Методы эвристического моделирования

Эвристические методы, или методы эвристического моделирования. Здесь можно выделить следующие методы [c.18]

Специальное программно-математическое обеспечение АСП, позволяющее решать задачи технологического и конструкционного проектирования химических производств, может быть создано только под руководством и при участии инженеров химиков-техно-логов на основе использования методов математического моделирования ХТП, методов синтеза, анализа и оптимизации ХТС, методов теории эвристических решений, а также в результате глубокого изучения и формализации богатого опыта высококвалифицированных инженеров-проектировщиков. [c.12]

Для решения указанных задач, возникающих при разработке алгоритмов синтеза ХТС на основе теории элементарной декомпозиции и декомпозиционного принципа, необходимо широко использовать методы теории графов, методы эвристического программирования, специальные методы решения экстремальных комбинаторных задач (например, метод ветвей и границ), методы адаптации, обучения и самообучения, методы целочисленного линейного программирования, методы статического моделирования и другие современные математические методы общей теории систем. [c.156]

В предлагаемой книге впервые сделана попытка систематизировать методы моделирования, анализа и оптимизации химических производств на основе использования топологических моделей и ЦВМ. Однако следует отметить, что в данной книге почти не рассмотрены некоторые методы математического моделирования сложных систем (эволюционные, семантические, эвристические и др.), поскольку они не нашли пока применения в химической технологии. [c.7]

На данной ступени иерархии при управлении подсистемами возникают задачи оптимальной координации работы аппаратов и оптимального распределения нагрузок между ними, привлекаются принципиально новые методы декомпозиции и агрегации подсистем, топологический анализ на основе теории графов, эвристическое моделирование, многоуровневая оптимизация и др. [c.13]

Кафаров В. В., Мешалкин В. П., Перов В. Л. Декомпозиционно-эвристический метод синтеза оптимальных технологических схем тепловых систем химических производств. — В кн. Труды второго советско-французского семинара по математическому моделированию каталитических процессов и реакторов. Новосибирск, СО АН СССР, Институт катализа, 1976, с. 163—179. [c.311]

Сложнее вопрос о точности модели решается при отсутствии экспериментальных данных, это именно тот вопрос, который особенно важен при решении задач проектирования. В настоящее время не существует готовых математических или логических методов контроля точности моделей. Практические методы разрабатываются индуктивно на основе обобщения опыта моделирования и имеют форму эвристических рекомендаций, которые, в общем-то, не гарантируют оптимальности построенной модели. Стратегия поиска оптимальной по сложности и точности математической модели может быть следующей. В результате анализа исходных предпосылок создается полный математический образ проектируемого процесса в виде ППП. При выполнении программ производится оценка результатов, их соответствие ограничениям, количественным и качественным характеристикам проекта. При несоответствии результатов проектирования заданным требованиям создается новый образ процесса, который оценивается аналогично. Альтернативой такому подходу является создание упрощенного образа процесса, который будет усложняться по мере оценки результатов проектирования. Усложнение будет проводиться до тех пор, пока не выполнятся все требования, предъявляемые к проекту, или не исчерпаются ресурсы проектирования (программное обеспечение). В последнем случае решение о дальнейших действиях принимает пользователь. Развиваемые в работах [10—13] практические принципы достижения компромисса между сложностью и точностью моделей основаны именно на таком подходе. Основным при этом является принцип наименьшей сложности, в соответствии с которым рациональным выбором модели Т считается такой, что [c.263]

Применение вычислительных методов в химической кинетике можно смело уподобить двуликому Янусу. Успешность и эвристическая ценность применения этих методов могут быть достигнуты только при внутреннем и непреклонном единстве на каждом этапе исследования физико-хими-ческого подхода и моделирования, и детальной/максимально возможно строгой разработки алгоритмов и программ. Эта достаточно общеизвестная и ставшая тривиальной мысль, к глубокому сожалению, часто забывается. Перефразируя известное изречение, можно сказать, что очень хорошими вычислительными методами рассчитываются плохо поставленные задачи и недостаточно разработанные модели и наоборот. И в том и в другом случае результат один — пустая затрата времени. Поэтому в предлагаемой вниманию читателя книге была сделана попытка при рассмотрении каждого затронутого в ней вопроса сочетать физико-химический и вычислительный (в узком смысле слова) подходы. [c.3]

Методы синтеза, основанные на эвристических правилах, заключаются в том, что в результате предварительного анализа действующих схем разделения формируется набор специальных правил, определяющих стратегию синтеза технологических схем. Эти правила в целом отражают физико-химические закономерности протекающих процессов и могут быть формализованы для использования в процессе компьютерного моделирования. [c.164]

По методам описания модели могут быть детерминированными и вероятностными. Первые описывают процесс с однозначно определенными причинами и следствиями. Вторые — приближенно на основе усреднения данных случайных явлений. Эвристические модели формируют с использованием технических средств и группы лиц, обладающих определенным интеллектуальным уровнем. Такой метод моделирования используют при формировании новых идей, разработке долгосрочных прогнозов и т. п. Смешанные модели содержат комбинации перечисленных классов. [c.89]

Эвристическая (нестрогая) процедура декомпозиции основывается на опыте, на неформальном, практическом знании объекта, его структуры, особенностей и свойств задачи управления. Эвристическая декомпозиционная процедура опирается на ряд интуитивных предположений и гипотез относительно характера взаимодействия частных задач, соответствующих им переменных и параметров и, что особенно важно, относительно роли критериев частных задач в формировании общего критерия управления. Эвристическая декомпозиционная процедура состоит из набора эвристических, не доказанных строго, правил, определяющих постановку частных задач, очередность их решения, способы согласования частных решений этих задач и формирования из них общего решения. Естественно, что эвристическая декомпозиция — всегда приближенная, причем какие-либо оценки качества декомпозиции возможны здесь лишь на основе моделирования или опытной эксплуатации. В этом заключается существенный недостаток эвристической декомпозиции. Тем не менее именно она- иногда позволяет найти значительно более простые, а в ряде случаев единственно приемлемые методы решения общей задачи. Серьезный анализ общей задачи при построении эвристической декомпозиционной процедуры может обеспечить получение удовлетворительной точности решения, хотя оценка точности решения в ряде случаев окажется невозможной или потребует неоправданно больших усилий. В частности, решение сформулированной в предыдущем разделе общей задачи планирования и управления ХТС может быть получено только на основе эвристической декомпозиционной процедуры, использующей свойства переменных и параметров модели, а также критерия управления. [c.147]

Следующий шаг в процедуре моделирования состоит в явной привязке вероятностных характеристик случайного процесса к физическим свойствам среды. Подробное обсуждение этой проблемы мы отложим до тех пор, пока не сформулируем ее более точно, позаимствовав необходимые методы из теории вероятностей, но и сейчас вполне уместно сформулировать проблему на более эвристическом уровне, полагаясь на интуитивное понимание используемых вероятностных терминов. В некоторых случаях механизм, порождающий случайность среды, может быть точно указан. Именно так обстоит дело с лабораторными экспериментами по изучению влияния флуктуирующих внешних воздействий, в которых внешний шум контролируется экспериментатором. Но в большинстве случаев, особенно в естественных системах, ситуация, как правило, столь сложна, что вариации внешних параметров не могут быть приписаны какой-нибудь одной вполне определенной причине. Приходится довольствоваться экспериментальным наблюдением, согласно которому система воспринимает окружающую среду как источник шума. Оказывается, что в подобных ситуациях для задания случайного процесса нет необходимости точно указывать источник флуктуаций среды. Действительно, рассмотрим два основных случая, охватывающих подавляющее большинство приложений. [c.36]

Следовательно, путь моделирования процессов роста популяции на молекулярном уровне представляется практически бесплодным, а эвристическая ценность таких моделей сомнительна. Достаточно строгую модель можно получить только тогда, когда будут данные о всех реакциях метаболизма не просто клетки, а клетки растущей популяции, испытывающей различные внутри-популяционные воздействия. Однако при таком уровне знаний уже сам метод моделирования становится ненужным, а модель потеряет исследовательский характер и станет типичной портретной моделью. [c.96]

Основные методы, используемые в данной книге для разработки алгоритмов и программ на ЭВМ при раскрое материалов, являются эвристическими, которые относятся к теории феноменологического моделирования. По проблеме эвристических метО [c.14]

Вторая ступень иерархии биохимического производства представлена технологическими агрегатами, узлами, включающими взаимосвязанную совокупность нескольких технологических процессов и аппаратов, реализуемых на практике в виде отдельных цехов, комплексов. К особенностям второй ступени иерархии относится сочетание энергетических и материальных потоков в одну систему, обеспечивающую их наиболее эффективное использование с учетом технико-экономических и энергетических показателей. На данной ступени закладываются технологические основы создания безотходного производства с замкнутыми технологическими и энергетическими потоками. При этом возникают задачи создания агрегатов большой единичной мощности с высокими энерготехнологическими показателями и кибернетически организованной структурой связей, обеспечивающей передачу функций управления самому агрегату. Прн управлении подсистемами на данной ступени иерархии решаются задачи оптимального функционирования аппаратов в схеме, распределения нагрузок между аппаратами, достижения надежности их функционирования. В этом случае используются методы многоуровневой оптимизации, топологический анализ на основе теории графов, методы декомпозиции и эвристического моделирования систем, что требует применения ЭВМ. [c.42]

Для нахождения варианта решения задач в зависимости от их характера (формализуемые, неформализуемые) используются различные методы математического моделирования (путем формализации задачи и дальнейшего ее решения средствами математики) эвристические, основанные на интуитивно-логических заключениях и оценках (при использовании математического аппарата). [c.24]

В настоящей главе рассмотрены пути и результаты прогноза изменений химического состава подземных вод на основе моделирования взаимодействий в системе вода — порода . Прогнозирование на основе такого тиоделирования имеет несколько этапов постановка задачи, гидрогеологический и физико-химический анализы объекта прогнозирования, построение физико химической и математической моделей, апробирование модели и оценка соответствия расчетных данных с реальными распределениями компонентов в пределах эталонных типовых участков, совершенствование и доводка модели, выдача прогноза. Соверщеннб очевидно, что моделирование как средство прогноза высшего порядка органично использует приемы и других названных методов (эвристических и др.). Мы ограничим свое изложение преимущественно геохимической частью такого моделирования и прогнозирования, опуская по возможности их гидродинамическую часть. Объединение этих двух основных частей решения прогнозных задач в единое целое - задача будущего. [c.204]

Мобильный характер ассортимента продукции рассматриваемых производств в сочетании со сложностью технологических процессов существенно ограничивает реальные возможности математического моделирования (во всяком случае в области детерминированного моделирования), а затраты труда на разработку моделей и их идентификации даже при наличии необходимой информации становятся несоизмеримыми с достигаемыми результатами. Поэтому описание технологических операций и соответствующей аппаратуры часто, выполняется в виде информационно-логических моделей или статистическими методами. Кроме собственно технюиюгйческих операций, являющихся основными, процесс получения продукции периодическим способом сопровождается рядом вспомогательных операций, к которым относятся загрузка и разгрузка технологических аппаратов, отбор и лабораторный анализ проб, подготовка аппаратов и оценка степени их готовности к следующей технологической операции. Деятельность обслуживающего персонала по организационному обеспечению производственного процесса является предметом эвристического моделирования, представляющего собой в щироком смысле отображение мыслительной деятельности человека в формальную теорию. Элементарные технологические и организационные операции в различной сте пени поддаются формализации, от практически полной формализуемости до принципиальной невозможности их формализации на данном этапе исследования. [c.6]

Головач И. И., Каневец Г. Е. Синтез систем теплообменников эвристическим методом с самообучением.— В кн. Математическое моделирование сложных химико-технологических систем. Ереван Изд-во Ерев. ун-та, 1975, с. 21—25. [c.338]

Информационная насыщенность и функциональная емкость элементов и связей ФХС в сочетании с эвристическими приемами построения топологических структур ФХС, понятием операционной причинности, правилом знаков, формально-логическими правилами совмещения потоков субстанций в локальной точке пространства и правилами объединения отдельных блоков и элементов в связные диаграммы позволяют создать эффективный метод построения математических моделей ФХС в виде топологических структур связи (диаграмм связи). Топологическая модель ФХС в форме диаграммы связи, во-первых, наглядно отражает структуру системы и, во-вторых, служит ее исчерпывающей количественной характеристикой. Путем применения чисто формальных процедур диаграмма связи без труда трансформируется в различные другие формы описания ФХС в форму дифференциальных уравнений состояния в форму блок-схемы численного моделирования (или вычислительного моделирующего алгоритма) в форму передаточных функций по различным каналам (для линейных систем) в форму сигнальных графов. Каждая из этих преобразующих процедур реализуется в виде соответствующего вычислительного алгоритма на ЭВМ и будет подробно рассмотрена в книге (см. гл. 3). [c.9]

Фундаментальные исследования в области математического моделирования водохозяйственных задач проводились в нашей стране еще издавна. Первоначально гидрологические и водохозяйственные расчеты для обоснования параметров гидротехнических сооружений базировались на эвристических приемах. В начале 30-х годов был разработан метод расчета многолетнего регулирования стока на основе теории вероятностей, развитый позже до уровня методологии, остающейся и поныне актуальной [Крицкий, Менкель, 1932 1950 1952]. В резолюции ноябрьской сессии АН СССР 1933 г. применительно к проблемам Волго-Каспия была констатирована необходимость экономически обоснованного планирования при создании сложных транспортно-энер-гетических и ирригационных народно-хозяйственных комплексов с целью обеспечения правильного размещения отраслей и специализации районов [Проблема..., 1934]. Фактически отечественные разработки аппарата для решения подобных задач в виде моделей регионального водохозяйственного планирования, базирующихся на экономико-мате-матических методах, были начаты в 60-х годах в Сибирском Отделении АН СССР. Почти одновременно активно совершенствовались методы математического программирования, предназначенные для решения народнохозяйственных задач. В практику проектирования активно внедрялись новые научные разработки в области мелиорации, а также изучались вопросы реконструкции и развития оросительных систем Кардаш, Раппопорт, 1972 Полубаринова-Конина и др., 1969. [c.34]

Разобранные модели популяций рыб свидетельствуют о том, что, используя предложенный метод моделирования, можно получить результаты, достигнутые ранее на моделях других типов. Это создает уверенность в правильности выбранного пути и обеспечивает преемственность в развитии теории динамики популяций. С другой стороны, даже очень простые модели популяций способны к выдаче эвристического результата (выявление механизма биологической изоляции при исследовании модели популяции с переменной структурой пополнения). Мнение Н. Д. Нюберга (1968) о том, что правильно построенная модель не может дать эвристического результата, представляется нам ошибочным. [c.72]