Иерархическая оптимизация

При решении задачи выбора оптимального теплообменника число конкурентоспособных вариантов может значительно возрасти, если допустить варьирование ограничениями технологического характера. В частности, при расчете холодильников и конденсаторов конечная температура оборотной воды, возвращаемой на градирню, принимается проектировщиком (в довольно широких пределах). В принципе, и температуру следует выбирать по результатам технико-экономической оптимизации всей водооборотной системы. Очевидно, что этот более высокий иерархический уровень оптимизации затронет расчет не только теплообменников, но и градирни, системы водоподготовки с учетом энергозатрат на циркуляцию воды насосом. [c.353]

Метод многоуровневой оптимизации позволяет провести декомпозицию большой задачи оптимизации на последовательность более мелких задач оптимизации. В основном метод осуществляется на двух уровнях. На первом уровне подсистемы (элементы) ХТС опти-мизирзтот независимо друг от друга. Второй уровень служит для согласования первых уровней оптимизации с целью достижения общего оптимума системы. Если оптимизация подсистемы ХТС сама выполняется посредством двухуровневого алгоритма, полный алгоритм оптимизации имеет многоуровневую иерархическую деревовидную структуру. [c.313]

С позиций системного анализа решаются задачи математического моделирования на ЭВМ, при этом полная математическая модель биотехнологической системы может быть представлена в виде иерархической структурной модели, где на каждом уровне имеется описание своего класса явлений. Применение такого подхода к изучению сложных БТС позволяет целенаправленно использовать и систематизировать исследования, получаемые в лабораторных, опытных и промышленных условиях для разработки модели БТС в целом. Полученная таким образом математическая модель используется затем для оптимизации биотехнологического производства при его функционировании, а также на стадии проектирования биохимических производств. [c.17]

Рассмотренная иерархическая схема может быть углублена и дополнена в соответствии с особенностями исследуемой БТС. В свою очередь БТС может входить как составляющая в более общую метасистему, например отраслевую систему микробиологической промышленности. Представленный системный подход к анализу сложной многоуровневой биотехнологической системы позволяет увязать научные исследования, проводимые большей частью разрозненно на отдельных иерархических уровнях, в общую систему с целью получения закономерностей ее функционирования, методов оптимизации и управления. С другой стороны, в соответствии с выше рассмотренной иерархической схемой БТС можно выделить следующие основные этапы исследования БТС. [c.44]

Декомпозиционными методами оптимизации ХТС обычно называют методы, которые сводят задачу оптимизации целой системы к последовательности задач оптимизации ее подсистем с использованием соответствующих критериев оптимальности. Идея такого подхода естественным образом вытекает из иерархической структуры ХТС и их способности к разделению. [c.224]

В соответствии со стратегией иерархической оптимизации функции Z х, и, р) и dZ (х, и, р)/др рассматриваются как две независимые. [c.333]

Естественно, при такой декомпозиции общей задачи иерархической оптимизации ГДП на несколько задач региональной и локальной оптимизации, каждая из которых имеет свои закономерности, переменные и ограничения на эти переменные, число переменных на каждом этапе существенно меньше общего числа переменных. Во-первых, на всех упомянутых этапах фактически рассматривается несколько уже внешне не связанных между собой, как бы мелких , задач, во-вторых, те переменные последующих этапов, которые могли бы увеличить размерность задач, уже зафиксированы на основе последовательного исследования каждого из предыдущих этапов. [c.145]

При декомпозиции задачи иерархической оптимизации (268)— (271) общую задачу управления разбивают на задачи меньшей размерности, причем некоторыми связывающими величинами д задаются заранее. На втором этапе определяют значения д таким образом, чтобы обеспечить экстремум общей функции цели (268)-. [c.146]

Задачу оптимизации ГДП в оперативном режиме можно сформулировать как задачу одновременного улучшения показателей качества управления, прямо или косвенно связанных с показателями надежности выполнения плана. Действительно, основная цель системы иерархической оптимизации в оперативном режиме состоит в том, чтобы обеспечить требуемое качество обработки природного газа и выполнение плана его добычи при наличии внутренних и внешних возмущений. В качестве критерия оптимизации ГДП в оперативном режиме можно принять минимальные эксплуа- [c.152]

Сложная иерархическая организация гетерогенно-каталитических систем затрудняет построение основ теории на строгих законах гетерогенного катализа, выраженных в количественной форме, поскольку обширные накопленные знания в литературе представлены преимущественно в описательной форме. Большой удельный вес информации описательного (качественного) характера о поведении гетерогенно-каталитических систем часто затрудняет строгую математическую постановку и решение задач исследования, моделирования, управления и оптимизации гетерогенно-каталитических процессов, что является существенным тормозом в решении как фундаментальных, так и прикладных задач гетерогенного катализа. [c.107]

Задача синтеза систем оптимизации оборудования решается на двух уровнях структурном и модульном (рис. 89) При использовании новых, функциональных классификаций оборудования и основных видов его расчета анализируется все множество расчетных задач. На основе анализа выделяются общие н специфические элементы расчетов с распределением на иерархические уровни при учете степени общности и их взаимосвязи. [c.320]

Современные вычислительные средства и метод математического моделирования позволили перейти от интуитивной системности исследований к количественному системному анализу химических производств. В соответствии с методологией системного анализа выделяются уровни иерархической структуры рассматриваемой системы начиная с молекулярного и до интегральных оценок с учетом взаимосвязей между отдельными уровнями. Каждый из уровней характеризуется соответствующим математическим описанием. С теоретической точки зрения такой подход позволяет познать явления, начиная с молекулярного уровня, а с практической — получать более адекватное представление о производстве по математическому описанию, выявлять более рациональные способы ведения процесса и решать задачи оптимизации на уровне технологической схемы. [c.74]

Химическое производство рассматривается в предлагаемой книге как система на двух иерархических уровнях на уровне типовых химико-технологических процессов при детерминированном и стохастическом описании и специфике функционирования и на уровне синтеза отдельных типовых процессов в виде технологической схемы производства и ее оптимизации. [c.7]

Метод коллективного распознавания — следующий шаг на пути совершенствования иерархических систем распознавания (и не только распознавания, но и задач моделирования, оптимизации и т. п.). Предложен синтез и обучение иерархическому использованию алгоритмов с учетом специфики решаемой задачи. Решающее правило должно быть адекватно решаемой задаче распознавания. [c.263]

Использование принципа коллективного распознавания и иерархических структур алгоритмов может обеспечить дальнейшее развитие искусственного интеллекта в области исследования и оптимизации ХТС. [c.293]

Системный анализ в настоящее время является основным методом научного изучения сложных систем, включающих совокупность процессов и явлений различной физической, химической и биохимической природы. С позиций системного анализа решаются задачи математического моделирования и оптимизации отдельных аппаратов и подсистем технологических схем, а также и системы в целом. При этом, методология системного подхода сохраняется при анализе иерархических уровней системы. При рассмотрении биохимического производства с позиций системного анализа в нем можно выделить ряд элементов, каждый из которых в свою очередь может рассматриваться как биотехнологическая система. [c.7]

Основу для решения задач оптимального расчета и синтеза БТС составляет математическая модель системы, разработанная с учетом иерархического блочного принципа. При этом, основываясь на выработанных показателях эффективности (критериях оптимизации), решаются вопросы оптимального проектирования, оптимального функционирования и управления системы. Системный подход при этом позволяет подняться от изучения отдельных процессов и явлений в элементах БТС до рассмотрения сложной иерархической системы — БТС в целом, используя методы моделирования и формализации физических, химических и биохимических процессов. [c.24]

Дан анализ биохимического производства, рассматриваемого с позиций системного подхода как сложная иерархическая система (БТС) с целым рядом взаимосвязанных подсистем и элементов, обеспечивающих преобразование материальных и энергетических потоков в процессе переработки исходного сырья в целевые продукты микробиологического синтеза. Рассмотрены вопросы выбора глобального и локальных критериев эффективности, а также применения принципов многоуровневой оптимизации при анализе БТС и ее подсистем. Приведены примеры построения математических моделей типовых технологических элементов, составляющих БТС, даны алгоритмы их расчета на ЭВМ и методы анализа надежности функционирования в системе. Детально исследованы условия функционирования основных подсистем БТС ферментации , разделения биосуспензий , биоочистки , рассмотрены принципы их структурного анализа и оптимизации. Рассмотрена иерархическая структура управления биохимическими системами и показана эффективность использования управления на основе ЭВМ в задачах оптимизации процессов биохимических производств. [c.2]

Разработка математических моделей биореакторов является наиболее важной задачей при оптимизации БТС. От эффективности функционирования биореактора, обеспечивающего превращение исходных веществ в продукты микробиологического синтеза, зависят технико-экономические показатели производства в целом. Важно отметить сложность задачи моделирования процессов в биореакторе, где на явления биологической и биохимической природы накладываются физические и физико-химические явления, связанные с переносом вещества и энергии. Рассмотренные ранее принципы системного анализа сложных систем в полной мере применимы и к моделированию процессов в биореакторе, который можно представить в виде многоуровневой иерархической системы [13 . [c.136]

Рассмотренные выше конструктивные и технологические особенности биореакторов, входяш,их в подсистему ферментация , на первый взгляд не позволяют разработать единую стратегию их оптимального расчета. Действительно, для данной системы характерно разнообразие типов биореакторов, сушественно отличающихся принципом организации материальных и энергетических потоков в отдельных аппаратах и аппаратурных схемах. Системный подход позволяет в рассмотренной ситуации обосновать иерархическую схему оптимизации и выбор критерия оптимальности. В качестве такого обобщающего критерия целесообразно использовать технико-экономический показатель, аддитивно учитывающий кри- [c.211]

Оптимизация сложной БТС или ее подсистем основывается на декомпозиции общей задачи оптимизации на частные подзадачи, соответствующие нижестоящим уровням иерархии. Так, поиск оптимума системы в целом осуществляется на двух уровнях на нижнем уровне подсистемы БТС оптимизируются независимо друг от друга, а на верхнем — согласование частных критериев оптимизации с целью достижения общего оптимума. Аналогично при оптимизации одной подсистемы БТС выполняется задача поиска частных оптимумов для входящих в данную подсистему элементов, а затем ищется общий оптимум подсистемы. Таким образом, общий алгоритм оптимизации сложной БТС представляет собой многоуровневую иерархическую структуру. Это позволяет во-первых, осуществлять независимо друг от друга решение более простых (частных) оптимальных задач на нижних уровнях, сравнивать ре- [c.244]

Алтунин А. E., Вострое Н. Н. Оптимизация многоуровневых иерархических систем на основе теории размытых множеств и методов самоорганизации // Проблемы нефти и газа Тюмени. Тюмень, 1979. Вып. 42. С. 68-72. [c.236]

Рассмотрению химического производства как сложной системы посвящены работы В. В. Кафарова, показывающие пути исследования и оптимизации ХТС. А именно принимается, что химическое предприятие можно представить в виде отдельных систем (подсистем), взаимодействие между которыми соответствует иерархической структуре, изображенной на рис. 47. Первая ступень иерархии— типовые технологические процессы механические, гидромеханические, тепловые, диффузионные, химические. Вторая ступень — химико-технологические системы, соответствующие цехам или участкам. Третья ступень — сложные химико-технологические системы, отвечающие производствам целевых или промежуточных продуктов. Четвертая ступень — химическое предприятие в целом. [c.120]

Иерархическая структура разработанной системы является трехуровневой задачей оптимального управлений блока. Она решена не только для реакторно-регенераторного блока, но и для блоков гидроочистки, абсорбции, стабилизации и газофракционирования. Для ее решения была использована кусочно-линейная модель применения алгоритмов экстремальной группировки, учитывая изменение химического состава сырья, а также активность катализатора. Был использован адаптивный идентификатор в цепи обратной связи, как на стадии моделирования, так и на стадии оптимизации. [c.21]

В заключение настоящего раздела рассмотрим проблемы и перспективы развития информационного обеспечения. В комплексных ВХС один и тот же источник водных ресурсов обеспечивает потребности в воде различных пользователей часто с противоречивыми интересами. Поэтому локальная оптимизация в рамках отдельного объекта, группы объектов, части бассейна или территории не гарантирует получения глобального экстремума задачи управления ВХС в целом по бассейну или совокупности взаимосвязанных бассейнов. Положение усугубляется, если водный объект служит интересам нескольких стран, республик, краев, областей. В этих случаях, помимо экономического механизма водопользования, необходимо учитывать условия и ограничения, определяемые специальными соглашениями и правовыми нормами. Для объектов подобного рода наиболее четко прослеживается многокритериальный характер задач рационального использования водных ресурсов. Применение методов иерархической декомпозиции и соответствующего математического аппарата (частично представленного в настоящей монографии), выделение задач планирования и функционирования позволяют построить итеративную процедуру для оценки всех этапов управления ВХС. [c.77]

На современном этапе развития химической технологии конкретные технологические процессы реализуются в условиях сложной системы, т. е. при определенной совокупности отдельных взаимосвязанных элементов (агрегатов). Решение задач оптимизации технологического производства может быть проведено с привлечением системных моделей, дающих полное представление о связях между отдельными элементами, а также об иерархической структуре технологических объектов. При системном моделировании широко используются методы теории графов [21]. [c.47]

При создании производства мы имеем дело со сложными иерархическими системами, состоящими из комплекса взаимосвязанных подсистем разного рода. Это отдельные аппараты или комплексы нескольких аппаратов. Следовательно, исследование и проектирование такого производства требует предварительного изучения поведения как всей системы, так и ее элементов. При этом решаются задачи синтеза и анализа технологических схем производства, а также оптимизации отдельной установки или всего производства. Для решения этих задач широкое применение получил метод декомпозиции сложной системы, в результате которого проводится расчленение большой исходной задачи на более простые. [c.72]

С помощью иерархических математических моделей на ЭВМ проводят исследование и оптимизацию процесса. [c.74]

Системный анализ ГДП как объекта управления указывает на комплектность решения проблемы оптимального управления ГДП как единой системы, включая оптимизацию УКПГ (ГС) и отдельных технологических объектов. Такой подход позволит определить комплекс управляющих алгоритмов для объектов соответствующих уровней, увязать на основе горизонтальных и вертикальных связей, существующих между объектами, критерии оптимальности объектов газопромысловой технологии, учитывающие определенные ограничения на ресурсы управления, входные и выходные параметры. Это соответствует иерархической оптимизации ГДП как сложного многоуровневого технологического комплекса, осуществляемой на базе общей экономико-математической модели, содержащей уравнения технико-экономических показателей работы ГДП, материальных и тепловых потоков между всеми объектами газопромысловой технологии и зависимости, характеризующие режимы протекающих процессов в технологических установках. Экономико-математическая модель ГДП содержит большое количество переменных, линейных и нелинейных зависимостей типа равенств и неравенств. В этом случае оптимальные режимы эксплуатации ГДП определяются в результате глобальной оптимизации комплекса объектов газопромысловой технологии. [c.144]

Общую стратегию применения метода математического модеЛ(Иро-вания, принципов синтеза, анализа и оптимизации ХТС при реше-иии задач автоматизированного проектирова(ния и эксплуатации химических производств можно условно представить в виде четырехуровневой (I—IV) иерархической структуры (рис. И-З). [c.41]

В частности, методы разделяются по количеству иерархических уровней (одноуровневые и многоуровневые), по порядку производных, используемых в процессе поиска решения и т. д. Наиболее широкое распространение в задачах анализа и синтеза ХТС находят методы нулевого (без вычисления производных) и первого порядков. Наряду с ними все более широкое применение получают и многоуровневые методы (в частности, двухуровневые), в основе которых лежит идея декомпозиции исходной задачи на ряд подзадач меньшей размерности. Использование линеаризации уравнений математического описания на первом уровне позволяет эффективно применять хорошо разработанный аппарат линейной алгебры. На первом уровне подсистемы рассчитываются независимо друг от друга, а второй уровень служит для координахщи оптимальных решений с целью достижения общего оптимума системы. Стратегия координации решений в целом может осуществляться с использованием алгоритмов явной или неявной декомпозиции. Одно из важных преимуществ метода многоуровневой оптимизации заключается в том, что с его помощью можно существенно сократить время решения общей задачи и требуемый объем оперативной памяти. Сокращение времени расчета может быть достигнутю за счет одновременной оптимизации подсистем с помощью параллельна работающих продессов ЭВМ. Однако следует отметить, что мыо-гоуровневые методы обеспечивают сходимость итерационного процесса только при определенных условиях, налагаемых как на целевую функцию и математическое описание, так и на декомпозицию исходной ХТС на подсистемы (4, 53]. К тому же доказательств условной сходимости многоуровневых методов практически нет. [c.143]

Оптимизация вида адсорбционной схемы. Технологические схемы адсорбционных установок с оптимальными свойствами могут быть синтезированы путем последовательного применения методов нелинейного программирования для множества технологических графов, отображающих различные структурные состояния технологической схемы адсорбционной установки. Эта наиболее общая задача оптимизации адсорбционной установки должна решаться с учетом как иерархической взаимосвязи между подзадачами оптимизации параметров элементов оборудования, агрегатов и установки в целом, так и алгоритмических особенностей оптимизации непрерывно и дискретно изменяющихся параметров. Соответственио в методике решения задачи синтеза оптимальных схем адсорбционных установок должны быть итерационно взаимосвязаны алгоритм нелинейного математического программирования, принятый для оптимизации непрерывно изменяющихся концентрационных, термодинамических и расходных параметров установки алгоритм дискретного нелинейного программирования, с помощью которого осуществляется оптимизация дискретно изменяющихся конструктивно-компо-новочных параметров элементов оборудования и агрегатов установки алгоритм оптимизации вида технологической схемы установки с учетом технических и структурных ограничений. [c.149]

В силу важности производства аммиака его расчету и оптимизации посвящено большое число работ например [53]. Здесь описан расчет отделения синтеза аммиака с помощью автоматизированной системы технологических расчетов (АСТР) [54]. Система АСТР построена по иерархическому принципу и имеет три уровня. На верхнем уровне используются проблемно-ориентированные языки со средствами структурного анализа для автоматического определения порядка расчета язык СХТС модульного подхода к расчету схемы и язык СОЛВЕК, ориентированный на уравнения [48] на среднем уровне — ПЛ/1-АСТР — язык ПЛ/1, расширенный специальными синтаксическими и вычислительными средствами ускорения сходимости, оптимизации режимно-конструктивных параметров, печати таблиц материально-тепловых балансов для проектных документов и т. д. на нижнем уровне — комплексы программ конкретных технологических расчетов, к которым проектировщик обращается с помощью стандартных бланков. Один из таких комплексов — СИНТАМ [54] служит для многовариантных расчетов отделения синтеза аммиака. [c.76]

ДискриминантньШ анализ основьшается на формировании функции, разделяющей различные классы объектов [121]. Используются квадратичные и линейные разделяющие функции, непараметрические методы, правила ближайшего соседа, оптимизация по критерию ошибки, иерархическое разделение, а также адаптивные разделяющие функции. [c.203]

Таким образом, формирование критерия эффективности представляет собой один из важнейших этапов при рещении задач анализа и синтеза БТС. Уже на стадии качественного анализа исследуемой системы в зависимости от уровня рассмотрения и иерархической схемы выбираются технологические, технико-экономические или экономические критерии оптимизащги. Далее прн анализе системы с целью ее формализации и построения математических моделей входящих в нее элементов и подсистем определяется вид функционала. Наиболее полное представление особенностей БТС, ее топологии, внутренних и внешних связей прн построении модели БТС позволяет провести анализ свойств системы с использованием ЭВМ, определить эффективность функционирования различных ее вариантов, исходя из сформированного критерия оптимальности, и перейти к решению задачи синтеза оптимальной системы. При решении задачи синтеза БТС предполагаются известными математические модеЛи составляющих ее подсистем, на основе которых с учетом структуры БТС осуществляется построение общей модели системы, алгоритма ее расчета и оптимизации по критерию Ф. [c.40]

Представленная иерархическая схема позволяет провести всесторонний глубокий анализ процессов на микро- и макроуровнях в биореакторах. Однако математическая модель биореактора как элемента БТС должна быть достаточно компактной и отражать основные закономерности происходящих в нем явлений для реще-ния задач моделирования, расчета и оптимизации на более высоких иерархических уровнях подсистемы и системы в целом. [c.109]

Пример оптимизации газодиффузионной установки был приведен в работе [2,13], где иерархическая схема деления подсистем имеет три уровня ступень — прямоугольный каскад — завод, в которой подсистема каждого уровня оптимизирует подсистемы пред-шествуюш,его уровня и контролируется подсистемами более высокого уровня. [c.50]

Сб/ (Ljgi) используют как исходные данные на уровне каскада, где значения Сд/ минимизируются относительно переменных Ljgj для произвольно выбранных значений Nj. Полученные при этом функции д (Л j) являются исходными на уровне завода, где значения Сд/ минимизируются по отношению к Nj. Полученную функцию Сд (Л 1г) используют для оптимизации изотопного состава отвала Nw- Цель такого иерархического процесса оптимизации заключается в упрощении задачи путем обособленного рассмотрения переменных ступени. [c.147]

Тем более недопустимо ориентироваться на экстремум только частного показателя эффективности в обычных, общих задачах экономической оптимизации. К этому вопросу мы вернемся еще раз при обсуждении влияния конкретных условий постановки задачи на выражение критерия оптимизации. Пока отметим лишь, что если минимизируется только себестоимость продукции при заданных или ограниченных значениях производительности, качества и капиталовложений либо максимизируется производительность при заданной или ограниченной себестоимости и т. д., то решающим является способ выбора этих заданных или ограничивающих значений неэкстреыизируемых показателей. С одной стороны, так называемый волевой выбор или любой другой, не вытекающий из решения вариационной задачи, приводит к неоптимальному в общем экономическом смысле решению. С другой стороны, если предполагается, что выбор этих заданных значений показателей также представляет собой результат решения более общей задачи оптимизации, но на более высоком (иерархически) уровне, то все равно для такого решения оказывается необходимым соответственно более общий критерий оптимизации, удовлетворяющий указанным выше требованиям. Иными словами, нужен критерий, позволяющий соизмерять экономические последствия всех основных аспектов экономической эффективности. [c.47]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология