Непрямые методы оптимизации

НЕПРЯМЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ [c.199]

К непрямым методам оптимизации можно отнести также дискретный принцип максимума — метод, специально разработанный для решения многошаговых задач оптимизации и являющийся обобщением принципа максимума [c.25]

В настоящее время разработаны два основных пути оптимизации сложных ХТС. Первый путь не учитывает особенности их топологических моделей и основан на применении для отыскания глобальной целевой функции ХТС как прямых методов (методов линейного и н линейного программирования), так и непрямых методов определения оптимальных решений с помощью необходимых условий существования экстремума. [c.295]

Помимо прямых методов определения оптимальных режимов, в последующих главах рассмотрены также непрямые методы. Далее кратко сравниваются различные методы оптимизации. Нельзя, по-видимому, указать единый критерий, который позволял бы оценивать в каждом случае, какой метод хуже, а какой лз чше (так же как, вероятно, нет какого-либо одного метода, который был бы наилучшим для любых случаев жизни). Однако можно указать на ряд характеристик, которые дают возможность с разных позиций оценивать описываемые методы оптимизации. [c.39]

Предположим, что требуется минимизировать некоторый критерий Ф. Здесь мы коснемся трех групп методов оптимизации сложных схем методов спуска (прямых методов), методов, основанных на использовании необходимых условий оптимальности (непрямых методов), и методов декомпозиции. [c.370]

Первая группа методов, в свою очередь, делится на непрямые (блок 5, рис. 1) и прямые (или методы спуска) (блок 4, рис. 1). Разберем прежде всего прямые методы. В большинстве случаев при решении задач оптимизации управляющие переменные принимаются независимыми. Известно [3], что в этом случае задача оптимизации сложных схем сводится к следующей задаче нелинейного программирования найти минимум функции [c.12]

Называется иногда методом предвидения, непрямой оптимизацией и т. п. [c.179]

В книге рассмотрены основные проблемы теории моделирования сложных химико-технологических схем — задачи расчета статических режимов этих схем методы структурного анализа, позволяюнще понижать размерность решаемых задач методы оптимизации как декомпозиционные, так и методы, при применении которых к схеме подходят как к единому целому (прямые п непрямые методы оптимизации) вопросы исследования устойчивости статических режимов схем и автоматизации программирования. [c.4]

Как уже отмечалось, непрямые методы оптимизации строятся на основе необходимых условий оптимальности. В общем случае такие условия для схем произвольной структуры выражаются в форме уравнений принципа максимума [3, с. 219]. Однако для простоты изложения и для того, чтобы сосредоточиться в основном на особенностях применения непрямых методов, определяемых сложностью структуры схем, будем предполагать, что от ограничений (VIII,3) мы избавились, преобразовав соответствующим образом критерий оптимизации с помощью штрафных добавок. [c.199]

Перейдем теперь к рассмотрению непрямых методов оптимизации с. х-т. с. Здесь прежде всего следует отметить работы американских ученых Фан Лянь-цэня и Вань Чу-сена [19, 20 ]. Они получили в форме принципа максимума условия оптимальности статических режимов с. х.-т. с., состоящих из аппаратов, описываемых уравнениями в конечных разностях и обыкновенными дифференциальными уравнениями. В указанных работах имелся ряд неточностей и ошибок и, кроме того, в них не охвачены некоторые важные для практики случаи. [c.374]

Разберем теперь непрямые методы. Каждый такой метод включает применение уравнений, выражающих необходимые условия опти-мальност и, и численный способ их решения. Было показано, что задача оптимизации схемы произвольной структуры сводится к решению краевой задачи для некоторой сложной системы уравнений [3, с. 224—227]. В главе VI обсуждены некоторые употребительные методы решения краевых задач для уравнений принципа максимума, записанных для одного блока с распределенными параметрами. В главе IX рассмотрены методы решения системы уравнений, выражающих необходимые условия оптимальности уже для с. х.-т. с. произвольной структуры. Наконец, в главе X описаны методы оптимизации с. х.-т. с., включающих реакторы, работающие в квазистатическом реншме [8, с. 44—45]. [c.14]

Для решения задачи оптимизащш применялись как прямые, так и непрямые методы определения экстренцума щ)итерия оптимизации. Основные трудности при применении этих методов были связаны с наличием ограничений в виде неравенств. Поэтому нам показалось целесообразным попытаться применить простой и естественный метод случайных направлений. [c.85]