подход к решению таких задач состоит в построении математической модели и разработке для нее оптимизационных алгоритмов. Отметим, что ближе всего к рассматриваемой в данной работе задаче подходит модель системы независимых машин с общими ресурсами. В [10] показано, что уже при одном ресурсе и трех машинах составление кратчайшего расписания для такой системы является NP-трудной задачей. Это практически исключает надежду на то, что когда-нибудь удастся построить алгоритмы оптимизации для таких моделей. Кроме того, такой подход, как правило, не позволяет учесть особенности конкретного производства. [37]

Рассмотрение слабой эквивалентности дискретных преобразователей позволяет проводить наиболее глубокие и тонкие преобразования алгоритмов. Особенно большое значение в этой связи имеют развитие техники преобразований в алгоритмических алгебрах и использование этой техники для исследования конкретных алгоритмов с целью получения в некотором смысле наилучщих реализаций этих алгоритмов. Однако постановка общих задач для достаточно широких классов дискретных преобразователей, таких, как нахождение полной системы соотношений пли получение точных оптимизационных алгоритмов, в рамках слабой эквивалентности встречается с серьезными трудностями. Эти трудности определяются алгоритмической неразрешимостью в общем виде проблемы слабой эквивалентности дискретных преобразователей. Поэтому иногда оказывается целесообразным рассматривать более сильные формы эквивалентности. [38]

Получены аналитические выражения ( реализованные в программном комплексе) и приведены оценки вычислительной сложности алгоритма, синтезированного методами АКОР; ПИД-алгоритма управления с адаптацией параметров алгоритмом Хука-Дживса и генетическим алгоритмом. Данные результаты позволяют сопоставить различные варианты алгоритмического обеспечения и получить оценки потенциально достижимого качества управления при заданных характеристиках технических средств. Экспериментально подтверждены теоретические предположения о свойствах САУ с ИЗ: возможное ухудшение показателей качества по мере усложнения описания объекта и / или алгоритмического обеспечения; наличие пределов уточнения модели объекта и увеличения размерности пространства состояния для учета ИЗ, превышение которых может привести к потере преимуществ вычислительно сложных оптимизационных алгоритмов перед простыми инженерными алгоритмами. [39]

Структурная схема оптимизационного алгоритма по расчету параметров состояния поверхностного слоя деталей машин по одному из эксплуатационных свойств приведена на рис. 3.3.2. В данном алгоритме генерацию случайных значений независимых переменных осуществляют с учетом ограничений. Далее выполняют расчет характеристики эксплуатационного свойства, а результат расчета сравнивают с предыдущим значением; запоминают значение характеристики эксплуатационного свойства, наиболее близкое к требуемому, а также значения параметров состояния поверхностного слоя деталей, при которых они получены. При этом одно и то же значение характеристики эксплуатационного свойства может быть получено при различных многовариантных сочетаниях параметров качества поверхностного слоя деталей. Поэтому появляется необходимость ввести оптимизационный алгоритм. Следует отметить, что задача конструктора значительно облегчается при использовании комплексных параметров для оценки состояния поверхностного слоя деталей машин, в частности, П и Су. После выбора метода вычислений составляют программу расчета по структурной схеме на одном из алгоритмических языков. [40]

В данном алгоритме генерацию случайных значений независимых переменных осуществляют с учетом ограничений. Далее выполняют расчет характеристики эксплуатационного свойства, а результат расчета сравнивают с предыдущим значением; запоминают значение характеристики эксплуатационного свойства, наиболее близкое к требуемому, а также значения параметров состояния поверхностного слоя деталей, при которых они получены. При этом одно и то же значение характеристики эксплуатационного свойства может быть получено при различных многовариантных сочетаниях параметров качества поверхностного слоя деталей. Поэтому появляется необходимость ввести оптимизационный алгоритм. Следует отметить, что задача конструктора значительно облегчается при использовании комплексных параметров для оценки состояния поверхностного слоя деталей машин, в частности, П и Сх. После выбора метода вычислений составляют программу расчета по структурной схеме на одном из алгоритмических языков. [41]

Линейное программирование ( ЛП) - это метод оптимизации моделей, в которых целевые функции и ограничения строго линейны. ЛП успешно применяется в военной области, индустрии, сельском хозяйстве, транспортной отрасли, экономике, системе здравохранения и даже в социальных науках. Широкое использование этого метода также подкрепляется высокоэффективными компьютерными алгоритмами, реализующими данный метод. На алгоритмах линейного программирования ( учитывая их компьютерную эффективность) базируются оптимизационные алгоритмы для других, более сложных типов моделей и задач исследования операций, включая целочисленное, нелинейное и стохастическое программирование. [42]

III), некоторые реальные ситуации полезно рассматривать так. Например, управляющий магазина самообслуживания, увидев в час пик, что очередь покупателей к кассирам слишком велика, может в любой момент увеличить число работающих касс. Очевидно, он не обязан принимать подобное решение только к определенные моменты времени, например разделенные пятиминутными интервалами. В случае таких ситуаций различные изученные читателем методы последовательных приближений можно адаптировать с целью разработки реализуемых оптимизационных алгоритмов. [43]

Отличительной особенностью этой конструкции является хорошая согласованность в коротковолновой части одномодового диапазона. Можно подобрать уголки, обеспечивающие заданный уровень согласования ВР в диапазоне меньших х, однако полученные конструкции не гарантируют в нужной мере достижения сформулированной выше основной цели проводимых исследований. Заметим, что хотя отдельные изломы, композиционно входящие в разворот, не имеют точек полного согласования ( см. рис. 43 а, кривая 4), сам разворот обладает несколькими такими точками. Полоса согласования по уровню КСВ 1 05 для рассматриваемого ВР 0 64: х 0 8 ( Ак / хц 22 2 %), а по уровню КСВ 1 1 0 54 g x: 0 82 ( Ах / хц 41 %), что составляет более половины всего одномодового диапазона волновода. Возможность одной конструкцией ВР обеспечить согласование тракта во всем рабочем диапазоне с КСВ 1 1, очевидно, не исключается в рамках выбранной топологии структуры, однако требует привлечения более эффективных оптимизационных алгоритмов, гарантирующих нахождение глобального экстремума функций многих переменных. Задача перекрытия всего рабочего диапазона, как следует из рис. 43 а, легко решается с помощью двух конструкций, обладающих необходимым уровнем согласования. [44]

Способ кодирования укладки блоков. [45]

Страницы: 1 2 3 4