Простейшее программирование

В больщинстве насосов возвратно-поступательного типа применяют шаговые двигатели, скорость которых легко контролируется с помощью электронной схемы управления. Появляется возможность достаточно простого программирования расхода потока элюента, т. е. применения системы градиентного элюирования. Эффект создания градиента в наиболее простом случае достигается путем контролируемого смешения двух растворителей разной полярности, причем в одних случаях полярность элюента увеличивается (адсорбционная ЖХ), а в других уменьшается (обращенно-фазовая ЖХ). [c.261]

ОПЕРАТОРНЫЙ МЕТОД ПРОГРАММИРОВАНИЯ 1. Простейшее программирование [c.108]

Другим недостатком коммуникационных средств распределенной системы является трудность совмещения ЭВМ с печатающими устройствами для вывода данных. Этот недостаток легко исправить с помощью простого программирования, следует только предусмотреть этот момент при проектировании. [c.58]

Первый прибор [44] для получения данных, эквивалентных результатам, получаемым на ректификационной колонке с 20 теоретическими тарелками, состоял из устройства для контроля скорости потока, колонки с простым программированием температуры, помещенной в сосуд Дьюара, устройства для конверсии [c.305]

Проблема линейного программирования и сущность этого правила позволяют нам в простейшем, изображаемом на плоскости, случае вести исследование при двух переменных и общую математическую модель элемента процесса представить в таком виде [c.324]

Таким образом, следует еще раз подчеркнуть, что методы нелинейного программирования служат не только для решения специфических задач, ио, кроме того, являются необходимым средством, к которому приходится обращаться и при решении оптимальных задач другими методами, а также задач вычислительной математики. Простейший пример — проблема решения системы нелинейных уравненнй с большим числом неизвестных, где практически единственными общими методами решения служат методы нелинейного программирования. [c.547]

В простейших случаях, когда целевая функция задана аналитически, используют классические методы нахождения экстремума методами дифференциального исчисления. При наличии ограничений типа равенств, наложенных на независимые переменные, используют метод множителей Лагранжа. В более сложных случаях, когда критерий оптимальности представлен в виде функционалов, используют методы вариационного исчисления-, при оптимизации процессов, описываемых системами дифференциальных уравнений, применяют принцип максимума Понтрягина. Используют также динамическое, линейное программирование и другие методы оптимизации. [c.38]

Задача называется хорошо определенной, если решающий ее располагает каким-то способом узнать, когда он решил данную задачу. Иначе говоря, хорошо определенной называется задача, для которой при ее заданном предполагаемом решении можно применить алгоритмический метод, позволяющий определить, является ли оно на самом деле решением. Большинство задач, возникающих в гетерогенном катализе, так же как и в других областях знаний, являются плохо определенными мы выбираем некоторую последовательность действий, не будучи уверенными, что они окажутся эффективными в данных обстоятельствах. Хорошо определенные задачи обычно таковы, что в принципе существует некий алгоритмический метод их решения. Если пространство решений, содержащее истинное решение, весьма ограничено, то простейший способ решения — полный перебор. Однако при возрастании размерности пространства решений возникает так называемое проклятие размерности, приводящее к комбинаторному взрыву . Вследствие комбинаторного взрыва задачи могут быть решены лишь при условии существенного ограничения объема поиска путем применения эвристического программирования. Поэтому эвристику (эвристический метод) определяют как некоторое произвольное правило, стратегию, упрощение или любое другое средство, которое резко ограничивает объем поиска решения в крупных многомерных проблемных пространствах (пространствах решений проблем). [c.48]

Кибернетика каталитического процесса. Катализ в широком смысле слова не сводится к одному лишь простому снижению барьера реакции, идущей без катализатора. Для катализа главное не только и не столько ускорение химических реакций, сколько целый комплекс функций управления, регулирования, программирования химических и биохимических процессов, совокупность которых естественно назвать кибернетикой каталитического процесса [81]. Высокие скорости — не обязательная и не самая существенная особенность катализа. К кибернетическим функциям катализаторов можно отнести следующие [81] 1) обеспечение многократной повторяемости этапов единственно возможного или резко преобладающего каталитического процесса ( кинетического потока ) 2) обеспечение преобладания одной или нескольких определенных реакций из числа возможных 3) обеспечение сопряжения двух или нескольких процессов 4) получение заранее заданной химической и пространственной структуры продукты реакции (табл. 7.2). [c.303]

Подчеркнем, что динамическое программирование позволяет заменить сложную задачу рядом более простых, но не дает метода решения этих задач- [c.206]

Для программированного обучения используют обучающие машины различных типов, например Ласточка , Экзаменатор и др. В системе программированного обучения пожарной безопасности применяют наиболее простой и удобный в работе планшет (прибор) БПИ-2. Экзаменационные билеты готовят на стандартного размера листе бумаги, на левой половине которого даны контрольные вопросы, а на правой стороне — правильные ответы. После помещения в кассету билета экзаменуемый, изучив контрольные вопросы, записывает ответы на чистом листе. Подготовив ответы, экзаменуемый передвигает до конца прозрачную пластинку, перекрывая ею окно корпуса прибора с находящимся в нем листом бумаги со своими ответами. При этом экзаменуемый может сравнить свои ответы с контрольными. [c.66]

В уравнении (IX.60) максимум достигается варьированием только параметров, управляющих процессом на первой по ходу потока стадии. Принцип оптимальности позволяет, таким образом, заменить задачу одновременного выбора оптимальных значений ММ независимых переменных гораздо более простой задачей Л -стадийного выбора, на каждой стадии которого оптимум достигается варьированием М переменных. Другой отличительной чертой поиска оптимума методом динамического программирования является то, что задача решается не для единственного процесса с какими-то опре- [c.382]

Исходная недискретная задача синтеза ХТС сводится к задаче геометрического программирования путем простых алгебраических преобразований [c.261]

Теория эвристического программирования исходит из предположения, что основу человеческого мышления составляют элементарные информационные процессы , организованные в сложную иерархическую структуру. Эта иерархическая структура обеспечивает определенный порядок выполнения элементарных информационных процессов (или элементарных информационных моделей) на каждом уровне и соподчинение моделей различных уровней между собой. В соответствии с этой концепцией в принципе любой вид умственной деятельности человека может быть формализован в виде некоторой динамической модели на ЭВМ, ибо ЭВМ позволяет выполнять простые логические преобразования, определенная последовательность которых дает любые правила перехода от одной элементарной информационной модели к другой. [c.160]

Модификацией метода простого перебора является метод динамического программирования, сущность которого изложена в разделе 8.2.4. Показано [231, 237], что этот метод чрезвычайно точен, поскольку его применение позволяет рассматривать все возможные решения. Однако к недостаткам указанного метода следует отнести то, что он весьма трудоемок и требует большого объема памяти ЭВМ. В связи с этим рекомендуют [237] комбинировать менее точные, но более простые методы неопределенных множителей Лагранжа и наискорейшего спуска с методом динамического программирования при получении нецелочисленного решения для оптимального вектора состава поэлементного резерва— применять метод неопределенных мно- кителей Лагранжа, при получении целочисленного решения из нецелочисленного округлением — воспользоваться методом динамического программирования. [c.207]

Реализация минимальными средствами. Этот принцип означает, что, во-первых, построение САПР возможно в рамках стандартного математического обеспечения ЭВМ серии ЕС, СМ и т. д. с учетом наличия трансляторов с языков программирования, средств связи программных модулей и терминальных устройств. Во-вторых, средства системы, обеспечивающие принципы функциональной полноты и ориентации на массового пользователя, должны базироваться на теории, позволяющей достаточно простым способом реализовать необходимый минимум этих средств. Это требование обусловлено второстепенной ролью интерактивного взаимодействия но отношению к моделирующим алгоритмам и предполагаемой достаточностью минимального объема языковых средств системы в рамках процесса проектирования. [c.169]

Языки взаимообмена. Ранее отмечалось, что проблемно-ориентированные пакеты программ предназначены для широкого использования, причем специалистами, имеющими ограниченные знания средств вычислительной техники и программирования. Поэтому при разработке систем на основе этих пакетов уделяется большое внимание вопросу обеспечения удобства и простоты взаимообмена потребителя с системой. Желательно, чтобы потребитель принимал минимальное участие в процессе решения и, если это необходимо, его взаимодействие с системой было бы оперативным и простым. Минимизация взаимодействия обеспечивается автоматизацией вычислительного процесса и отработки соответствующих сервисных средств. Чем выше степень автоматизации, тем меньше степень участия потребителя в процессе решения, и наоборот. Очевидно, автоматическое выполнение расчетов определяется степенью отработанности алгоритмов, способностью системы реагировать на аварийные ситуации и принимать решение без вмешательства человека, способностью вносить соответствующие изменения в структуру алгоритма. Следовательно, основой систем с высокой степенью автоматизации являются совершенные алгоритмы отдельных явлений, процессов и т. д. Желательно также, чтобы система имела однократный ввод данных в форме, удобной для широкого потребителя. [c.69]

С точки зрения реализации обмен на языке программирования является наиболее просто реализуемым. В этом случае не требуется разработки специальных компиляторов. Перевод на язык машины производится соответствующими трансляторами операционной системы. Однако для его эффективного использования необходимо знание языка программирования. [c.71]

Анализ функционирования ХТС, для которой известны математические модели отдельных элементов и технологическая топология, состоит в расчете полной математической модели для определения параметров выходных технологических потоков при заданных технологических условиях и параметрах входных потоков системы. Сложные ХТС включают большое число элементов, описываемых многомерными дифференциальными и конечно-разностными уравнениями. Поэтому даже простой однократный расчет математических моделей таких систем на современных ЦВМ занимает много времени и приводит к многочисленным трудностям как при программировании задач, так и при технической эксплуатации вычислительных машин. Указанные трудности обусловлены многомерностью решаемых задач, а также малым объемом памяти ОЗУ и низким быстродействием применяемых в настоящее время ЦВМ. Синтез оптимальных ХТС связан с неоднократным решением задач анализа их функционирования или полного расчета. [c.212]

Уравнение (У1,47) справедливо только при ограничениях, изложенных в следующем разделе (стр. 318). В нем говорится, что основной оптимум может быть достигнут посредством подбора цен Р так, чтобы максимизировать прибыль, достигаемую при оптимизации подзадач. Уравнение ( 1,47) констатирует далее, что градиенты двойственной функции представляют собой просто разность между количеством товара, потребляемого одной подсистемой (например, х для первой подсистемы), и количеством товара (например, 2 ), которое другая подсистема решает поставить по существующей цене. Таким образом, градиенты двойственной функции имеются при условии выполнения небольших дополнительных вычислений, и задача подбора цены является просто задачей выпуклого программирования без ограничений. Оценку оптимальных цен можно получить, решая относительно и Р следующие линейные уравнения [c.316]

Приведенная на этом рисунке последовательность этапов является типичной при решении самых различных задач. Блоки, отмеченные пунктиром, при использовании системы автоматического программирования могут быть обработаны машиной автоматически. Естественно, такая система должна обладать блоками синтеза и анализа структур. В простейшем случае это может быть набор алгоритмов отдельных частей общей программы, хранящийся в памяти машины, и программа в целом формируется из этих частей или отдельных элементов. [c.30]

Автоматическое программирование есть совокупность методов и средств, позволяющих записывать и реализовывать программы иа символических языках, отличных от системы команд машины. Применение символического языка дает возможность получить более простую запись алгоритма, чем запись в машинных командах, и возложить обязанности по составлению программы на машину. [c.45]

Достоинства систем автоматического программирования определяются главным образом тем, насколько синтаксически полным и гибким является используемый алгоритмический язык. Поскольку автоматическое программирование призвано облегчить труд программиста по подготовке п отладке программы, при разработке синтаксиса языка учитываются именно эти требования. Необходимо учитывать такие факторы, как простота освоения и использования языка, для чего он должен но возможности приближаться к обычной записи формул, быть компактным и емким в смысле значения отдельных конструкций, иметь немногочисленные и простые правила. Наиболее полное осуществление указанных требований достигается при разработке языка, ориентированного на определенный класс машин, когда учитываются конструктивные особенности машин. Однако обилие алгоритмических языков программирования усложняет обмен готовыми алгоритмами и приводит к необходимости изучения нескольких языков. [c.46]

Важным этапом в решении задач обработки экспериментальных данных является выбор метода отыскания наилучших значений параметров искомой зависимости. По существу задача определения наилучших значений параметров зависимости, минимизирующих определенную оценку, является задачей минимизации функции многих переменных. В тех случаях, когда искомая зависимость ищется в форме нелинейной функции, решение этой задачи может представить определенные трудности, поскольку приходится применять общие методы решения задач отыскания минимума функции лшогих переменных — методы нелинейного программирования [1]. Лишь когда искомая зависимость Р (х , а ,..., а ) является линейной функцией параметров aj (/ = 1, 2,..., з), например, при отыскании аппроксимирующего полинома, наилучшие значения параметров а ( = 1, 2,..., х), в особенности при использовании критерия оценки среднеквадратичного отклонения (11—8), могут быть найдены относительно просто, для чего используется метод, называемый методом наименьших квадратов (см, стр. 319). [c.299]

Язык АП весьма прост в освоении и позволяет работать на машине без специального обучения программированию. Это обстоятельство обеспечивает машине широкое распространение для решения небольших ио объему задач, а также для первичной подготовки сложных алгоритмов. В настоящей главе рассматриваются вопросы программирования на языке АП для машин Наири-С . [c.450]

В приведенных ниже примерах 1-3 и 1-4 иллюстрируется применение метода динамического программирования. Они относятся к простым задачам, которые могут быть решены и более элементарными методами. [c.220]

В данном разделе предлагается простой способ вывода необходимых условий оптимальности первого и второго порядков для общих дискретных задач управления циклическими адсорбционными процессами. Он основан на известных результатах нелинейного программирования и в отличие от традиционных подходов [62] предъявляет минимальные требования гладкости к данным задачи оптимизации. Доказательство принципа максимума, как и необходимых условий оптимальности второго порядка, проводится по одной схеме [63, 72] по части ограничений задачи строится варьированное семейство, содержащее исследуемый допустимый процесс по остальным ограничениям формируется вспомогательная задача нелинейного программирования с известным решением для данного решения записываются и потом расшифровываются локальные условия экстремума первого или второго порядка и затем устанавливается существование универсальных множителей Лагранжа, не зависящих от способа построения варьированного семейства. [c.185]

Несмотря на богатый арсенал численных методов, разработанных для решения задач оптимального управления, алгоритмическое и программное оснащение этих задач существенно уступает современному программному обеспечению задач линейного и нелинейного программирования. Лишь для наиболее простых классов задач, в которых нет ограничений на фазовые координаты, построены достаточно эффективные алгоритмы, осуществляющие поиск управлений, удовлетворяющих необходимым условиям оптимальности. Эти алгоритмы, как правило, основаны на применении градиентных процедур или принципа максимума и допускают простую программную реализацию. Применяя метод штрафных функций или модифицированную функцию Лагранжа, с помощью этих алгоритмов можно получить решение некоторых задач и с фазовыми ограничениями, например с условиями на правом конце. Однако такой способ не всегда эффективен, поскольку требует многократного решения задачи при различных значениях параметров и далеко не всегда позволяет получить управление, на котором с заданной точностью выполнялись бы условия оптимальности и ограничения задачи. [c.191]

Преимущество градиентного устройства, в котором растворители смешиваются вместе под давлением, состоит в том, что путем простого программирования подачи каждого насоса можно создать градиент любого типа. Для программирования потока можно использовать большинство выпускаемых промышленностью насосов, хотя, разумеется, одни насосы подходят больше, чем другие. Наиболее просто программируют поток два насоса — поршневой и пневматический. Когда два растворителя смешиваются под высоким давлением, очень болъшое значение имеет устройство смеоитель-ной камеры она должна хорошо смываться и обеспечивать эффективное смешение двух растворителей, но в то же время иметь достаточно маленький объем, чтобы от начала смешения до появления градиента у входа в колонку прршел небольшой промежуток времени. [c.66]

Уравнение Боголюбова—Майера представляет собой наиболее обгцую форму уравнения состояния с вириальными коэффициентами и имеет теоретическое обоснование. Вследствие этого оно признано сейчас основным уравнением состояния, что значительно облегчает программирование и выполнение расчетов на ЭВМ, так как переход от од Юго рабочего вещества к другому осуществляется без изменения алгоритма простой заменой одного массива коэффициентов аппроксимации на другой. Недостатками уравнения Боголюбова—Майера являются отсутствие коэффициентов аппрок- [c.18]

Дедуктивно-эвристяческий метод синтеза механизмов сложных химических реакций. Упомянутый метод построения гипотетических механизмов химических реакций, использующий в своей основе стехиометрический анализ реагирующей системы, достаточно прост для программирования, требует применения только математического аппарата линейной алгебры и позволяет при небольших затратах машинного времени рассчитать на ЭВМ всевозможные элементарные реакции. При этом он не дает возможности (без его существенного усложнения) отражать изомерные свойства реактантов. Так как явление изомерии имеет место в любой области химии (органика, биоорганика, неорганика и т. п.), оно должно также учитываться при синтезах механизмов сложных химических реакций. [c.173]

В основе построения ПП и ПРФО лежит принцип декомпозиции сложного явления на такие его простые, стандартные составля-ш,ие, программирование закономерностей которых можно выполнить в обш ем виде. Полученные простые программные модули агрегируются согласно структуре механизма. Для этих целей весьма удобно использование либо аппарата матричной алгебры, либо аппарата теории графов. [c.201]

Минимизация этой функции производится методом ветпей и границ. Задача составления расписания в наиболее общих случаях относится к числу трудно формализуемых, и обычно расписания составляют, исходя из особенностей конкретной оптимизируемой системы известную трудность представляет также решение задач теории расписаний. По содержанию эти задачи относятся к классу комбинаторных, для которых сущсстненное значение имеет размерность. Как правило, размерность ладач составления оптимальных расписаний настолько велика, что решать их простым перебором вариантов не представляется возможным даже на современных быстродействующих вычислительных машинах. Поэтому для снижения размерности прибегают к различного рода эвристическим приемам или используют. методы направленного перебора (ветвей и границ). Часто задачи составления расписаний сводятся к задачам целочисленного линейного программирования (в том числе многоиндексного), для решения которых используются широко известные методы отсечения или ветвей и границ. Рассмотрим несколько примеров составления оптимальных расписаний. [c.300]

Для нахождения оценок иногда применяют такой прием отбрасывают часть условий задачи, в результате чего она становит- ся более простой и непосредственно разрешимой. Например, при минимизации линейной функции на дискретном множестве отбрасывают условие дискретности и получают, таким образом, непрерывную задачу линейного программирования. Ее решение дает нижнюю оценку, поставленной- задачи дискретного программирования. Такую упрощенную задачу называют граничной задачей по отношению к исходной задаче. [c.250]

Для поиска решений основных задач оптимального поэлементного резервирования ХТС используют следующие методы метод простого перебора [231], метод неопределенных множителей Лангранжа [7, 126, 231, 236, 237], градиентный метод (метод нанскорейшего спуска) [7, 126, 237], метод максимального элемента [238] и метод динамического программирования [231, 236, 237, 239]. [c.205]

Каждая ЭВМ имеет собственный язык — систему команд. Машина может выполнять програмлш, записанные только на этом языке. Однако применение его для составления программ связано с большими затратами труда программиста вследствие чрезмерной детализации программы, поскольку каждая команда предназначена для выполнения одной элементарной операции типа сложение, умножение и т. п. Поэтому на современных вычислительных машинах составление пакетов прикладных программ ведется на более развитых языках программирования. Их применение позволяет получать более простую запись алгоритма, чем запись на машинном языке, и возложить обязанности по составлению программы в командах на саму машину. [c.28]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология