Вычислительная процедура программирования

Вьиие уже была рассмотрена вычислительная процедура метода динамического программирования при оптимизации процесса, в котором размерность векторов состояния п управления < > на каждой стадии равна 1. Очевидно, что решение задачи может усложниться, если размерность вектора состояния гп или векторов управления г [c.259]

При оптимизации многостадийных процессов с рециркулируемыми потоками методом динамического программирования решение задачи облегчается тем, что направление вычислительной процедуры данного метода совпадает с направлением движения указанных потоков. Именно это обстоятельство и требует лишь незначительного усложнения общей расчетной процедуры оптимизации при наличии рециклов в процессе без изменения размерности решаемой задачи. [c.297]

Если площадь поперечного сечения емкости S, общий объем ее а объем жидкости SH, то можно определить газовый объем = = Vq — SH. Эти два уравнения используются в модели так, как показано на рис. IV-9. Полная модель, куда вошли эти уравнения, представлена на рис. IV-10. Система уравнений математической модели может быть решена, например, относительно изменения уровня Н во времени для заданных режимов изменения Pi(t) и Pj (t). Практически подобное решение трудно получить аналитически, но оно может быть легко найдено численными методами с использованием вычислительной техники любым квалифицированным программистом. Для этого достаточно представить ему такую задачу в виде естественно расположенной модели, а далее все сводится к программированию и простой вычислительной процедуре. [c.68]

При оптимизации дискретных многостадийных процессов использование математического аппарата принципа максимума зачастую оказывается более эффективным, чем применение метода динамического программирования. В особенности это относится к решению оптимальных задач, где размерность отдельных стадий затрудняет использование вычислительной процедуры динамического программирования [11]. [c.386]

Обе задачи синтеза ХТС имеют свои преимущества и недостатки в смысле сложности вычислительной программы для их решения. Решение первой задачи проще и не требует от инженера специальных знаний по программированию, однако сопровождается длительной вычислительной процедурой. Решение второй задачи позволяет более быстро осуществить оптимизацию аппаратов, но требует для этого дополнительных знаний и математических методов оптимизации и программирования. [c.468]

Предложен алгоритм поиска оптимального рещения, основанный на методе динамического программирования, и приведена вычислительная процедура расчета на ЭЦВМ. Выяснен ряд характерных свойств оптимального управления системой колонна — емкость. Путем соответствующей обработки реальных режимных параметров объекта построены графики оптимального поведения системы в пространстве внешних (независимых) возмущений. [c.211]

Детальный учет особенностей технологического оборудования и схемы функционирования трубопровода требует создания достаточно громоздких программ. Одна из распространенных вычислительных процедур определения пропускной способности магистрального газопровода сводится к двумерной схеме динамического программирования, в которой фазовыми координатами служат расход и давление, а шагом процесса является переход от одного звена к другому. [c.540]

Оператор процедуры в Алголе является аналогом подпрограммы при ручном программировании. Стандартные вычислительные алгоритмы обычно оформляются в виде процедур и могут включаться в различные программы без дополнительной переработки. Таким образом, процедура является обобщающей конструкцией Алгола, поскольку она может внутри содержать произвольное количество различных операторов. [c.64]

Автоматизированный вывод системы дифференциальных, интегральных или конечных уравнений (линейных, нелинейных, с сосредоточенными или распределенными параметрами). Эта процедура реализуется на основании характеристических функциональных соотношений диаграммных элементов. 2. Автоматизированное построение блок-схем вычислительных алгоритмов математического описания ФХС на основании специальной системы блок-схемных эквивалентов соответствующая система формализаций ориентирована на применение современных операционных систем и языков программирования (например, типа РЬ-1). 3. Построение сигнального графа ФХС (если это необходимо) на основании специальной системы сигнал-связных эквивалентов. [c.21]

Если реактор разделен на значительное число зон, то при решении задачи на аналоговой машине может не хватить операционных усилителей для ее реализации. При умелом программировании, решая задачу на цифровой вычислительной машине, удается учесть все зоны, но за счет чрезмерного увеличения времени решения задачи. Для уменьшения объема вычислительных операций программа составляется для одной продольной зоны, состоящей из четырех радиальных зон. Задача решается затем последовательно для каждой из осевых зон. При этом в зависимости от времени рассчитываются концентрации и температура, начиная с первой продольной зоны. Эти величины хранятся в памяти машины и используются как входная информация для той же самой программы, которая применяется для второй осевой зоны (также состоящей из четырех радиальных зон). Эта процедура повторяется шаг за шагом последовательно по всей длине реактора. Более подробно с программированием таких задач можно ознакомиться в работе . Вопросы, касающиеся техники программирования, не могут быть рассмотрены подробно в этой книге ввиду ограниченности ее объема. [c.239]

В обычной аналитической работе, при которой эта система программирования должна использоваться для анализа большого числа образцов, наиболее практичной и экономичной процедурой было бы накопление данных анализа для группы из нескольких образцов и обработка этих данных вычислительной машиной в один рабочий период. С целью дальнейшего уменьшения рабочего времени вычислительной машины для методики этого типа может быть сделана модификация системы программирования, при которой эталонные данные будут читаться только однажды — в ходе анализа группы аналитических данных. Сбереженное время наиболее значительно, когда лента с табличными данными содержит большое число эталонных спектров. Поскольку табличные данные локализованы в последних трех блоках информации на этой ленте, то, для того чтобы дойти до них, вычислительная машина читает данные на всех предшествующих блоках. [c.167]

Примерно с 1977 г. стали предлагаться газовые хроматографы с микрокомпьютерным управлением, которые помимо обеспечения программированной процедуры серийных анализов с варьируемыми аналитическими параметрами и параметрами интегрирования давали возможность проводить операции по градуировке и частичному управлению анализом. В дальнейшем на рынок стали поступать приборы, в которых автоматизированная дозировка могла осуществляться по выбору двумя способами с обработкой данных в параллельном режиме от двух детекторов через два информационных канала. Оснащение приборов давало возможность для исполнения разделенных во времени команд и для опроса данных о высоте, ширине и симметрии пиков помимо этого можно было проводить свободное программирование для целей последовательного обсчета результатов анализа. Последнее в зависимости от результатов давало возможность принимать решение или о продолжении серийных анализов в автоматическом режиме, или о дальнейшем обсчете результатов с выдачей информации, ориентированной на интересы пользователя. Наборы программ и необходимых данных могут быть перенесены в кассеты или на гибкие диски и в нужный момент вызваны из накопительного устройства. Таким образом, отдельный аналитический прибор практически располагает возможностями большой вычислительной системы, например такой, как управляющая вычислительная машина с подключенными к ней несколькими промышленными газовыми хроматографами, описанная в работе [70]. [c.473]

В настоящее время аппарат логико-математического моделирования включает разработку алгоритмов постановки, процедур решения и их описания с помощью одного из специальных языков-трансляторов. Использование последних представляет собой самостоятельную область подготовительных логико-вычислительных работ, производимых ИВЦ, называемую математическим программированием. [c.154]

Механизм программированного решения задач в условиях применения ЭВМ второго и третьего поколений достаточно отработан. Однако такой его элемент, как описание процедур решения задач на одном из алгоритмических языков, до сих пор очень трудоемок и основан на ручном труде программистов-математиков, которым приходится производить тысячи записей вручную. Известные попытки автоматизации процедур перезаписи информации с помощью алгоритмических языков пока не дали положительных результатов при решении логических и логико-вычислительных задач из-за отсутствия стандартного состава информационных потоков и недостаточного уровня отраслевой регламентации решения задач в массовых альтернативных ситуациях. [c.154]

В вычислительных системах широко применяется совмещение операций во времени. Увеличились децентрализация систем и число связей между устройствами некоторые из них получили возможность взаимодействовать не только через центральное управление, но и непосредственно. Возросла доля аппаратной реализации процедур, выполнявшихся ранее специальными программами. К таким процедурам можно отнести прежде всего операции с плавающей запятой, операции вычисления с двойной точностью, вычисления некоторых элементарных функций, операции со словами переменной длины и т. п. Часть функций контроля и диагностики реализована специальными схемами. Значительно больший объем памяти и более совершенная организация обращения к разным ее частям создали лучшие возможности для программирования, трансляции программ с различных языков, организации обмена, ввода и вывода информации. Особенностью структуры вычислительных систем является также развитая система прерывания, обеспечивающая их работу в режиме разделения времени. [c.136]

Для задач нелинейного программирования известно [163], что если Б области экстремума функции ограничения на ее независимые переменные выполняются со знаком строгого неравенства, то при отыскании экстремума эти ограничения можно не учитывать. На этой основе будем считать, что если в точке максимума функции Ф некоторые параметры 7 . vlF°. удовлетворяют технологическим ограничениям (1.4—1.8), т. е. лежат в допустимой области, то при оптимизации ограничения на них можно не учитывать. Это означает, что в функции Ф соответствующие обращаются в нуль и что число вспомогательных переменных в выражениях (V.15)—(V.16) уменьшается. Таким образом, решение задачи (V.15) может быть существенно упрощено, если известны вспомогательные переменные Av , которые необходимо учитывать, и их число меньше, чем число основных переменных T j и Fj (т. е. 2Ni). Однако учет в явном виде в функции Ф хотя бы одной вспомогательной переменной делает задачу оптимизации этой функции практически нереализуемой для управляющих вычислительных машин. Поэтому предлагается осуществить переход от координат седловой точки функции Фг к координатам седловой точки функции Ф с помощью итерационных процедур С и Д (рис. V-12 и V-13), которые основаны на особенностях целевой функции и заданной совокупности ограничений. [c.123]

Рассмотрим подробно вычислительную процедуру определения производных (IV, 12) при применении указанных методов. Попутно сравним данные методы друг с другом и с методом вычисления производных (IV,12) по соответствующим разностям с точки зрения удобства программирования, требумой памяти и количества операций при их реализации на вычислительных цифровых машинах. Не ограничивая общности выводов, сравнение проведем на примере вычисления производных (IV,45). [c.121]

Для машин первого поколения было характерным составление программ на машинном языке (в кодах) или в примитивных мнемокодах. На этом этапе ручного программирования возникло стремление освободить программиста от составления типовых программ по решению часто встречающихся математических задач и вычислительных процедур. Были созданы библиотеки стандартных подпрограмм (БСПП) и специальные системы обращения к БСПП — системы компиляции и интерпретации, которые способны подключать к программе пользователя необходимую подпрограмму. [c.56]

Вычислительная процедура нахождения оптимального вектора 5 сводится к применению алгоритма Кеттеля, построенного на принципах динамического программирования [41]. Основу алгоритма Кеттеля составляет метод построения доминирующей последовательности. Назовем доминирующей такую последовательность (Яро, Со), (Ррь С1),. .. , для которой переход в состояние с более высокой надежностью происходит с минимальными затратами по стоимости С. Пусть [c.101]

Для оптимизации процессов с распределенными параметрами предпочтительнее все же оказывается принцип максимума, которому посвящена следующая глава. Однако всегда нужно учитывать воз-мо кность аппроксимации непрерывного процесса дискретным многостадийным процессом и пользоваться указанной возмо кностью для решения оптимальных задач невысокой размерности. Это обусловлено 1см, что метод динамического программирования представляет в распоряжение исследователя весьма удобную процедуру оптимизации многостадийных процессов, которая сравнительно легко программируется на вычислительных ма1[шнах. [c.319]

Как следует из рис. 7.4, з общей задаче моделирования химико-техпологического процесса функции пользователя ограничиваются постановкой задачи моделирования и составлением математического описания. Последнее должно быть представлено в виде, пригодном для ввода в систему. В частности, описание должно быть представлено в матричном виде. Пакет программ является незамкнутым, поэтому пользователь имеет возможность вносить любые изменения и дополнения в общую схему моделирования на языке системы. Это, прежде всего, ввод исходных данных и вывод результатов решения, включение функций управления вычислительным процессом и (при необходимости) форсирующих процедур для ускорения решения. Следовательно, необходимо иметь опыт программирования на рабочем языке пакета, в качестве которого обычно используются процедурно-ориентированные языки типа фортрана, ПЛ-1. Совершенствование методов формализации составления математического описания объекта позволяет еще в большей степени автоматизировать процесс моделирования. [c.273]

Алгоритм решения (4) будет зависеть как от вида процессов теплообмена, так и от взаимной ориентации потоков в теплообменнике. Но смело можно утверждать, что только в редких случаях решение (4) возможно без применения вычислительной техники. Для повседневных задач вполне можно применять малые ЭВМ, на которых возможно программирование. В основном, однако, интегрирование (4) можно выполнить на ЭВМ по быстродействующим стандартным программам расчета теплообмепников. Для большинства теплообмепников процедура расчета может быть существенно упрощена. [c.4]

Во второй схеме в последовательности i = 1,1 для каждого рассматриваемого участка i происходит перебор всех расчетных интервалов или периодов управления 1 = 1, Т в продолжение года ТУ или за N лет. В результате находится решение (или варианты решений) задачи для г-го участка или для всей подсистемы выше-расположенных участков. Если указанная процедура проведена для всех участков, расположенных непосредственно выше данного, то для этого участка задача решается в увязке с ранее полученными вариантами решений задачи для вышерасположенных участков. Алгоритм заканчивает свою работу при решении задачи для устьевого участка. Такая схема соответствует принципу динамического программирования [Беллман, 1960 Хедли, 1967]. Как правило, водохозяйственные оптимизационные задачи, в частности, излагаемые ниже модели, используют эту вычислительную схему. Между тем, при применении классического принципа динамического программирования возможно использование многомерного вектора параметров состояния системы, но шаги оптимизации осуществляются по одному измерению. Для рассматриваемых задач диспетчерского регулирования стока водохранилищами требуется двухмерность указанных шагов. Поэтому в следующем разделе приводится обобщение классического принципа динамического программирования для многомерных шагов. Излагаемые там результаты в специальной литературе ранее не встречались. [c.190]

Поскольку в задаче выбора диспетчерских правил используются две переменные состояния и четыре варьируемые переменные, существенную роль играют проблемы вычислительной трудоемкости алгоритма оптимизации. Во избежание чрезмерного роста числа вариантов, по каждому из которых необходимо выполнить достаточно большой объем вычислений, важнейшим вопросом становится выбор шагов дискретности для параметров состояния, т. е. AQii и а также для варьируемых величин, т. е. Aqf , Azf , Azf , Azf . Этот выбор определяется пределами допустимого изменения указанных величин. С целью ускорения вычислений предлагается схему оптимизации динамического программирования погрузить внутрь некоторого итеративного процесса последовательного уточнения решений. Если на первом этапе такого процесса назначаются широкие пределы допустимого изменения всех величин с разбиением их на шаги дискретности Aqf - 4tAQit И Azit, то эти шаги первоначально будут достаточно грубые. По результатам первого этапа не только выявятся сугубо приближенные решения задачи, но и определятся фактические более узкие пределы изменения упомянутых величин. Если принять эти новые пределы изменения величин и заново провести процедуру дискретного поиска и сужения пределов изменения, то, повторив оптимизационный расчет, можно на втором этапе получить уточненные решения. В результате реализации нескольких этапов можно прийти к мало отличающимся решениям (сходимость процесса). Во всех случаях, проведение серии уточняющих расчетов оказывается с вычислительных позиций выгоднее детальной оптимизации за один этап. [c.207]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология