Алгоритмы линейное

Для решения описанной задачи можно использовать различные методы математического программирования. В частности, задача оптимизации ХТС, содержащей шесть типовых стадий и два рециркулируемых потока, была решена методами динамического [41, с. 37—48] и линейного [68, с. 3—6] программирования. Кроме алгоритмов линейного и динамического программирования для решения различных по степени сложности задач технико-экономической оптимизации элементов действующей ХТС в настоящей работе применены описанные в главе 2 алгоритмы случайного поиска с адаптацией и многокритериальной оптимизации. Результаты решения этих задач приведены ниже. [c.72]

Для решения задачи (4.3.11) —(4.3.13) можно применить и другие алгоритмы линейного программирования [61, 66], которые хорошо учитывают специфику ограничений этой задачи. Рассмотрим иной способ решения задачи (4.3.8) — (4.3.10), не требующий ее сведения к задаче линейного программирования и строящий выпуклые комбинации вариации Ьи непосредственно в пространстве управлений. Пусть (г + 1)-мерная вектор-функция y t) = yo t),yi t).....yr t)) является решением системы [c.196]

Алгоритм линейного поиска по данному направлению. [c.29]

Однако недавно был описан метод получения линейных численных обозначений для кластерных соединений [7], действительно однозначно описывающий все возможности изомерии. Применение системы линейных обозначений начинается с канонической нумерации химического графа кластера. Затем составляется компактная линейная форма таблицы связности, которая служит однозначным кодом для каждого структурного изомера, и было показано, что порядок перечисления этой записи полностью описывает структуру (и конфигурацию). В настоящей работе алгоритм линейного обозначения и схема канонической нумерации будут модифицированы и применены к более общим графам. [c.268]

К принимается постоянным. Для решения ЗОН - используется алгоритм линейного программирования - модифицированны.й симплекс метод, а [c.16]

Используется вариант простого алгоритма линейного программирования, разработанного для решения транспортных задач вычислительными машинами и в простейших случаях вручную. Применен метод итерации. При 200 пунктах требуется проверка приблизительно 20 тыс. пар расстояний за каждую итерацию на все требуется примерно 200 итераций по 20 сек (приблизительно 1 ч). При сложных задачах можно предварительно исключить многие пары пунктов как заведомо невыгодные для включения в один рейс. [c.390]

Количественный анализ по спектрам поглощения с помощью алгоритмов линейного и выпуклого квадратичного программирования [c.274]

Для достижения более точных результатов количественного анализа аддитивных многокомпонентных смесей не полностью известного состава по спектрам поглощения можно последовательно-использовать алгоритмы линейного программирования и алгебраической коррекции фона (АКФ). [c.287]

СПЕКТРАМ ПОГЛОЩЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМОВ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ. [c.151]

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]

Итак, задача рещена. Блок-схема алгоритма линейной регрессии по описанному выще методу выглядит следующим образом (схема 12) [c.166]

Целью построения сетевой модели ХТС в нашем рассмотрении является расчет производственной мощности ХТС, который мы сводим к расчету пропускной способности сети. Для этого последнего может быть применен известный алгоритм Форда и Фолкер-сона 155, 62, 66], который освещается нами в разделе 2 главы У1. Будучи значительно проще, чем общий алгоритм линейного программирования, с помощью которого принципиально также может быть [c.91]

Однако решение задачи о максимальном потоке по общему алгоритму линейного программирования требует весьма значительного объема вычислений. Поэтому здесь целесообразно применить не общий, а специализированный алгоритм, в котором учитываются особенности задачи это позволит по возможности сократить время вычислений. Таким требованиям удрвлетворяет предложенный Фордом и Фалкерсоном [55, 66] эффективный алгоритм нахождения максимального потока, называемый алгоритмом расстановки пометок. Изложим сначала принцип его работы, а затем дадим формальное описание. [c.197]

Простейшим распознающим алгоритмом, основанным на геометрическом подходе к рещению задачи, является бинарный линейный классификатор. Его действие сводится к поиску гиперплоскости, определяющей разделение объектов на два класса. К сожалению, линейная разде.тимость объектов на классы реализуется лишь в редких случаях. Чаще границы классов имеют более сложное строение. В таких ситуациях простой линейный классификатор оказывается неприменим. Частично этот недостаток алгоритма удается преодолеть, перейдя от разделяющей плоскости к пластине конечной толщины и, считая, что объекты, попавшие внутрь нее, не поддаются классификации. Толщина такой пластины называется порогом, а сам алгоритм — линейным классификатором с ненулевым порогом. Еще более гибким является кусочно-линейный классификатор, представляющий такое обобщение линейного классификатора, в котором разделяющая поверхность образуется набором плоскостей. [c.148]

В программе используется новый метод, позволяеяций яа основе алгоритмов линейного программирования не только выбирать аналитические полосы в местах наибольшей прозрачности невдентяфици-рованных примесей без предварительного знания их спектра, но и [c.155]

Программа для анализа кшогокомпояеятяых смесей неполностью неизвестного состава по ИК-спектрам поглощения яа основе алгоритма линейного программирования и алгебраической коррекции фона написана яа алгоритмическом языке Фортран 1У и транслирована во ВНИИХСЗР яа ЭШ VI- [c.193]

Для анализа многокомпонентных смесей не полностью известного состава целесообразно использовать ЭВМ на всех стадиях как при разработке методики, так и для расчетов каждого конкретного результата. При использовании алгоритмов линейного программирования можно применять стандартные программы, входящие в математическое обеспечение современных вычислительных систем. Для смесей с небольшим числом анализ1ируемых компонентов, [c.252]

Вышепроведенный анализ различных форм использования алгоритмов линейного программирования для количественного анализа многокомпонентных смесей показывает, что значительным шагом вперед было бы создание алгоритмов, позволяющих минимизировать влияние как случайных помех, так и поглощения не- идентифицированных примесей. Этому условию удовлетворяют объединенные требования минимума суммы абсолютных отклонений экспериментального спектра от расчетного [c.282]

Специализированная программа на основе алгоритмов линейного программирования для анализа по спектрам поглощения аддитивных многокомпонентных смесей не полностью известного состава н описание этой программы так же приведены в [39]. Программа написана на алгоритмическом языке Фортран-IV в несколько упрощенном варианте для малой вычислительной машины Видиотон 1010 Б. [c.291]

Программа предназначена для анализа смесей неполностью известного состава по спектрам поглощения. Как было показало в работе (1), решение этой задачи, даваемое алгоритмами линейного программирования, соответствует решению, получаемому классическим методом аналитических полос, выбираемых в спектральных областях с наименьшим поглощением в спектре мешающих примесей, но не требует предварительного знания этого спектра. Решение будет точным только в том случае, если для п — компонентной смеси в спектре примесей будет иметься п участков с полным отсутствием поглощения и в пределах этих участков найдется п аналитических полос с матрицей коэффициентов поглощения, определитель которой отличен от нуля. В остальных случаях решение обеспечивает минимально возможную ошибку за счет наложения поглощения неидентифицированных компонентов. [c.151]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология