Схема поиска решений

Представление экспертных моделей для описания управляющей деятельности оператора. Оператор вырабатывает управляющее решение на основе знаний о модели. Эти знания представляются множеством причинно-следственных отношений, которые описываются в понятиях и отношениях информационно-модельного базиса. Чем опытнее оператор, тем богаче у него набор отношений и тем шире и полнее информационно-модельный базис. Применяемые человеком рассуждения при поиске решений отвечают схеме если..., то... . Это дает возможность создать средства, позволяющие описывать экспертные мысленные модели оперативно-диспетчерской деятельности языком логики предикатов первого порядка. [c.346]

Геометрическая интерпретация процедуры поиска решения для противоточной экстрак ции напоминает бумеранговый механизм (рис. 2). Из точки конечного экстракта исходит вектор Н. Но сумма невязок на ступени питания обратится в О только в том случае, если вектор Я, многократно отразившись от поверхностей растворимостей М и Ь по законам равновесия и баланса, снова вернется в точку Е1, Число отражений равно удвоенному числу ступеней схемы экстракции п. [c.77]

Если система линейных неравенств (VI.35) совместна, то разделение множеств гиперплоскостью сводится к нахождению ее решения. Пионером в области создания итерационных процедур решения системы линейных неравенств был Розенблат [153], предложивший схему трехслойного перцептрона, математическая модель настройки которого представляет процедуру поиска решения системы неравенств. [c.281]

На рис. 20.1 приведена логическая схема поиска подходящего аналитического метода, проводимого специалистом-аналитиком, работающим в заводской или научно-исследовательской лаборатории. Прежде всего аналитик изучает современные методы анализа, уже использующиеся на практике, и выясняет, может ли он применить какой-либо из них для решения своей задачи. Если это осуществить не удается, он может попытаться модифицировать известный ему стандартный метод. Другие пути поиска — это консультации с коллегами из своей или других лабораторий, запросы у ведущего специалиста в этой области, а также литературные источники. При отрицательных результатах аналитику приходится самому разработать подходящую аналитическую методику на основе известного метода. [c.378]

Последние два шага описанной процедуры, фактически, представляют собой самостоятельный этап окончательных расчетов по схеме в целом. Необходимо также отметить, что каждый расчет осуществлялся в рамках всего бассейна, хотя вариация данных и оценка направлений поиска решений проводились по параметрам, локализованным в отдельных его частях. Если какой-либо вариант исходных данных приводил к отсутствию решений в целом или к его неприемлемости в других частях бассейна по неформальным соображениям, то он целиком отбраковывался, либо повторялся с дополнительными ограничениями. [c.175]

В основу успешно применяемых методов и программ расчета положены известные соотношения по расчету фазовых равновесий, как учитывающие неидеальность в жидкой и паровой фазах [Х], так и использующие допущение об идеальности нефтяных смесей [2-5]. С одной стороны, точность результатов зависит от учета всех факторов при расчетах температур кипения и распределения компонентов в жидкой и паровой фазах. С другой стороны, существенно увеличиваются затраты на поиски решения соответствующих нелинейных систем уравнений, многократно применяемых при расчете ректификационных колонн и тем более при расчете комплексов, включающих технологические схемы нефтеперерабатывающего оборудования. [c.43]

Различие типов применяемого оборудования, непрерывные поиски решений по повышению эффективности работы обжиговых агрегатов, совершенствованию их тепловых схем предопределяют существенные различия в показателях работы. [c.225]

В предлагаемой схеме особое внимание следует обратить на п. 6, поскольку в нем говорится о принципиальной возможности точного решения задачи. Если число независимых уравнений равно числу неизвестных, задача становится чисто алгебраической, т. е. сводится к решению системы нескольких уравнений. Наоборот, если уравнений меньше, чем неизвестных, необходимо искать другие уравнения или сделать допущения, которые бы уменьшили число неизвестных. Студенту не следует тратить время на поиски решения сложной задачи о равновесиях, прежде чем он не установит, что для этого имеется достаточно данных. [c.107]

Несколько десятилетий интенсивных поисков более рентабельных путей прямого превращения природного газа в ценные химические продукты пока не увенчались явным успехом, хотя был предложен и достаточно глубоко разработан ряд перспективных альтернативных схем. Однако решение проблемы эффективной и рентабельной переработки громадных ресурсов природного газа в химические продукты и Жидкие энергоносители имеет столь большое значение для стабильного развития современной цивилизации, что попытки в этом Направлении будут продолжаться, вплоть до приемлемого решения задачи. [c.3]

Из данной модели тандема "подсознание - сознание" появляется принципиальная схема информационной системы, которая бы уже обладала возможностями полного распараллеливания и одновременно управления процессом обработки информации с целью поиска решения поставленной задачи. [c.309]

Наиболее важным этапом машинного анализа задачи является определение возможных путей изменения схемы завода. На этом этапе определяется область поиска оптимальных решений. Использование ЭВМ уменьшает вероятность того, что тот или иной важный вариант останется не учтенным. Разработанные программы позволяют сопоставлять схемы, базирующиеся на различном оборудовании и технологии со стандартной схемой. Таким образом, учитывается возможность замены не только энергетического оборудования, но и изменения основной технологии. Программа существенно усложняется, но становится более универсальной. [c.211]

От недостатков общей схемы метода динамического программирования можно, однако, в значительной мере избавиться, используя аналитический метод поиска оптимума на каждой стадии. Именно этот способ будет применен к решению задач оптимизации цепочек реакторов, рассматриваемых ниже. Отметим, что основные расчетные формулы, которые получим, могут быть выведены не только с помощью метода динамического программирования, но и на основе дискретного варианта принципа максимума Понтрягина [18] или классических вариационных методов. [c.384]

Декомпозиция общей задачи синтеза на отдельные подзадачи (синтез стадии химического превращения, синтез стадии выделения продуктов, синтез теплообменной системы) существенно упрощает проблему разработки технологической схемы, однако снижается и вероятность получения действительно оптимального варианта вследствие неадекватного воспроизведения взаимосвязей между подзадачами. Поэтому процесс выбора технологической схемы является итерационным, с внесением изменений в стратегию поиска оптимального решения на каждой из стадий. [c.107]

Многовариантность отдельных задач в процессе поиска оптимального в смысле некоторого критерия решения, а также необходимость итерирования по отдельным параметрам схемы предъявляет определенные требования к программному обеспечению системы и, в частности, к быстродействию моделей. В свою очередь быстродействие модели часто достигается за счет ее точности. Поэтому при разработке моделей приходится решать компромиссную задачу модель должна обладать высокой точностью и быстродействием. [c.426]

Алгоритмически задача выбора технологической схемы состоит в разработке или выборе методов ее анализа, оценки, оптимизации и синтеза. На этапе анализа составляются уравнения математического описания, задаются переменные процесса и схемы, и в результате решения получается информация о потоках, температурах, давлении, составах, размерах и т. д. Оценка состоит в совмест-ном использовании информации с предыдущего этапа и экономических данных для определения целевой функции. Оптимизация состоит в поиске наилучшего набора переменных процессов. Традиционно разработка технологических схем проводится на основании итерационного выполнения указанных этапов, и лишь в последнее время стало уделяться внимание этапу синтеза, который призван объединить в себе все предыдущие этапы на основе некоторого метода. Известно большое число методов синтеза [4, 52], основанных на различных подходах, и многим из них присуща необходимость использования некоторого метода решения систем нелинейных уравнений или метода оптимизации. Последние используются для сведения материального и теплового баланса схем. Задачи решения систем уравнений и минимизации некоторого функционала взаимосвязаны и могут быть сведены одна к другой. Например, условием минимума функции Р х) является равенство нулю частных производных дР1дх1 = О, 1 = 1, 2,. . ., п, а система уравнений f х) = О, I = 1, 2,. . ., п, может быть решена путем минимизации соответствующим образом подобранного функциона- [c.142]

В-продукции, называют системами редукций [30]. В общем случае можно сказать, что ПС, работающие по прямому способу, используют восходящие методы поиска решения, в то время как ПС, работающие по обратному способу, основаны на нисходящих методах. Эффективность при выборе направления поиска зависит в общем случае от структуры пространства состояний. Часто полезно решать задачу одновременно в двух направлениях. Для этого необходимо объединить воедино в БЗ и описание состояний, и описание целей. F-продукции применяются к той части БЗ, где заданы описания состояний, а В-правила — к описанию целей. При двунаправленном движении завершение решения НФЗ оценивается как некоторое соответствие между описанием состояния и описанием цели в БЗ. Управляющая стратегия должна определять также, какое из правил (F или В) ей применять на текущем шаге поиска решения. Ранее при определении природы разлитого вещества (см. разд. 6.1) на основе использования двух фактов (Ф1 и Ф2) и трех ПП (ПП-6—ПП-8) был использован прямой способ вывода (см. рис. 6.5). Рассмотрим пример применения прямого и обратного способа поиска для вывода решения НФЗ, постановка которой определяется шестью фактами А, В, С, Е, Н, G) и тремя ПП (F Л В => Z Са D F A D) [7]. В результате решения НФЗ необходимо доказать, что факт Z существует (является истинным). Все исходные факты находятся в БД. На рис. 6.8 приведена блок-схема операций прямого способа вывода [7]. Рассмотрим порядок выполнения ПП при прямом способе вывода. [c.174]

Архитектура ЭС — это функционально-информационная структура программно-аппаратурных средств ЭС, обеспечивающих накопление и переработку знаний для поиска решений НФЗ в процессе интеллектуального общения ЛПР и ЭС. Архитектура типичной идеальной ЭС в химической технологии, блок-схема которой представлена на рис. 7.1, включает следующие основные компоненты база знаний (БЗ) база данных (БД) база целей (БЦ) рабочая память, или рабочая база знаний (РБЗ) подсистема вывода решений (ПВР) подсистема интеллектуального интерфейса (ПИИ) подсистема поддержки и отладки (ППО) подсистема цифрового моделирования (ПЦМ) подсистема объяснения решений (ПОР) подсистема координации и управления (ПКУ). Кратко рассмотрим характеристику и назначение каждого компонента архитектуры ЭС. База знаний — эго основа интеллектуального обеспечения ЭС, представляющая собой совокупность программных средств, которые обеспечивают хранение, накопление, удаление, поиск, переработку и запись в память ЭВМ разнообразных компьютерно реализованных МПЗ в различных сложно структурированных формах (см. гл. 2). Для ЭС в химической технологии БЗ содержат МПЗ трех типов знаний предметные знания управляющие знания и метазнания. Предметные знания — эго совокупность декларативных и процедурных знаний ПО (см. ра зд. 1.2). Управляющие знания — совокупность знаний о различных стратегиях принятия решений в ПО. [c.192]

БВР имеет на входе БЗ файл-отношения, а также полученное в результате диалога с пользователем описание начального состояния системы ЭС, т. е. исходных данных для НФЗ или начального состояния процедуры поиска решений НФЗ (для стратегии прямого вывода решения). На выходе в результате анализа знаний ЭС дает набор сгенерированных рациональных технологических схем ХТС, который далее передается в блок цифрового моделирования для определения оптимальной технологической схем1.1. [c.310]

Фо1 а1роваш1е таблицы новых текущих данных для решения задачи синтеза ТС. Результатом всех процедур этапа селективной декомпозиции исходных потоков является формирование новых те1дпцих данных для поиска решения задачи синтеза ТС. Формируется множество холодных и горячих потоков, в которых все потоки нумеруются под новыми номерами и каадому новому потоку ставится в соответствии все параметры состояния и свойств потоков из множества исходных данных для решения ИЗС. Отличие текущих данных от исходных состоит в изменении как общего числа участвующих в операции синтеза новых параллельных потоков, так и в значениях их массовых расходов. Блок-схема этапа селективной декомпозиции массовых расходов потоков приведена на рис. I. [c.68]

Алгоритм и блок-схема поиска оптимального решения R=f(X) методом скащфования. [c.69]

Выразить графическую зависимость сг =/(() уравнением рефессии в данной ситуации нецелесообразно, во-первых, из-за сложности СТ = /(1) и, во-вторых, из-за того, что в ходе аппроксимации СГ = Д() полиномом неизбежно, что при некоторых значениях ( расчетные величины СГ будут пол> чаться завыщенными, что нежелательно с точки зрения сущности прочностных расчетов. Составить алгоритм, блок-схему и программу расчета, в которые вводится табличный эквивалент рассмотренного графика СГ = Д1) и обеспечивается выбор значения <у по заданной величине I. которая является адресом поиска решения. [c.71]

Выразить графическую зависимость А111 Ат=/(т) в форме таблицы. Составить алгоритм, блок-схему и программу расчета, в которые вводится табличный эквивалент рассмотренного фафика А11 / Ат= /(г) и обеспечивается выбор значения А11 / Дг по заданной величине г, которая является адресом поиска решения. [c.72]

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]

Простые итерациоиные процедуры, основанные на схеме счета от ступени к ступени , не обеспечивают необходимой устойчивости расчетного алгоритма для систем (VI.34) — (У1.36). Поэтому стратегия поиска решения в рассматриваемой системе строится на основе подхода, в соответствии с которым итерации подвергаются не абсолютные значения параметров концентрации, а коэффициенты, характеризующие отношения этих величин на входе в ячейки и выходе из них. Переход к относительным величинам существенно увеличивает устойчивость счета многомерных задач. [c.389]

Здесь, как и выше, индекс В показывает, что речь идет о приращениях, вызванных изменениями у 1) и соответствующими им (в силу уравнений связей) приращениями у. . Общая схема поиска та же, что в конечномерной задаче. Поиск прекращается, когда дК1ду ЯК О для всех t. Легко видеть, что в этом случав выполнены необходимые условия оптимальности экстремальной задачи общего вида, сформулированные в теореме П-1. Условия справедливы в слабой форме, в том смысле, что функция В стационарна по всем составляющим решения, а не только по составляющим второй группы. Этого момента мы коснемся несколько ниже. [c.135]

При чтении лекций зарубежным слушателям, лимитируемых относительно не-бо.льшой продолжительностью курса (обычно 20 ч в течение 4 — 5 дней), основные теоретические проблемы, формулировки, математическое описание задач, графики, таблицы, схемы процессов и чертежи аппаратов заранее формируются как демонстрационный продукт в виде компьютерных файлов, дублируемых раздаваемыми слушателям копиями как дидактические материалы. Это позволяет в 2 — 3 раза повысить темп лекций, донести до слушателей больший объем материалов и перевести лекцию из режима непосредственной, часто формализованной, передачи информации у ектором в форме монолога в режим диалога с заинтересованными слуша-те. ями. При этом появляется возможность обсуждения конкретных практических проблем, ответов на возникающие вопросы аудитории, совместного поиска решения. Для своевременной корректировки излагаемых материалов особенно важно в начале первой лекции познакомрггься с аудиторией, узнать место работы слушателей, специальность, по которой они обучались ранее в институте или техникуме, круг их практических интересов и что, пожалуй, главное — на какие вопросы они хотели бы получить ответ на лекциях по прослушиваемому курсу. [c.295]

Как показали последние исследования (см., например, [436,437]), уравнения химической кинетики, отвечающие уже достаточно простым нелинейным механизмам реакций, могут иметь несколько стационарных решений. Среди них могут быть как устойчивые, так и неустойчивые. Последние также важно узнать при анализе кинетических уравнений. Условия возникновения критических эффектов, связанные с особенностями структуры схемы химических превращений, анализировались выше, а также в работах [225, 226]. Однако наряду с этими условиями важно уметь находить и сами решения, причем все. Стандартные численные методы решения систем нелинейных уравнений, основанные на различного рода интерационных процедурах, как правило, хорошо работают лишь в том случае, когда начальное приближение выбрано уже достаточно близко к корню системы. Дополнительные трудности возникают при поиске решений, характеристика устойчивости которых имеет тип седло . Большие возможности дают методы, основанные на движении по параметру [39,408,510]. Однако и они не гарантируют отыскание всех стационарных решений в заданной области, если соответствующая система уравнений при варьировании параметров допускает изолы . Многочисленные примеры таких ситуаций в моделях автоматического управления даны в [485]. Впервые на возможность существования изолов в уравнениях химической кинетики в неизотермических условиях указал Я. Б. Зельдович [213. [c.83]

Эвристика (от греческого слова еирктхйз — находить) метод генерации идей, в частности основанный на использовании определенной системы наводящих вопросов. При конструировании эти вопросы могут быть отнесены, например, к обсуждению свойств прототипа создаваемой машины, ее отдельных функциональных систем или элементов и относятся ко всем показателям качества — от показателей шзначення, надежности и т. д. до показателей безопасности. Цель такого подхода — побуждение творческой активности конструктора, его эффективное и целенаправлентюе включение в поиск новых решений. Предполагают, что при использовании этого метода проектант хорошо знаком с техническим заданием на оборудование, принципом его действия, конструкцией, расчетной схемой, технической литературой, эксплуатационными данными, и пр. [c.33]

Конструктивьые схемы барабанных сушилок видоизменяют в поисках оптимальных решений. Так, желание интенсифицировать сушку по схеме прямотока привело к созданию конических барабанов с подачей материала и газов через узкий конец, где больше скорость газа п выше интенсивность теплообмена. Унос мелких частиц мате- [c.373]

Рассмотренная в предыдущем разделе схема многоэтапной процедуры разработки гетерогенно-каталитического процесса требует для своей реализации оптимального принятия решений на всех промежуточных этапах. Каждый из перечисленных этапов имеет конкретную цель, достижение которой осуществляется с помощью соответствующей процедуры принятия решения (ППР). Взаимосвязанная совокупность таких процедур образует программноцелевую систему принятия решений при разработке каталитического процесса. В терминах математической теории таких систем исследователь, проектировщик, инженер-технолог, оператор технической установки называется лицом, принимающим решения (ЛПР). Решения могут приниматься в различных условиях определенности, риска, неопределенности. Каждое из этих условий диктует определенную тактику принятия решения, для того чтобы общая стратегия достижения желаемой цели была оптимальна. Практическая отдача от применения теории принятия решений значительно повышается при реализации автоматизированных режимов принятия решений с использованием ЭВМ с элементами искусственного интеллекта. Интеллектуальный диалог ЛПР— ЭВМ представляет весьма эффективную форму организации ППР в различных режимах сбора и переработки экспериментальной информации, синтеза математической модели объекта, решения проектных задач, поиска оптимальных законов гибкого управ.те-ния и т. п. [c.39]

Таким образом, использование СКДИ ADAR в качестве инструмента исследования позволяет существенно упростить и ускорить процесс подготовки информации и анализа промежуточных результатов. Работа в режиме активного диалога в сочетании с интеллектуальными возможностями СКДИ ( досчет необходимых данных, пересылка информации по потокам агрегата, автоматизированный анализ данных при вводе и обработке информации и т. д.) позволяет избежать множества ошибок на этапе формулировки задачи и в процессе ее решения. Так, при решении данной задачи уже на начальном этапе исследований было выяснено, что трехслойная схема теряет работоспособность при наличии флюктуаций параметров оптимизации попытка размещения исходной области неопределенности в допустимой области поиска оказалась неудачной. При этом 87% рассмотренных в процессе размещения вариантов ведения технологического процесса оказались нереализуемы. Этот факт может служить подтверждением вывода о трудности (а иногда, и в данном случае в частности, иринципиальной невозможности) практической реализации решений, получаемых методами традиционной оптимизации. [c.276]

Таким образом, система одномерных дифференциальных уравнений (4.73), дополненная граничным условием и обобщенными уравнениями для расчета массопереноса внутри мембраны Л,=Л (Г, Р, r) и массообмена в напорном канале Sh = = Sho4 (Rev, Gz, Ra ), образует математическую модель процесса разделения. Обычно заданы состав питающей смеси i = m(x = 0), необходимый состав проникшего потока Ср на выходе из мембранного модуля, коэффициент или степень извлечения целевого компонента. В зависимости от цели расчета определяется производительность по целевому компоненту или необходимая площадь поверхности мембраны. Давление, температура и скорость газа в входном сечении напорного канала II давление в дренажном канале являются параметрами, значение которых можно варьировать для поиска оптимального решения. Подробнее эти вопросы будут освещены далее в главе V, здесь же ограничимся только схемой расчета массообмена в отдельном мембранном элементе, полагая параметры исходной смеси и давление в дренаже известными. [c.153]

Особенность конструктивного решения с применением физических воздействий заключается в использовании наряду с традиционными элементами аппаратов (насадок, решеток, теплообменников и т. п.) физических устрсжств и элементов (излучателей, волноводов и т. п.). При разработке аппарата используются фонды М2, М4, М5 и к традиционным элементам предъявляются новые требования (пропускание, отражение и поглощение в заданном диапазоне частот, свойства фокусировки, согласования с генератором и др.). Поиск ТР, удовлетво-р щего ТЗ, может быть проведен в соответствии с рекомендациями работы [4]. Общая схема разработки новых процессов и аппаратов химической технологии с физическими воздействиями показана на рис. 1.3. [c.12]

Эвристики используются проектировщиками-технологамй для сокращения процесса поиска рационального инженерно-технического решения некоторой задачи, не гарантируя при этом его нахождение. Рассмотрим некоторые эвристики, применяемые проек-тировщиками-технологами при разработке технологических схем ряда функциональных подсистем химических производств. Например, для выбора оптимальной технологической схемы подсистемы ректификации многокомпонентных смесей из некоторого множества альтернативных вариантов схем возможно использование следующих эвристик [c.157]

Низкие по точности модели принято классифицировать как приближенные, и область их применения обычно ограничивается прикидочными расчетами, в результате которых выявляются качественные характеристики объекта.. Получение же количественных оценок, как правило, производится на базе точных моделей. Получение количественных зависимостей за практически приемлемое время счета возможно как результат снижения размерности задачи поиска (сокраш ения числа просматриваемых варианток) или как результат разработки точных и быстродействующих моделей. В первом случае основным приемом является использование различного рода ограничений, основанных на физико-химических, технологических и другого рода предпосылках (применение эвристических правил, эволюционной стратегии, фундаментальных закономерностей протекания процесса). Во втором случае задача заключается в разработке быстродействующих алгоритмов решения уравнений математического описания, использования аппроксимационных моделей. Снижение размерности пространства поиска оптимального варианта широко используется при разработке алгоритмов синтеза технологических схем (см. гл. 8). Обычно с решением этой же задачи связана и разработка аппроксимационных моделей. [c.426]

Методы структурной оптимизации. Они предполагают на первом этапе определение способов реализации химического производства (выбор альтернативных способов ведения процесс на отдельных стадиях) и создание на их основе некоторой интегрально-гипотетической технологической схемы, включающей все возможные варианты распределения материальных и энергетических ресурсов. Оптимизация ведется по специально определенным структурным параметрам распределения потоков, значения которых обычно задаются в диапазоне от О до 1 и характеризуют разделение или разветвление некоторого выходного потока. Конечные значения параметров и определяют технологическую схему. Нулевые значения отдельных из них свидетельствуют об отсутствии соответствующей связи аппаратов. С математической точки зрения задача синтеза представляет собой решение систем нелинейных уравнений, соответствующих описанию отдельных элементов (подсистем), и уравнений, отражающих структурные взаимосвязи между этими элементами (подсистемами). Основными методами решения являются методы нелинейного программирования. В виду высокой размерности системы уравнений поиск оптимального решения (технологической схемы) представляет определенные трудности вследствие многоэкстремальности и нелинейности задачи. [c.438]

Как уже отмечалось ранее, роль эвристик состоит в определении такого направления поиска оптимального решения среди множества вариантов схем, которое исключало бы заранее физически нереализуемые, а также заведомо неонтимальные варианты. Очевидно, это возможно, если выбранные эвристики непротиворечивы, действительно отражают закономерности процесса и имеют под собой теоретическую основу. Являясь по сути попыткой отражения интеллектуального процесса решения задач человеческим мозгом на основе накопленных знаний, эвристики но мере накопления наших знаний о процессе получают количественную формулировку, тем самым приобретая и качественно новые свойства. [c.439]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология