Программирование эвристическое

В ряде случаев применение эвристического программирования для решения некоторых научно-технических экономических и производственных задач (как, например, задача балансирования сборочного конвейера) дает существенный выигрыш в отличие от иопользования методов линейного, целочисленного линейного ил№ динамического программирования, применение которых -связано с такими вычислительными трудностями, которые делают нереальным решение этих задач на ЭВМ в практически приемлемые сроки. [c.161]

Минимизация этой функции производится методом ветпей и границ. Задача составления расписания в наиболее общих случаях относится к числу трудно формализуемых, и обычно расписания составляют, исходя из особенностей конкретной оптимизируемой системы известную трудность представляет также решение задач теории расписаний. По содержанию эти задачи относятся к классу комбинаторных, для которых сущсстненное значение имеет размерность. Как правило, размерность ладач составления оптимальных расписаний настолько велика, что решать их простым перебором вариантов не представляется возможным даже на современных быстродействующих вычислительных машинах. Поэтому для снижения размерности прибегают к различного рода эвристическим приемам или используют. методы направленного перебора (ветвей и границ). Часто задачи составления расписаний сводятся к задачам целочисленного линейного программирования (в том числе многоиндексного), для решения которых используются широко известные методы отсечения или ветвей и границ. Рассмотрим несколько примеров составления оптимальных расписаний. [c.300]

В третьей главе рассмотрен автоматизированный структурно-параметрический синтез гибких химико-технологических систем. Изложены задачи синтеза систем в условиях полной и неполной определенности информации. Отдельный параграф посвящен математическим методам и вычислительным алгоритмам структурно-параметрического синтеза систем дискретного типа. Изложены методы автоматической классификации технологических процессов, оптимизации технологической структуры и аппаратурного оформления химико-технологических систем периодического действия — алгоритмы эвристического типа, ветвей и границ , случайного поиска, геометрического программирования, комбинированные. [c.6]

Для решения указанных задач, возникающих при разработке алгоритмов синтеза ХТС на основе теории элементарной декомпозиции и декомпозиционного принципа, необходимо широко использовать методы теории графов, методы эвристического программирования, специальные методы решения экстремальных комбинаторных задач (например, метод ветвей и границ), методы адаптации, обучения и самообучения, методы целочисленного линейного программирования, методы статического моделирования и другие современные математические методы общей теории систем. [c.156]

В работе [46] рассмотрен метод и алгоритм синтеза технологических схем разделения азеотропных (обычных) смесей с произвольным числом продуктов и процессов разделения. Синтез проводят в два этапа. На первом этапе формируют возможные продуктовые группы (совокупность продуктов, которая может быть выделена совместно на некоторой промежуточной стадии разделения). Формирование проводят исключением тех разделительных процессов, которые не обеспечивают получения заданного ряда продуктов, а также заведомо неэкономичных процессов. Для отбраковки неэкономичных вариантов разделения используют эвристические правила. На втором этапе осуществляют непосредственный синтез оптимальной схемы методом динамического программирования с использованием ранее найденных вариантов продуктовых групп и разделительных процессов. [c.144]

Эвристическое программирование. При решении задач н [c.47]

Задачи 1-4 и 1-5, как правило, можно формализовать в виде многомерных эвристических комбинаторных задач, задач перечисления теории графов, а также задач смешанного (дискретно-непрерывного) линейного и нелинейного программирования, для решения которых разработаны оригинальные методы [38, 39, 51]. [c.126]

Задача называется хорошо определенной, если решающий ее располагает каким-то способом узнать, когда он решил данную задачу. Иначе говоря, хорошо определенной называется задача, для которой при ее заданном предполагаемом решении можно применить алгоритмический метод, позволяющий определить, является ли оно на самом деле решением. Большинство задач, возникающих в гетерогенном катализе, так же как и в других областях знаний, являются плохо определенными мы выбираем некоторую последовательность действий, не будучи уверенными, что они окажутся эффективными в данных обстоятельствах. Хорошо определенные задачи обычно таковы, что в принципе существует некий алгоритмический метод их решения. Если пространство решений, содержащее истинное решение, весьма ограничено, то простейший способ решения — полный перебор. Однако при возрастании размерности пространства решений возникает так называемое проклятие размерности, приводящее к комбинаторному взрыву . Вследствие комбинаторного взрыва задачи могут быть решены лишь при условии существенного ограничения объема поиска путем применения эвристического программирования. Поэтому эвристику (эвристический метод) определяют как некоторое произвольное правило, стратегию, упрощение или любое другое средство, которое резко ограничивает объем поиска решения в крупных многомерных проблемных пространствах (пространствах решений проблем). [c.48]

Применение эвристического программирования позволяет в какой-то мере формализовать некоторые процессы творческой интеллектуальной деятельности проектировщика-технолога. Рассмотрим основны теоретические концепции эвристики и эвристического программирования. [c.158]

Теория эвристического программирования исходит из предположения, что основу человеческого мышления составляют элементарные информационные процессы , организованные в сложную иерархическую структуру. Эта иерархическая структура обеспечивает определенный порядок выполнения элементарных информационных процессов (или элементарных информационных моделей) на каждом уровне и соподчинение моделей различных уровней между собой. В соответствии с этой концепцией в принципе любой вид умственной деятельности человека может быть формализован в виде некоторой динамической модели на ЭВМ, ибо ЭВМ позволяет выполнять простые логические преобразования, определенная последовательность которых дает любые правила перехода от одной элементарной информационной модели к другой. [c.160]

Эвристическое программирование — ото из начальных направлений исследований в теории ИИ [1, 2, 10, 14, 18] —это разработка специфических методов и программного обеспечения поиска решений НФЗ, для которых вообще не существует (или они заранее не известны) строгих критериев применимости современных научных методов это исследование и имитация процессов мышления человека с помощью создания эвристических программ, реализующих эвристические приемы и функции, характерные для мыслительной деятельности. К эвристическим приемам мышления относятся правдоподобные рассуждения, выводы по аналогии, интуитивные предположения, ассоциативные рассуждения, иерархически организованный перебор возможных рациональных решений с отсечением заведомо неперспективных, поиск решения с использованием эвристических правил. [c.42]

Одна нз первых работ в области эвристического программирования была посвящена разработке программы Логик-теоретик для доказательства математических теорем. В программе логик-теоретик практически реализована возможность автоматизированного доказательства математических теорем символической логики, а именно, теорем по исчислению высказываний. Программа Логик-теоретик на основании правил вывода позволяет получать новые теоремы иэ исходных аксиом и других теорем. [c.160]

Наряду с созданием универсальных эвристических программ широкого назначения типа GPS в последние годы в нашей стране и за рубежом весьма интенсивно разрабатываются и специализированные эвристические программы сравнительно узкого назначения. Одним из весьма интересных и эффективных направлений использования эвристического программирования является решение задач диспетчеризации и составление расписаний для различных видов транспорта, средств связи, предприятий бытового обслуживания и учебных занятий. При раэ-работке расписания составителям приходится принимать во внимание большое число весьма разнообразных факторов и требований, учет и всесторонняя увязка которых заметно усложняет нахождение наиболее целесообразного варианта. Разработаны эвристические программы, способные составлять расписание подобно человеку, но выполняющие эту работу быстрее и во многих случаях лучше, чем это делают соответствующие специалисты. [c.160]

В рамках принимаемых допущений и исходя из выбранного критерия оптимальности методы динамического программирования, ветвей и границ и эвристические обеспечивают выполнение указанных выше требований. Заметим, что методы, аналогичные методам динамического программирования или ветвей и границ, целесообразно использовать как оболочки системы синтеза, дополняя их эвристическими и другими ограничениями при решении конкретных задач. Система синтеза должна во всяком случае учитывать современные достижения в области реализации отдельных процессов и осуществлять поиск оптимального варианта на основе этих достижений. [c.139]

Для разработки оптимальных диагностических алгоритмов сложных ХТС используют аппарат математического анализа и дискретной математики, теории исследования операций, математического программирования, алгебру логики, теории вероятностей и статистической динамики, а также новые специальные разделы современной математики — эвристическое программирование, теорию распознавания образов, теорию тестов, теорию вопросников, теорию искусственного интеллекта и др. [c.79]

В работе [241] для получения исходного и последующих нецелочисленных решений используют так называемый метод эвристического программирования (модифицированный градиентный метод). При этом стратегия ветвления строится на основе методов релаксации и декомпозиции исходной задачи оптимизации. [c.223]

Автоматизированное обучение, используемое в эвристическом программировании, обеспечивает запоминание ЭВМ новых знаний, усвоение практического опыта на основе инструкций, открытие новых фактов и ЭП. Ниже перечислены способы автоматизированного обучения эвристических программ или ЭВМ, которые используют также при автоматизированном обучении человека с помощью ЭС. [c.46]

Суш,ествует несколько подходов к решению задачи синтеза химико-технологических систем и, в частности, технологических схем разделения многокомпонентных смесей, в основе которых применяются формальные методы снижения размерности задачи. Это использование эвристических правил, ограничивающих количество просматриваемых вариантов [50, 51], применение метода динамического программирования для целенаправленного поиска оптимального варианта на основе критерия оптимальности [52,53], [c.137]

ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ И АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОБУЧЕНИЕ [c.42]

Одна из первых работ в области эвристического программирования была посвящена разработке программы Логик-теоретик для доказательства- математических теорем. В программе Логик-теоретик практически реализована возможность автоматизированного доказательства математических теорем символической логики, а именно —теорем по исчислению высказываний. Программа Логик-теоретик на основании правил вывода позволяет получать новые теоремы из исходных аксиом и других теорем. В доказательстве используют три правила вывода подстановку, замену, отделение, а в качестве аксиом — пять истинных высказываний. Построение доказательства начинают от конечного результата по направлению к исходным посылкам. Эта направленность доказательства и вопросы иерархического наследования в доказательстве теорем имеют ряд общих черт с процедурой синтеза структуры ХТС. На каждом этапе из заданного списка аксиом или ранее доказанных теорем выбирается такая, из которой с помощью правил вывода может быть выведена теорема данного этапа. Поэтапная процедура доказательства продолжается до тех пор, пока в списке для вывода не окажутся исходные посылки. В этом случае задача считается решенной. Необходимо, однако, отметить, что в ряде случаев поиск метода доказательства теоремы может оказаться безуспешным. [c.44]

Создание ЭВМ третьего и четвертого поколений дало новый подъем развитию эвристики, а также послужило причиной для разработки эвристического программирования. Эвристическое программирование позволяет составлять алгоритмы и программы, способные воспроизводить на ЭВМ определенные процессы интуи-тивно-эвристической деятельности одного человека или какого-либо коллектива людей, которая имеет место при решении поставленных перед ними научно-технических задач. Цель эвристическо- [c.159]

Эвристическое программирование не дает методов постановки научно-технических задач. Предполагается, что задача поставлена, т. е. интуитивные требования заменены четко сформулированными условиями. Предполагается также, что существует тест (проверка), который можно применить к предполагаемому решению некоторой задачи. В случае, когда такое решение действительно является решением, тест должен обнаружить это за конечное число шагов. [c.42]

Для решения задач из класса В и подкласса / , наиболее целесообразно применение методов эвристического программирования, основанных на использовании эвристик, помогающих человеку обходиться без полного перебора. [c.43]

Для сокращения полного перебора альтернативных вариантов предполагаемых решений в каждой конкретной задаче (или классе задач) используют определенные методы эвристического программирования, называемые также эвристическими методами. Известно несколько эвристических методов, имеющих достаточно большую область применения. Кратко рассмотрим сущность двух наиболее общих эвристических методов. Допустим, что имеется некоторое множество Q, содержащее подмножество решений или ответов К поставленной научно-технической задачи. На множестве Q задаются посылки задачи (предполагаемые решения в виде простых суждений) и определяется класс допустимых взаимных преобразований элементов множества 2. Требуется построить последовательность q , ведущую от по- [c.43]

В настоящее время эвристическое программирование успешно применяют для решения различных НФЗ технического и художественного творчества. Эвристические программы используют, например, для управления некоторыми сложными производственными процессами, для конструирования штампов, доказательства математических теорем, оптимального распределения операций между рабочими, обслуживающими сборочный конвейер (или для балансирования сборочного конвейера), для создания музыкальных произведений, игры в шахматы и шашки, разработки методов синтеза ХТС и др. [c.45]

Строго говоря, метод структурных параметров при шаговом поиске структурных параметров каким-нибудь методом нелинейного программирования также является эволюционным. Но изменения структурных параметров в процессе поиска носят формальный характер, в то время как в вышеописанном методе изменения носят неформальный, осмысленный характер, о обстоятельство объясняет и тот факт, что эволюции в действующих методах данной группы производятся эвристически. [c.116]

Такой подход оказался весьма эффективным по многим причинам с его помощью стали очевидными многие ранее предложенные эвристические алгоритмы и возникла возможность их обобщения и, кроме того, он позволил использовать богатый, всесторонне развитый арсенал методов нелинейного программирования. [c.229]

Принятие решения в рамках указанных моделей в большинстве случаев удается свести к решению одной или нескольких задач математического программирования. В тех случаях, когда существует множество критериев оценки качества решения, как правило, осуществляется свертка векторного критерия в скалярный, используются методы лексикографической оптимизации, методы последовательных уступок или иные эвристические человеко-машинные процедуры. [c.186]

Проблема подбора оптимального катализатора тесно связана с выбором оптимального способа его промышленного получения. Как и любое другое вещество, каждый катализатор обычно можно получить несколькими способами. Выбор последних всегда ведет к прииятию компромиссного решения. Приготовление катализаторов часто считают искусством, и рецепт приготовления катализатора должен подробно описывать все операции, чтобы процедура приготовления катализатора с требуемыми свойствами была воспроизводима. Однако очень часто влияние проводимых операций на окончательные свойства катализатора остается неясным, и достижение удовлетворительного компромиссного решения требует комплексного использования точных фундаментальных законов, приемов нечеткого логического вывода, эвристического программирования, привлечения ЭС, автоматизированных комплексов искусственного интеллекта. [c.14]

Эта задача является частично-дискретной (частично-целочисленной) задачей нелинейного программирования и может быть решена либо методами случайного поиска, либо специальными эвристическими приемами, либо, если выполнить некоторые алгебраические преобразования, одним из алгоритмов сиг-номиального геометрического программирования (см. раздел 3.4.2). [c.219]

Она решается с использованием эвристических приемов, методами направленного перебора ( ветвей и границ ), случайного поиска. И и5естны также комбинпрованные алгоритмы, ос-новаппые иа методах направленного перебора в сочетании с геометрическим программированием. [c.242]

Эвристическое программирование позволяет в какой-то степени математически формализовать и н ту и ти в н о-э в р и с т и ч е-скнй метод, также широко используемый инженерами-проек-тировщнками при технологическом проектировании химических производств в сочетании с интуитивно-эмпирическим методом функциональной декомпозиции исходной задачи проектирования. [c.157]

Оценка результатов, получаемых при использовании эвристического программирования, показывает, что у этого направления прикладной математики имеются огромные потенциальные возможности. Эти возможности приобретают особое значение также и потому, что между логической и интуитивно-эвристической формами мышления человека имеются определенные взаимосвязи. Например, используя существующие приемы логического мышления либо совершенствуя их, во многих случаях человеку обычно удается произвести строгий анализ таких явлений, которые раньше можно было постичь лишь с помощью интуитивно-эвристиче-ских методов. В то же время интуитивно-эвристические методы часто могут быть применены для совершенствования приемов логического мышления человека. [c.161]

Необходимо отметить, что в настоящее время на основе рассмотренных выше топологических моделей в виде ДГХП и р-сетей, а также благодаря использованию методов динамического программирования (для так называемого алгоритма прямого движения по р-сети от исходных веществ к заданным соединениям), методов эвристического программирования (для алгоритма обратного движения по р-сети от заданных соединений к исходным веществам, когда размерность диаграмм синтеза чрезвычайно возрастает) и методов математической логики разработаны алгоритмы, которые позволяют полностью автоматизировать решение этой трудоемкой задачи поиска оптимальных маршрутов синтеза. [c.194]

Поиск смысловых решений НФЗ на основе новой информационной технологии осуществляют с помощью различных эвристическо-эволюционных процедур, или процедур эвристического программирования. Эти процедуры имитируют мыслительную деятельность человека в определенной ПО и обеспечивают без указания точных определений сокращение пространства поиска альтернативных решений, а также выбор рационального решения данного класса НФЗ, не гарантируя в общем случае его оптимальности. [c.27]

Но даже частные задачи синтеза подсистем, как уже было указано, с трудом поддаются решению стандартными методами нелинейного программирования. Поэтому были разработаны и развиваются специальные методы решения ЗС ОХТС. Эти методы делятся на аналитические и эвристические, на интегральные и последовательные. [c.110]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология