Динамическое программирование принцип оптимальности

Для получения численных результатов важное место отводится нелинейному программированию в решении оптимальных задач такими методами, как динамическое программирование, принцип максимума и т. п. на определенных этапах их применения. [c.33]

Расчеты оптимальных условий проводятся математическими методами (вариационное исчисление, динамическое программирование, принцип максимума Понтрягина) или часто различными методами направленного поиска [c.69]

Особая группа задач оптимизации — задачи, в которых критерий оптимальности представляет собой не функцию, а функционал [см. раздел 13, обсуждение формул (13.26) — (13.27)]. Так бывает, если критерий зависит не от значений каких-то факторов, а от характера непрерывного изменения этих факторов например, если протекание переходного процесса определяется непрерывным изменением управляющего воздействия во времени, или если состав смеси на выходе из аппарата идеального вытеснения определяется профилем температуры по всей его длине. В таких задачах используют вариационные методы (вариационное исчисление, динамическое программирование, принцип максимума). [c.252]

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]

Применение классических методов математического анализа и вариационного исчисления для оптимизации химических реакторов наталкивалось на значительные затруднения, связанные с наличием в реальных задачах ограничений на фазовые и управляющие переменные. Аналогичные трудности возникали при постановке оптимальных задач в других областях науки и техники. Это способствовало развитию таких мощных методов, как метод динамического программирования принцип максимума методы нелинейного программирования 2о-22 [c.10]

Для сложных реакций оптимизация селективности промышленного процесса обычно играет первостепенную роль. Включение в число оптимизируемых переменных параметров пористой структуры и размера зерна катализатора для сложных реакций чрезвычайно усложняет задачу оптимизации химического реактора. В принципе аналитические методы (динамического программирования, принцип максимума Понтрягина) позволяют получить условия оптимальности для параметров, характеризующих пористую структуру катализатора. Однако факт, что для определения скорости реакции необходимо решать краевую задачу для системы дифференциальных уравнений 2-го порядка, определяющих изменение концентраций реагентов в зерне, делает бесполезными аналитические методы. [c.199]

Для решения задач оптимизации химико-технологических процессов обычно используют методы нелинейного программирования (поисковые методы) [1, 3] и методы теории оптимального управления вариационного исчисления [4], динамического программирования 15], принципа максимума Понтрягина [6], дискретного принципа максимума 17]. Наибольшее распространение получили поисковые методы как наиболее гибкие и универсальные. Эти методы находят также широкое применение при решении задач идентификации (определение некоторых коэффициентов уравнений, представляющих собой математическую модель исследуемого процесса). Кроме того, поисковые методы могут быть эффективно использованы при синтезе оптимальной структуры химико-технологических систем, который в общем случае представляет собой задачу дискретно-непрерывного программирования в частности, они могут быть использованы при получении нижних оценок в методе ветвей и границ (см. гл. VI). [c.14]

Важной характеристикой любой оптимальной задачи является ее размерность п, равная числу переменных, задание значений которых необходимо для однозначного определения состояния оптимизируемого объекта. Как правило, решение задач высокой размерности связано с необходимостью выполнения большого объема вычислений. Ряд методов (например, динамическое программирование и дискретный принцип максимума) специально предназначен для решения задач оптимизации процессов высокой размерности, которые могут быть представлены как многостадийные процессы с относительно невысокой размерностью каждой стадии. [c.34]

Таким образом, даже тогда, когда уравнение Эйлера существует и можно найти его общий интеграл, зто еще не означает, что получено решение исходной оптимальной задачи. Лишь относительно узкий круг задач с достаточно гладкими решениями и хорошими ограничениями позволяет успешно применять методы вариационного исчисления. В остальных же случаях более эффективными оказываются такие методы, как динамическое программирование и принцип максимума. [c.243]

Таким образом, сформулированная выше комбинаторная задача решена до конца. В процессе решения потребовалось исследовать всего Мп вариантов, тогда как при применении метода прямого перебора нужно оценить п различных вариантов. Время решения комбинаторной задачи с п и N = 20 при оценке одного варианта за 1 сек с использованием принципа оптимальности будет равно 20-3 = 180 сек 3 мин, что в сравнении с 3 сек 960 тыс. ч, необходимыми для решения задачи прямым перебором, позволяет весьма ощутимо представить преимущества динамического программирования при решении подобных задач. [c.252]

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]

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]

После того как подобным образом проанализированы все возможные переходы из рассматриваемой вершины, в соответствии с принципом динамического программирования из этих переходов выбирается переход с минимальной суммарной величиной критерия оптимизации, а в матрицах 8Н и ЕМ освобождаются дополнительно элементы, соответствующие расчету этой вершины. В тех случаях, когда оптимальный переход будет итеративным, переменные, по которым будут проводиться итерации, заносятся в список итерируемых переменных. Аналогичный анализ проводится для всех вершин этого этапа, после чего имеется для каждой вершины однозначный переход, на вершину последующего этапа. Затем. аналогично анализируются вершины — 2)-то этапа и т д. до первого этапа включительно. [c.601]

Опыт применения метода динамического программирования показывает, что при его помощи успешно решают задачи определения оптимальных режимов многостадийных процессов, состоящих из одной или двух реакций. По данной методике вначале оптимизируют последнюю стадию, затем две последние ступени вместе и т. д. Переход к каждой последующей стадии осуществляют на основе сформулированного принципа оптимальности, причем пока мы не дойдем 494 [c.494]

В основу метода динамического программирования положен принцип оптимальности Веллмана, который может быть сформулирован для многостадийного процесса следующим образом [c.223]

Как уже указывалось, примерно в одинаковое время с методом динамического программирования Л. С. Понтрягиным с сотр. был развит так называемый принцип максимума. Этот метод использован в ряде исследований для расчетов оптимальных режимов работы химических реакторов. Так, описаны общие вопросы определения оптимальной температурной кривой 2 . 27. рассмотрены задачи о нахождении этой кривой в реакторе для окисления этилена в окись этилена и оптимальной температуры холодильника [c.11]

Большая часть методов решения оптимальных задач основана на предположении, что математическая модель оптимизируемого объекта известна. Более того, многие методы оптимизации используют конкретные свойства объекта и его математического описа-, ния. Например, для многостадийных процессов эффективным методом оптимизации является динамическое программирование для процессов, описываемых дифференциальными уравнениями, — принцип максимума. [c.27]

В настоящее время для решения оптимальных задач применяют в основном следующие методы 1) методы исследования функций классического анализа 2) методы, основанные на использовании неопределенных множителей Лагранжа 3) вариационное исчисление 4) динамическое программирование 5) принцип максимума 6) линейное программирование 7) нелинейное программирование. В последнее время разработан и успешно применяется для решения определенного класса задач метод геометрического программирования (см. главу X). [c.29]

В основу метода динамического программирования положен принцип оптимальности [1], который в переложении для многостадийного процесса (см. рис. VI- 1) может быть сформулирован [c.260]

Рассмотрим теперь, каким образом можно решить сформулированную выше комбинаторную задачу, используя метод динамического программирования. Как отмечалось выше, процедура решения задачи оптимизации при помощи принципа оптимальности начинается с оптимизации последней стадии процесса, результатом чего является набор оптимальных решений (управлений) на ней для любых возможных состояний входа этой стадии. [c.263]

К многим оптимизационным задачам может быть применен метод динамического программирования Р. Э. Веллмана, опубликованный в 50-х годах нашего столетия. В основе этого метода лежит принцип оптимальности, согласно которому поведение системы в будущем не зависит от предыстории, а определяется ее состоянием в настоящий момент времени. Например, рассмотрим траекторию системы в трехмерном фазовом пространстве при заданном начальном состоянии х ( о) и неизвестном конечном состоянии [c.227]

Сущность метода динамического программирования для задач с управляемым, распределенным рециклом заключается в том, что рециркулируемый поток рассматривается как управляющее воздействие большой размерности. В этом случае возникают теоретические затруднения, связанные с формированием расчетных алгоритмов. Для управляемого решфкуляционного потока значение. выходных характеристик отдельной стадии у зависит не только от входного состояния X и управления у -, но также от параметров рвдкла р ". Тогда математическая модель стадии будет иметь вид у =1( )(х ,у р ). Общая формулировка принципа оптимальности в данно.м сл> чае имеет следующий вид [c.59]

В последнее время были созданы достаточно общие методы расчета оптимальных систем — принцип максимума [7] и метод динамического программирования [8]. [c.24]

В качестве метода оптимизации процесса управления водным режимом сельскохозяйственных культур выбран метод стохастической поэтапной оптимизации, основанный на принципе динамического программирования. Стохастические задачи динамического программирования решаются ходом назад , так как стохастическая природа процесса не позволяет задать состояние системы в конце планируемого периода. Поэтому оптимальное решение, принимаемое в начале первого периода, находится из заданного условия оптимальности функции цели за весь планируемый промежуток времени. Поскольку величина этой [c.247]

После синтеза графа разделения и оценки затрат на разделение для каждого потенциально возможного разделителя можно использовать принцип динамического программирования, осуществляя поиск оптимального пути на графе разделения, т. е. пути, соответствующего минимальным затратам на разделение. [c.238]

Принцип динамического программирования заключается в том, что любая часть оптимального пути является оптимальной. Это позволяет отыскивать оптимальный путь поэтапно, используя на каждом этане части этого пути, найденные на предыдущих этапах. [c.238]

После проверки адекватности полной математической модели исследуемому объекту (процессу) в цикле с ЭВМ следует провести оптимизацию математической модели любым из известных методов. К методам оптимизации относятся динамическое программирование, нелинейное программирование, принцип максимума и другие. Целью всех этих методов является нахождение оптимальных условий (температуры, давления, соотиошения компонентов в реакционной смеси, избирательности, продолл<ительности и т. д.) [c.44]

В каждом случае отыскивается оптимальная по отношению к принятому критерию технологическая схема разделения. Следовательно, принцип динамического программирования заключается в том, что любая часть оптимального пути является оптимальной. Это позволяет отыскать оптимальный путь поэтапно, используя на каждом этапе части этого пути, найденные на предыдущих этапах. [c.166]

Сформулируем вкратце принцип оптимальности, лежащий в основе метода динамического программирования [24]. Оптимальная стратегия обладает тем свойством, что каковы бы ни были начальное состояние многостадийного процесса и управления на первой стадии последующие управления на всех стадиях U - > ( = 2, 3,. . . , N) долх ны составлять оптимальную стратегию относительно состояния Х > первой стадии, определяемого начальным состоянием процесса A" и управлением на первой стадии [c.340]

Таким образом, в методе динамического программирования вначале рассматривают синтез оптимальных подсистем ректификации. В первую очередь определяют подгруппы всех компонентов, состоящие из сырья, промежуточных и конечных продуктов разделения с числом компонентов или фракций больше двух. Далее для каждой группы рассчитывают все подсистемы или подпроблемы, т. е. все технологические схемы, обеспечивающие возможное разделение подгрупп компонентов. Наконец, результаты расчета каждой подсистемы суммируют по принципу оптимальности Белмана н [c.133]

В настоян ее время для решения оптимальных задач применяют в основном следую1цие методы 1) методы исследования функций классического анализа 2) методы, основанные на использовании неопределенных множителей Лагранжа 3) вариационное исчисление 4) динамическое программирование 5) принцип максимума 6) лгшеГнше программирование 7) нелинейное программирование. [c.29]

Метод принципа максимума для сложвцх процессов значительно экономнее метода динамического программирования. На основе данного метода удается создать общий подход к решет нию задач оптимизации стационарных и нестационарных каталитических процессов. Этот метод заключается в решении краевой задачи для системы обыкновенных дифференциальных уравнений и определении оптимального управления на каждом шаге интегрирования исходя из условия максимума некоторой функции Решение состоит в выборе некоторых начальных условий и их дальнейшего уточнения для нахождения оптимального режима. Указанная процедура позволяет разработать эффективный численный метод решения краевых задач. [c.495]

Как правило, нельзя рекомендовать какой-либо один метод, который можно использовать для решения всех без исключения задач, возникающих на практике. Одни методы в этом отношении являются более общими, другие — менее общими. Наконец, целую группу методов (методы исследования функций классического анализа, метод множителей Лагранжа, нелинейное программирование) иа определенных этапах реикния оптимальной задачи можно применять в сочетании с другими методами, например динамическим программированием и принципом максимума. [c.29]

В основу метода динамического программирования положен принцип оитимальности который в переложении для многостадийного процесса (см. рис. VI- ) может быть сформулирован следующим образом. Оптимальная стратегия обладает тем свойством, что каковы бы ни были начальное состояние многостадийного процесса и управление на первой стадии последующие управления [c.247]

Для решения первых четырех задач были разработаны методы, основанные на использовании численных методов нелинейного программирования (поисковых методов) [И, 12] и методов теории оптимального управления — вариационного исчисления [15], динамического программирования [16], принципа максимума Понт-рягина [17], дискретного принципа максимума [18]. Пятая задача принципиально отличается от первых трех тем, что в ней наряду с непрерывными искомыми переменными имеются целочисленные переменные. Отсюда для ее решения необходимо применять методы [c.23]

Можно построить и другой алгоритм, упрощающий решение вариационных задач- Заманчивым представляется сочетание методов вариационного и динамического программирования- Применив кусочно-линейную аппроксимацию, можно оптимизировать функционал У по кусочкам от конца интервала к началу т,,. В соответствии с принципом динамического программирования это обеспечит оптимальную величину всему функционалу У =2 г Так, для N участка, зная Х = x ж определив как функцию а я-1> Х[ = х , (х —Хд/.хУАт, Ат, можно найти, используя однофакторный поиск, величину обеспечивающую экстре- [c.215]

Непосредственное применение метода динамического программирования к этим задачам приведет к необходимости решения специального вида дифференциального уравнения в частных производных, в то время как принцип максимума приводит к краевой задаче для обыкновенного дифференциального уравнения, что является в общем значительно более простой задачей. Правда, следует отметить, что если решение но методу динамического ирограммирования найдено, то мы получаем значительно больше информации, так как в результате становятся известными оптимальные режимы для всех начальных условий. Принцип максимума и вариационное исчисление дают оптимальный режим только для одной комбинации начальных условий. [c.38]

Следует отметить, что каждый из методов решения оптимальных задач, в том числе и упомянутые выше методы, имеют свои достоинства и недостатки. Динамическое программирование целесообразно применять для решения задач с ограничениями. Поскольку при его использовании приходится вьпшслять и запоминать сетку значений для переменных каждого из оптимизируемых звеньев ХТС в отдельности, возникают значительные трудности из-за ограниченного объема запоминающих устройств ЦВМ. Применение принципа максимума, особенно для оптимизации сложных ХТС, позволяет уменьшить эти трудности, поскольку для всех звеньев получают одно решение, а затем его последовательно улучшают. В частности, для упомянутой выше задачи время, потребное для ее решения методом дашамического программирования, оказалось приблизительно в 11 раз больше, чем при ее решении по принципу максимума [20,с.116]. [c.16]

Второй раздел химической кибернетики, занимающийся разысканием оптимальных условий проведения химического процесса, пшроко использует как классические методы вариационного исчисления, так и новейшие достижения современной математики — динамическое программирование и принцип максимума. В качестве простейшего примера можно указать уже упоминавшийся выше случай параллельных реакций с разными энер ГИЯМИ активации. При осуществлении подобного процесса в каталитическом реакторе идеального вытеснения выгодно повышать температуру катализатора вдоль слоя по мере выгорания исходного вещества. Оптимальное распределение температуры в слое для реакции получения окиси этилена рассчитано в работе Слинь- [c.470]

С помощью линейного протраммирования можно отыскивать экстремумы линейных функций при линейных ограничениях . Нелинейное программирование - дает (возможность обобщить классические методы решения дискретных экстремальных задач и применить их к практически важному случаю, когда ограничения задаются системой неравенств (теорема Куна и Такера). Метод динамического программирования разработан Бёллма-ном и др. он может использоваться для решения широкого круга дискретных и непрерывных задач. Метод основан на так называемом принципе оптимальности оптимальная стратегия [c.129]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология