Программирование модели

Задача (3.92)-(3.96) является задачей многоэтапного стохастического программирования, модель которой помимо критерия оптимальности (3.92) содержит условия неотрицательности переменных (3.96), детерминированные (3.93), жесткие вероятностные (3.94) и безусловно статистические (3.95) ограничения. [c.78]

ПРОГРАММИРОВАНИЕ МОДЕЛИ Выбор метода решения [c.240]

Простой доступ пользователя к САПР. Под простым доступом понимается возможность реализации проектной процедуры, необходимой пользователю, на основе специальных языковых средств, ориентированных на пользователя. Система автоматизированного проектирования снимает с пользователя трудоемкие задачи создания математического описания и программирования модели. Чем выше интеллект системы, тем более прост и лаконичен язык общения пользователя с САПР. Основой простоты взаимодействия пользователя с системой САПР является программное обеспечение. Внешне эта простота проявляется в виде соответствующих языков, ориентированных на взаимодействие пользователя с САПР. [c.103]

В ряду задач линейного программирования модель задачи О. и. н. м. является относительно сложной. В ней много переменных (их число равняется произведению числа станков на число обрабатываемых изделий), а в числе ограничивающих условий фигурируют неравенства, в к-рые неизвестные (ж) входят с определенными коэффициентами. Такого рода ограничения усложняют решение задачи по сравнению, напр., с транспортной задачей, где все переменные в уравнениях-ограничениях имеют коэффициент, равный 1 (см. Перевозок план оптимальный). [c.113]

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]

Более подробно операции методов нелинейного программирования рассмотрены в работе [16] обзор методов, которые были применены при расчете смешения бензинов, приведен в работе [17] Следует отметить, что чем более точной является модель смешения, тем выше эффект от оптимизации поэтому в работах последних лет пользуются преимущественно методами нелинейного программирования. В настоящее время созданы и успешно эксплуатируются автоматизированные системы оптимального приготовления товарных бензинов [18]. [c.189]

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]

Изложенная методика позволяет преобразовать нелинейные уравнения математической модели обобщенной гипотетической стр>"ктуры НПЗ к виду, удобному для решения методами дискретного или целочисленного линейного программирования. Преобразование нелинейных уравнений (представляющих уравнения математической модели структуры НПЗ) в линейные сопровождается перечислением всех возможных альтернативных вариантов технологической схемы НПЗ, что может привести к резкому увеличению размеров задачи. Так, для рассмотренных выше 25 технологических процессов нефтепереработки преобразование [без учета ограничений (У,21а)] приводит к задаче дискретного программирования, содержащей более 10 независимых дискретных переменных. [c.214]

Анализ ХТС представляет собой многомерную трудоемкую вычислительную задачу, для разработки быстродействующих и эффективных алгоритмов рещения которой необходимо использовать различные классы топологических моделей ХТС [51, 157, 158] и методы нелинейного программирования [56, 183— [c.148]

И еще на одной стороне проблемы хотелось бы остановиться. Модели и алгоритмы, объединяемые в систему, должны быть совместимы по языкам программирования, иметь унифицированную форму представления входной и выходной информации для облегчения обмена информацией, совместимы по единицам измерения, точности, быть составленными на единой методологической основе. Опыт работы на ЭВМ показывает, что даже алгоритмы, собранные в фондах, имеют весьма разнородные характеристики, часто несовместимые между собой. Это обстоятельство делает необходимым наряду с разработкой структуры системы уделять значительное внимание (и, пожалуй, основное) вопросам разработки алгоритмов расчета отдельных процессов. [c.35]

Факторы общности, присущие математическому описанию, методам решения, приемам программирования, позволяют ста-вить [вопрос об уменьшении интеллектуальной сложности разработки моделей, т. е. об автоматизации программирования. [c.257]

Автоматизация программирования. Предметом автоматизации программирования является поиск методов уменьшения интеллектуальной сложности решения задач за счет переложения части технологического цикла разработки модели на ЭВМ. В качестве примера способов приближения к этой цели можно отметить идеи, связанные с алгоритмическими языками, модульным структурным программированием и интеллектуальными ППП [3]. Первая из них связана с выработкой универсальной системы понятий для задания алгоритмов и реализации этой системы в рамках алгоритмического языка. Этот подход находит практическую реализацию в создании проблемно-ориентированных языков высокого уровня (типа ЛИСП, СИМУЛА и т. д.) и позволяет существенно упростить переход от алгоритма к программе по сравнению с машинными и машинно-ориентированными языками. [c.259]

Характерной особенностью современного состояния проблемы моделирования типовых процессов химической технологии является наличие общей методологии разработки моделей [2, 8] и самих моделей на уровне учета фундаментальных закономерностей (на макроуровне), т. е. его доказательность. Совершенствование их идет по пути углубления знаний на микроуровне, что в общей задаче моделирования находит отражение в снятии тех или иных допущений. В соответствии со стратегией системного анализа [8] эта тенденция положительно влияет на развитие теории и практики автоматизированного проектирования. По мере создания моделей на микроуровне усиливается прогнозирующая способность моделей, уменьшается объем априорной информации. В рамках известного математического описания все это способствует решению задачи автоматизации программирования, особенно если имеются алгоритмы-оболочки , для которых определенный класс проектируемых объектов реализуется частными алгоритмами. [c.260]

Относительно выбора языка программирования при разработке математической модели следует заметить, что в соответствии с принципом разработки САПР, постулирующим реализацию минимальными средствами, разработку прикладного программного обеспечения целесообразно вести средствами системного обеспечения ЭВМ в ОС ЕС или ОС РВ (для ЕС ЭВМ и СМ ЭВМ соответственно). На практике наиболее распространенными языками программирования являются языки ассемблер, фортран и ПЛ-1. [c.264]

Ранее отмечалось (см. гл. 4), что основу САПР составляют математические модели элементов, составляющих технологическую схему. Модели могут быть различными по точности, математическому описанию и способу представления. Это либо модели, основанные на уравнениях баланса и фундаментальных закономерностях процессов, либо соответствующие их аппроксимации в виде некоторого приближения. Очевидно, при проектировании желательно иметь модели, обладающие прогнозирующими свойствами (допускающими экстраполирование основных характеристик процесса). Такие модели достаточно сложны, и при их разработке широко используется модульный принцип (на основе различных способов доказательного программирования). Предметная область (или знания об отдельных процессах) обычно включает несколько важных аспектов, которые могут быть описаны различными способами и с различной точностью. Поэтому и модели отдельных процессов могут содержать набор модулей, соответствующих различным уровням иерархии описания процесса. Ясно, что такой набор модулей должен быть некоторым образом упорядочен. Положительным мо- [c.284]

При таком подходе задача синтеза оптимальной ХТС сводится к задаче нелинейного программирования, т.е. к отысканию такого набора oi J (отражающих топологию системы), а также параметров аппаратов (матрицы ЕЩ и технологических потоков (матрицы 5М), которые соответствовали бы оптимальному значению критерия эффективности. Задавая предварительно параметры оптимизации а,], ЕМ и 8М, можно учесть опыт и интуицию пользователя. Более того, пользователь может это сделать задавая, например, начальную конфигурацию ХТС с помощью матрицы а также может корректировать процесс синтеза на любом из его этапов. Важно отметить, что использование мини-моделей при синтезе и оптимизации ХТС позволяет рассматривать их как постоянно действующие ограничения, поскольку одной из составляющих частей мини-моделей является условие осуществимости, при нарушении которого процесс является нереализуемым. Таким образом, наличие мини-моделей позволяет еще до полного расчета химико-технологической системы оценить принципиальную возможность реализации процесса при заданной топологии и параметрах ХТС, что существенно упрощает решение задачи синтеза. [c.603]

Выполнение отдельных этапов и собственно моделирование могут осуществляться различными цо профилю специализации и квалификации исполнителями, но должны обязательно подчиняться единой цели, поставленной при формулировании общей задачи. По существу степень детализации, точность модели определяются при постановке задачи. Каждый из этапов достаточно сложен, и имеется опасность чрезмерного увлечения разработкой одного из них в ущерб остальным. Такая ситуация возможна при недостаточной подготовленности специалиста в таких вопросах, как технология процесса, математическое описание, вычислительная математика и программирование. [c.13]

Работа с методо-ориентированными пакетами программ требует достаточно высокой квалификации пользователя. По существу при решении новой прикладной задачи приходится осуществлять все этапы разработки модели, начиная от постановки задачи и кончая отладкой. При многообразии решаемых задач нецелесообразна автоматизация вычислительных процессов и использование специализированных языков взаимообмена. Взаимообмен обычно осуществляется на уровне управляющих операторов и директив, а программирование — на базовом языке пакета программ. [c.53]

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]

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]

Решение задачи на ЦВМ включает следующие этапы постановку задачи — формулировку модели процесса математическую формулировку задачи — составление математического описания выбор численных методов решения уравнений разработку общего алгоритма программирование выявление ошибок (отладку программы) решение. [c.30]

В книге в доступной форме изложены основы методом оптимизации (классический анализ, вариационное исчисление, принцип максимума, динамическое, линейное и нелинейное программирование) с иллюстрацией их на объектах химической технологии. Сформулированы общие положения, касающиеся выбора критериев о[1ти-мальности химико-технологических процессов, и приведены их математические модели. Рассмотрены задачи, связанные с оптимизацией конкретных процессов. [c.4]

Отметим также, что некоторые методы специально разработаны пли иаилучшим образом подходят для решения оптимальных задач с математическими моделями определенного вида. Так, математический аппарат линейного программирования специально создан для решения задач с линейными критериями оптимальности и линсш-ными ограничениями на переменные и позволяет решать большинство задач, сформулированных в такой постановке. [c.29]

Модели оптимизации экономики имеют целью добиться наибольшей результативности (эффективности) использования имеющегося потенциала и ресурсов. Любая экономико-математическая модель — это воспроизведение связей между экономическими явлениями и ироцессами. Критерии оптимального плана могут быть разиыми, поэтому в общей форме подразумевается оптимальное сочетание цели и средств социалистического производства за счет иптспспвпого использования всех имеющихся возможностей. Целевая функция и ограничения выражаются в математическом виде, и решение их методами линейного программирования позволяет найти оптимальный вариант. [c.73]

В связи с этим в настоящее время большое внимание уделяется автоматизации разработки моделей, унификации вычислительных методов и моделей, в частности созданию моделирующих систем, интеллектуальных пакетов прикладных программ. Модели и системы все больше ориентируются на широкого потребителя и снабжаются средствами диагностики и взаимообмена. Предметом автоматизации, моделирования и программирования является попек методов уменьшения интеллектуальной сложности решения задач за счет переложения части технологического цикла разработки модели на ЭВМ. В качестве примера способов приближения к этой цели можно отметить идеи, связанные с алгоритмическими языками, модульным п структурным программированием и интеллектуальными пакетами прикладных программ (ИППП) [58]. [c.247]

Необходимо отметить, что в настоящее время на основе рассмотренных выше топологических моделей в виде ДГХП и р-сетей, а также благодаря использованию методов динамического программирования (для так называемого алгоритма прямого движения по р-сети от исходных веществ к заданным соединениям), методов эвристического программирования (для алгоритма обратного движения по р-сети от заданных соединений к исходным веществам, когда размерность диаграмм синтеза чрезвычайно возрастает) и методов математической логики разработаны алгоритмы, которые позволяют полностью автоматизировать решение этой трудоемкой задачи поиска оптимальных маршрутов синтеза. [c.194]

Необходимо при известной стоимости замены (под профилактикой в этих работах понимается замена элементов системы) определить такую стратегию (правило) замены, которая минимизирует средние удельные затраты на проведение профи-лактнк в единицу времени. Такие задачи рассмотрены в работах [12, 121, 122] и относятся к стареющим радиоэлектронным системам. В работе [12] для решгння задачи увеличения показателей готовности и надежности сложных объектов на основе определения оптимальной стратегии управления поведением системы используется математическая модель марковского процесса переходов системы из состояния в состояние. Показано, что задачи по вычислению стратегии управления, считав-щиеся задачами динамического программирования, можно решать с использованием алгоритмов линейного программирования. Однако в этих работах [12, 121, 122] не излагается практическая реализация результатов решения указанной задачи. [c.94]

Разработка БД ведется в основном но двум направлениям. Это банки в системах искусственного интеллекта как модели но переработке информации и банки как самостоятельные программные комплексы в АСУ, САПР и т. д. Первое направление связано с общей проблемой искусственного интеллекта , и его разработки в значительной степени носят теоретический характер в области представления знаний — выработке концепций о том, как описывать реальный мир [8]. Прикладное значение этих работ весьма широкое, начиная от автоматизации проектирования и до интеллектуальных систем, способных восприни-Л1ать информацию на естественном языке, анализировать ее, делать прогнозирующие выводы. Применительно к проблеме автоматизации программирования задача заключается в поиске способов уменьшения сложности решения задачи на ЭВМ за счет возложения отдельных частей технологического цикла разработки модели на программное обеспечение [9]. Второе направление пи разработке БД обычно преследует цель создания специализированных банков по отдельным отраслям промышленности. Основное внимание при этом делается на разработку прикладных программ при упрощенной логической структуре. [c.190]

Различные подходы к автоматизации программирования носят частный характер в виде конкретных примеров, но не являются приложением фундаментальной теории составления программ. Более того, и сама задача, и метод ее решения могут быть сформулированы лишь в контексте предметной области, когда математическая модель исследуемого явления сочетается с общема- [c.259]

Система включает следующие подсистемы и пакеты программ (рис. 7.37) пакет проблемно-ориентированных прикладных программ — математических моделей типовых процессов низкотемпературного газоразделения и энергетических подсистем подсистему расчета волюметрических, термодинамических, транспортных свойств и эксергии многокомпонентных смесей легких углеводородов и неуглеводородных газов на основе уравнения состояния Бенедикта—Вебба—Рубина программы пользователя — математическую модель исследуемой ЭТС, включающую модели тех-но.яогических и энергетических подсистем и использующую модули всех остальных подсистем и пакетов методо-ориентирован-ную интерактивную подсистему оптимизации, базирующуюся на методах нелинейного программирования программы методов вычислительной математики, используемых при построении моделей сервисное математическое обеспечение. [c.418]