Задача оптимизации сложной схемы

Л1. Автоматизация программирования задачи оптимизации сложных схем. [c.2]

Первая группа методов, в свою очередь, делится на непрямые (блок 5, рис. 1) и прямые (или методы спуска) (блок 4, рис. 1). Разберем прежде всего прямые методы. В большинстве случаев при решении задач оптимизации управляющие переменные принимаются независимыми. Известно [3], что в этом случае задача оптимизации сложных схем сводится к следующей задаче нелинейного программирования найти минимум функции [c.12]

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ СХЕМ [c.267]

I. Задачи оптимизации сложных схем [c.2]

Метод квазилинеаризации в основных своих чертах применительно к задаче оптимизации сложной схемы рассматривался в работе [c.235]

Как было показано выше, сильный принцип максимума оказывается значительно более эффективным средством решения оптимальных задач, чем слабый. Поэтому представляет большой интерес сведение задачи оптимизации сложной схемы, содержащей блоки с с. п., к задаче оптимизации схемы, в которой имеются только распределенные управления. Для последней справедлив сильный принцип максимума по отношению ко всем управлениям. [c.250]

Отметим еще здесь связь цен хР и ор с множителями Лагранжа (см. стр. 87). Рассмотрим снова задачу оптимизации сложной схемы. Критерий оптимизации пусть имеет вид (11,15). Между входными и выходными переменными различных блоков должны при этом выполняться соотношения (1,11). Используя метод множителей Лагранжа, получим, что в данном случае необходимо искать минимум функции [c.300]

Прежде всего рассмотрим первую группу методов. Как известно [4 ], задача оптимизации сложных схем сводится к следующей общей задаче нелинейного программирования. Требуется найти минимум функции [c.370]

О важности разработки систем автоматического программирования задач моделирования сложных схем было сказано в предисловии к настоящей книге. Поскольку конечной целью моделирования является решение задачи оптимизации сложной схемы, необходимо разрабатывать системы автоматизации программирования задач оптимизации сложных схем. В связи с тем что наибольшее применение находят методы спуска, рассмотрим проблему на примере этих методов. Как видно из изложенного, программа расчета оптимальных режимов сложных схем должна состоять из трех основных частей программы расчета статических [c.378]

В главах У1иУП1 вычислительный аспект использования принципа максимума развит применительно к задаче оптимизации одного блока с р. п. (глава У1) и к задаче оптимизации сложной схемы (глава УШ). [c.127]

Изложенный подход к решению задач оптимизации сложных схем с сосредоточенными управлениями (а также схем с р. п., в которых возможно появление особых управлений), основанный на идеях регуляризации позволяет избежать ветвления вычислительного процесса при решенни краевой задачи, неизбежного при использовании слабого принципа максимума в задачах с многоэкстремальнылш функциями Щ (и), и расширяет тем самым область применения методов второго порядка при решении задач оптимизации сложных схем. [c.255]

В предыдущих главах подробно рассматривалась задача оптимизации сложной схемы, содержащей блоки, работающие в статическом режиме. В этой главе мы включим в круг наших рассмотрений блоки сложной схемы, описываемые уравнениями квазистати-ческого режима. Ограничимся при этом задачей оптимизации одного блока. [c.257]

Теперь у нас есть все необходимое для разбора задачи оптилигза-ттии некоторых типовых схем. Однако прежде чем переходить не-иосредственно к этой задаче мы очевидным образом перефразируем принцип оптимальности применительно к задаче оптимизации сложных схем. В данном случае он может быть сформулирован следующим образом. [c.282]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология