Модель методы поиска

Фай КС Р. Механизм поиска вывода для моделей, описывающих состояния. Труды IV Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту, вып. 3 Методы поиска решений, эвристические методы. М., 1975, 3206—3226. [c.281]

Второй этап. Для достижения це лей второго этапа используют либо метод нелинейных оценок, основанный на аппроксимации самой исходной системы, либо метод, базирующийся на аппроксимации невязки экспериментальной и теоретической модели и поиске экстремума такой функции рассогласования. [c.210]

При организации работы интеллектуальной системы принятия решений в режиме оперативного управления предусматривается наличие двух контуров выводов рекомендаций — быстрого и медленного . В быстром контуре система использует метод поиска на экспертных моделях, описанных языком логики предикатов первого порядка. Метод основан на процедуре поиска резольвент. Последнюю в системе реализует дедуктивный решатель, входящий в состав планировщика-интерпретатора. Эта процедура позволяет быстро оценивать ситуации и выводить качественные решения. Медленный контур использует только вычислительные модели. Незапланированные флюктуации режима, аварийные [c.347]

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]

Сначала рассматривают вариант IV, поскольку тогда решается принципиальный вопрос об использовании математической модели при автоматической оптимизации. В данном случае могут использоваться как активные, так и пассивные методы поиска оптимума на объекте. Известно, что химико-технологические процессы, — как объекты управления — (в том числе и рассмотренные два реактора синтеза аммиака) обладают такими динамическими свойствами по сравнению со статическими свойствами возмущающих воздействий, что пассивные методы поиска оптимума фактически не применимы. Остаются активные методы поиска (экстремальные системы). Ниже будет показано, что и эти методы прямого поиска на объекте не дают нужного экономического эффекта из-за динамических свойств объекта управления и статических свойств возмущающих воздействий. [c.369]

Как видно из уравнений (6.4) и (6.8), данные электронографического эксперимента представляют собой систему трансцендентных уравнений относительно исходных структурных параметров. Ввиду отсутствия методов решения таких уравнений в газовой электронографии общепринятым является определение структуры молекулы на основе уточнения предварительно оцененных или приближенно измеренных параметров (предварительная модель). При поиске предварительной модели широко используют результаты исследований, полученные другими экспериментальными методами, электронографические данные для родственных соединений, а также закономерности теории химического строения. Так, например, данные по дипольным моментам и колебательным спектрам позволяют установить тип симметрии исследуемой молекулы. Ценную информацию можно получить из анализа функций [c.148]

К примерам использования лингвистических переменных при исследовании ХТС можно отнести различные задачи оптимизации. Некоторые из таких задач рассматриваются в третьей части книги. Здесь мы отметим, что при решении задач оптимизации возникает необходимость варьирования параметров математических моделей различными способами. При этом используются метод поиска, диалоговый режим с итерационно настраивающимися параметрами. Лингвистические переменные Ьу могут иметь вид Ьу = ДОПУСТИМО ИЗМЕНИТЬ — определяет возможность варьирования какого-либо параметра в определенных пределах Ьу = НЕОБХОДИМО ВЫПОЛНИТЬ — выражает требование выполнить определенную операцию. [c.79]

Полученная математическая модель СТ — система уравнений (1У.5.19), (1У.5.20) и (1У.5.281), (1У.5.282)... (1У.5.28 ,) позволяет решить целый ряд задач оптимального проектирования. Задав критерий оптимальности и ограничения на параметры, можно применить математические методы поиска максимума (минимума). Так, для СТ без обратной связи [131 эти задачи можно решить методами динамического программирования [43, 53, 63]. В общем же случае они являются задачами нелинейного программирования [53]. [c.204]

Область применения. Этот метод поиска экстремума функции применим для определения параметров моделей, линейных и нелинейных по параметрам. Он может быть использован для идентификации как статических, так и динамических моделей. [c.43]

Оптимизация переменных Рз, Тх, Т , Ais> означает, что у регуляторов этих величин уставки будут изменяться в процессе управления таким образом, чтобы производительность агрегата оставалась максимальной. Оптимальные значения переменных P2,Ti,T ,Ai определяются на математической модели агрегата методом поиска. [c.176]

Мат. модель ХТС содержит модели составляющих ее элементов (типовых процессов хим. технологии) и более сложна, т, к. включает не только мат. описания происходящих в этих элементах физ.-хим. явлений, но и структуру технол. связей между элементами, а также экономич. оценки, Посредством такой обобщенной модели с использованием разл. методов поиска экстремума на ЭВМ отыскивается оптимальный режим функционирования ХТС. Найденные значения технол, параметров, соответствующих этому режиму, передаются на первый уровень в виде зада- [c.24]

П.э. с построением мат. модели процесса. На основе выбранного плана строят модель, отвечающую рассматриваемому отклику, и, используя ее, с помощью известных методов поиска экстремума находят значения факторов, при к-рых целевая ф-ция, определенная по модели, будет экстремальной. Если найденные значения факторов, соответствующие экстремальной точке, лежат на границе примененного плана, область планирования либо смещается, либо расширяется и строится новая модель, после чего поиск экстремума повторяется. Задача считается решенной, если вычисленные координаты точки экстремума [c.559]

Метод градиента. При оптимизации градиентным методом поиск оптимума исследуемого объекта совершается в направлении наиболее быстрого возрастания (убывания) выходного параметра, т. е. в направлении градиента, который определяется либо по имеющейся модели (IX.6), либо по результатам п пробных движений в направлении координатных осей. В первом случае вычисления производятся по уравнению [c.252]

В системах автоматической оптимизации широко используется аппаратура вычислительной техники. В простейших системах, где не требуется высокая точность, применяются недорогие электронные устройства непрерывного действия, для сложных объектов — специализированные ЭВМ. Работа автоматического оптимизатора может быть основана на различных методах, чаще всего на рассмотренных нами поисковых методах оптимизации с той лишь разницей, что наличие модели объекта здесь необязательно. При этом стратегия поиска может быть случайная, симплексная, градиентная — на основе пробных экспериментальных шагов, осуществляемых оптимизатором. Подробно с автоматическими методами поиска оптимума можно ознакомиться в монографии [40]. [c.253]

Поиск оптимума по данной математической модели методом крутого восхождения обычно производят в определенной последовательности и результаты расчетов заносят в таблицу. [c.259]

Для решения задачи использовался метод нелинейного программирования-метод поиска по деформируемому многограннику [37]. В результате получены опытные значения комплексов для каждого режима работы колонны и найдены основные параметры модели [c.115]

После решения системы линейных уравнений (VII,45) необходимо вернуться к переменным s по формуле, обратной к выражению (VI 1,44). Новые значения параметров можно рассчитать по уравнению (VII,9). Итак, соотношения (VII,45)—(VII,49) позволяют организовать итерационный поиск минимума функции отклонений д.чя центрированной нелинейной модели методом второго порядка. Если не вычислять М< , а ограничиться матрицами и получается центрированный (и масштабированный) вариант метода [c.189]

Вследствие разнообразия и разнохарактерности типовых процессов и аппаратов, применяемых в химической технологии, невозможно использовать единый математический метод для определения экстремального значения выбранного критерия оптимальности. На этом этапе моделирования часто применяют классический метод поиска экстремального значения функции многих переменных. Он заключается в составлении и решении системы уравнений, которые получаются в результате определения частных производных функций по каждому нз переменных и приравнивая их пулю. Данный метод применим при оптимизации по очень простым моделям. [c.44]

Задачу оптимизации Можно попытаться решить путем сочетания метода поиска с линейным программированием двух систем [системы уравнений материальных балансов (VII, 61) и (VII, 63) и системы уравнений для а (VII, 66) и (VII, 67)], чтобы по возможности уменьшить число переменных, по которым нужно вести поиск, и использовать расчетные возможности, заложенные в математическую модель. [c.371]

Таким образом, для определения кинетических параметров химической реакции на аналоговой машине необходим некоторый критерий адекватности математической модели. Независимо от метода поиска неизвестных параметров, в качестве такого критерия наиболее часто используют интегральную функцию ошибок А в двух модификациях [c.182]

Коэффициент массопередачи выступает как неизвестный параметр математической модели, который можно определить одним из методов поиска перестройкой коэффициента передачи /Со,у и сравнением расчетных и экспериментальных концентраций в сечениях колонны I = О п I = Н. [c.259]

В то же время хотя бы самое приближенное решение этих вопросов открывает перспективы более плодотворного поиска и использования аналогий в существующих уже технологических решениях, моделях и расчетах, а также создает дополнительные возможности для развития и совершенствования методов расчета и позволяет наметить общие моменты в подходах к организации конкретных процессов. [c.187]

Для проведения поиска оптимального решения необходимо иметь математическую модель соответствующей системы, удовлетворяющую определенным условиям и содержащую оптимизируемые показатели. Математическую модель можно получить аналитическим или экспериментальным методами. [c.38]

Книга посвящена актуальному в настоящее время вопросу применения математических методов для расчета оптимальных (наилучших) режимов технологических процессов. Дана характеристика основных этапов работ по статической, квазистатической и динамической оптимиаации как действующих химических реакторов, так и при их проектировании. Сопоставлены два важнейших метода оптимизации — метод поиска на объекте и метод оптимизации с помощью математической модели. Большое внимание уделено математическим способам оптимизации — нелинейному программированию и Принципу максимума. [c.4]

Найти минимум функции Q при оценке параметров уравнений локального состава труднее из-за сильной нелинейности расчетных зависимостей. Точка минимума на поверхности Q. .., 0 ) часто лежит на узкой, слегка изогнутой лощине, вдоль которой численное значение функции меняется очень незначительно, и резко возрастает в направлениях в сторону от лощины. При такой форме поверхности отклика далеко не все методы поиска экстремума эффективны. Для расчета параметров моделей жидкости успешно применяют методы Марквардта, Ньютона, Нелдера — Мида и некоторые другие [129, 237]. Применение к расчету параметров метода Ньютона — Гаусса, сочетающего простоту расчетного алгоритма с достаточно быстрой сходимостью, описано в Приложении III (стр. 235). [c.213]

Метод поиска параметров мультипликативных моделей был предложен Брандоном [52]. [c.297]

Настоящая глава посвящена построению системы моделей, охватывающей основные формализуемые проблемы водного хозяйства. Анализируется методология построения соответствующих математических задач и методов их решений, а также возможность получения решений комплексных проблем. Общая структуризация водных проблем проводится сначала по блокам и подсистемам задач, затем отдельные подсистемы подразделяются на конкретные задачи. Для этих задач дается их детальная смысловая (проблемная) постановка, а затем — математическая формулировка. После этого описываются информационные связи и необходимые банки данных, а также процесс поиска решений, выявляются возможности использования элементов существующих компьютерных технологий и программ. На основании всех этих этапов формулируются основные требования к постановкам, моделям, информации, программам и техническому обеспечению. Далее обсуждаются системные компоненты поддержки принятия решений, и излагается общая концепция системы. При детализации компонент выявляются особенности и специальные требования, противоречия, не полностью формальные моменты, а также вопросы, требующие дополнительных исследований. В большей степени это относится к информационному обеспечению водохозяйственного моделирования, критериям принятия решений и анализу действий ЛПР, а также к юридическим и экономическим аспектам. Общая концепция системы поддержки принятия решений состоит в изложении ее структуры и описании функционирования на основе глобальной схемы взаимодействия моделей при поиске решений. Эта схема названа нами метамоделью . Кроме того, в настоящей главе показаны направления развития СППР в отрасли. [c.43]

Для процессов, в которых метод поиска неприменим, можно использовать так называемое регулирование с упреждением. Процесс представляется математической моделью, и с помощью высокоскоростных вычислений определяется наилучщая совокупность условий эксплуатации. Модель может быть аналоговой, работающей в ускоренном масштабе времени илн совокупностью уравнений, решаемых ЭЦВМ 2. [c.438]

По N старым точкам и новому значению концентрации (82) находим уточненр1ые величины параметров обеих моделей. После этого можно приступать к максимизации (80). Очевидно, что в общем случае максимум (80) можно найти лишь численно. Для этих целей можно применить один из методов поиска экстремума, описанных выше. [c.128]

И детализованная схемы механизма этих процессов, которые были использованы в качестве модели для вывода кинетических уравнений. Эти уравнения находятся в качественном согласии с экспериментальными данными. Кинетические уравнения, отвечающие детализованной схеме, нелинейны относительно констант. Определение констант представляет известнзтю трудность. Параметры, входящие в нелинейные уравнения, можно определять на цифровых вычислительных машинах, используя методы поиска. При этом минимизируется величина, характеризующая расхождение [c.97]

Построение функции Паттерсона дает отложенную от единого начала координат систему векторов, длины к-рых равны межатомным расстояниям. В простых случаях по этим данным удается построить модель структуры. Расшифровка этим методом сложных структур требует наличия в них тяжелого атома (нанр., Вг или I в органич. молекуле). Другими методами поиска модели структуры являются метод проб и ошибок, метод изоморфного замещения, минимали-зация функции Паттерсона и др. В ряде случаев с известным успехом используются т. п. прямые методы, в к-рых знаки / II] определяются из соотношений между их абс. величинами. [c.330]

Еще Почиари и Росси [I] указывали на существенный недостаток большинства сканирующих детекторов для сканирования пригодны лишь узкие полоски бумаги, а двумерные хроматограммы приходится разрезать. При разрезании хроматограммы на полоски разрезы могут попадать на радиоактивные зоны, а это сильно затрудняет последующую интерпретацию результатов сканирования, если предварительно не проводилась авторадиография. В то Же время предварительное определение положения радиоактивных зон является не очень простой и довольно длительной процедурой. В связи с этим стали разрабатывать другие методы поиска радиоактивных зон, и появилось несколько конструкций сканирующих детекторов для двумерных хроматограмм. Чейн с сотр. [14]1 уже в 1956 г. сконструировал автоматический прибор такого типа, который через несколько лет был усовершенствован [15—17]. Подробное описание модели этого прибора, дополненного компьютером, [c.42]

В связи с тем, что такой метод поиска инсектицидов, называемый методом s reening или методом проб и ошибок, требовал наибольших затрат рабочего времени, нами сделана попытка найти корреляции в интересующем нас ряду фосфорорганических пестицидов 1 помощью модели, предложенной Ганшбм с аощрудиикамв.. [c.160]

Современные методы и средства вычисления позволяют с любой точностью реализовать математические модели, включающие сложные комплексы взаимосвязанных термодинамических, кинетических, гидродинамических зависимостей разработаны математические описания многих типовых объектов химической технологии и методы поиска экстремальных решений сложных многонараметрических задач [1-5]. [c.6]

То новое, что вносит моделирование промышленных объектов, заключается в своеообразии свойств реальных газопарожидкостных систем и характеристик аппаратов промышленных размеров. В данной работе показано, как с затратами, которые не являются чрезмерными, может быть проведено моделирование объектов новой конструкции в промышленных условиях. Вопросы дальнейшего использования полученных моделей выходят за рамки этой книги — как уже указывалось, идеи и методы поиска оптимальных проектных вариантов и оптимальных управлений весьма многообразны. Но во всяком случае, уже возможность точно предсказать характеристики моделируемого объекта при его проектировании или модернизации взамен интуитивных представлений о возможных показателях процесса приносит, как показывает паш опыт, значительную практическую пользу. [c.197]

Методы поиска. Методы поиска состоят в оптимизации соответствующей целевой функции Ф(0), которая представляет собой постериорную функцию распределения или (для модели с одним выходным параметром и нормальным распределением логрешности) сумму квадратов остатков. В последующем обсуждении будет рассматриваться именно этот последний случай. Используемые здесь методы поиска функций с одним выходным параметром — прямой и градиентный — излагаются во многих учебниках (см., например, [1 (гл. 5), 25 (гл. 10)]). [c.383]

Рассмотрены комплексы и особенности карбонатного осадконакопления, положение рифовых комплексов в составе карбонатных формаций. Предложены методы построения седиментационных моделей карбонатных отложений и палеогеоморфоло-гических реконструкций для прогнозирования нефтегазоносных рифовых комплексов. Описаны типы рифовых ловушек, их поисковые признаки, методы прогнозирования и поисков залежей нефти и газа. [c.199]