Задача оптимизации методы решения

Применение метода динамического программирования для оптимизации процессов с распределенными параметрами или в задачах динамической оптимизации приводит к решению диф([)еренциальных уравнений в частных производных. Вместо решения таких уравнений зачастую значительно проще представить непрерывный процесс как дискретный с достаточно большим числом стадий. Подобный прием оправдан особенно в тех случаях, когда имеются ограничения на переменные задачи и прямое решение дифференциальных уравнений осложняется необходимостью учета указанных ограничений. [c.32]

При решении конкретной задачи оптимизации исследователь прежде всего должен выбрать математический метод, который приводил бы к конечным результатам с наименьшими затратами на вычисления или же давал возможность получить наибольший объем информации об искомом решении. Выбор того или иного метода в значительной степени определяется постановкой оптимальной задачи, а также используемой математической моделью объекта оптимизации. [c.29]

Решение задач оптимизации методом динамического программирования обычно проводится на цифровых вычислительных машинах и результаты всех промежуточных вычислений для первого этапа решения задачи обычно хранятся в памяти машины в форме таблиц, соответствующих соотиошениям [c.261]

Решение этой задачи можно провести непосредственно по (2.49), но при этом следует иметь в виду, что вариация величины, оптимум которой ищется, приводит к изменению значений Яei потоков, т. е. необходимо совместное решение (2.49) и (2.25). Значительно проще можно решить задачу оптимизации методом множителей Лагранжа [33], если исследовать на экстремум функцию [c.43]

Вернемся к рассматриваемой задаче. Поскольку на выбор управляющих воздействий наложено ограничение (4.63), то для решения задачи оптимизации методом динамического программирования введем неопределенный множитель X. Используя X, запишем выражения для оценок оптимальности каждого реактора каскада [c.344]

Поставленную задачу можно решить простым перебором всех вариантов из матрицы Г. Можно также решать задачу оптимизации методом статистических испытаний. Сущность этого метода заключается в том, что решение задачи заменяется моделированием некоторого случайного процесса [32, 33]. Его вероятностная характеристика, например вероятность определенного события или математического ожидания некоторой величины, имеет тесную связь с возможным решением исходной аналитической задачи. При использовании указанного метода необходимо большое число раз моделировать соответствующий случайный процесс и статистически определять значение искомой характеристики — вероятности или математического ожидания. Поэтому метод статистических испытаний требует выполнения огромной вычислительной работы. [c.365]

Математическое моделирование технологических процессов основывается на теории процесса как результате соответствующих исследований. Однако нередко встречаются процессы столь сложные, что теоретическое изучение их механизма требует весьма длительных сроков, тогда как задачи оптимизации подлежат решению в более короткое время. Поэтому для моделирования технологических процессов используются методы математической статистики, позволяющие на основе эксперимента давать математическое описание очень сложных или малоизученных процессов. [c.100]

ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТОДАМИ НЕЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ, РЕШЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ В ФОРМЕ НЕЛИНЕЙНОГО АЛГЕБРАИЧЕСКОГО УРАВНЕНИЯ) [c.76]

ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТОД.<ШИ НЕЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ. [c.179]

Предположим, что ХТС разбита на подсистемы (блоки), каждая из которых описывается уравнениями типа 2.34—2.48. Для оптимизации ХТС может быть выбран, например, двухуровневый декомпозиционный метод. Первому уровню будет соответствовать алгоритм локальной оптимизации отдельных блоков ХТС, а второму уровню - алгоритм коррекции локальных задач оптимизации. При решении задачи оптимизации необходимо прежде всего учесть взаимное влияние блоков ХТС при проведении оптимизации отдельных частей или подсистем на первом уровне. Для этого можно использовать алгоритм, который сводит задачи условной минимизации к последовательности задач безусловной минимизации. [c.77]

Общая схема решения задач. При решении задач оптимизации методом динамического программирования необходимо обратить внимание на следующие основные положения [c.214]

ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ [c.29]

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]

В предлагаемом учебном пособии описаны математические методы оптимизации, получившие за последние годы распространение в химической технологии. Систематизация и прикладная направленность этих методов позволили сформировать курс лекций, читаемый в течение нескольких лет на кафедре кибернетики химико-техполо-гических процессов Московского химико-технологического института им. Д. И. Менделеева. Со1[ержание книги в основном соответствует принятому изложению лекционного материала, за исключением глав I и II, где приведены краткие сведения, рассматриваемые в других курсах кафедры и нужные для иллюстрации методов решения оптимальных задач. Кроме того, некоторые специальные математические вопросы, не относящиеся непосредственно к методам оптимизации, но необходимые при их изложении, вынесены в Приложение к книге. Такое построение учебного пособия исключает необходимость предварительного знакомства с дисциплинами, выхо-дяилимп за рамки обычных курсов химико-технологических вузов, и делает его доступным для инженеров-химиков и технологов, занимающихся оптимизацией химических производств и владеющих математической подготовкой в объеме технического вуза. Книга может оказаться также полезной аспирантам химико-технологических специальностей и химических факультетов университетов. [c.10]

Остается заметить, что методы исследования функций классического анализа являются той базой, на которой основано использование и более тонких и общих методов решения задач оптимизации, поэтому указанные методы не теряют своего значения в теории оптимальных процессов по мере дальнейшего ее развития. [c.138]

Решение задач оптимизации и сопутствующих им задач математического моделирования связано, как правило, с выполнением довольно значительного объема расчетов. Этим до некоторой степени объясняется то, что до создания вычислительных машин, способных быстро и точно производить большой объем вычислительной работы, методы оптимального проектирования практически не имели широкого распространеЕ1ия. Появление вычислительных машин позволило качественно изменить отношение исследователя к задачам оптимизации, где от него теперь требуются предельно точная формулировка задачи и разработка алгоритма, ее решения. [c.28]

При решении задач оптимизации методом динамического нрограм- шрования, как правило, используют цифровые вычислительные мaцип ы, обладающие достаточным об11емом памяти для хранения промежуточных результатов решения, которые обычно получаются в табличной форме. [c.32]

Другие задачи оптимизации. Рассмотренные здесь примерь дают представление о б основных идеях и методах, лежащих в основе решения разнообразных задач оптимизации реакторных узлов. Можно указать три направления уточнения и развития оптимальных расчетов. Первое из них — это анализ различных стадийных схем. Укажем, например, па расчет цепочек адиабатических реакторов, где охлаждение реагирующей смеси между стадиями происходит не в промежуточных теплообменниках, а путем добавления холодного сырья или инертного вещества. Другой пример — расчет оптимального трубчатого реактора с секционировапным теплообменником. Второе направление состоит в уточнении критерия оптимальности путем более полного учета затрат на ведение процесса. Например, результаты оптимального расчета цепочки адиабатических реакторов можво уточнить, приняв во внимание расходы на устройство промежуточных теплообменников. Наконец, третье направление — выбор оптимальных значений других управляющих параметров, помимо температуры процесса. Так, в работе [25] рассматривается вопр1>с об оптимальном профиле давления по длине трубчатого реактора, а в работе [26] — об оптимальном изменении состава каталитической системы. При проектировании стадийных схем, наряду с определением оптимального перепада температур между стадаями, может рассчитываться оптимальное количество свежего реагента, добавляемого к реагирующей смеси. Вряд ли можно даже перечислить все возможные варианты задач оптимизации методы их решения, однако, мало отличаются друг от друга. [c.397]

Анализ параметрической чувствительности процесса по уравнениям регрессии показан на рис. 32—35. Расчеты сделаны для центра плана. Степень извлечения КаО и М 0 в раствор возрастает с увеличением температуры, продолжительности и нормы азотной кислоты (рис. 32—34). Зависимость степени извлечения МвО и К2О в раствор от концентрации азотной кислоты носит экстремальный характер (рис. 35). Значение экстремума (максимума) для степени извлечения КЮ равно в данных условиях (в центре плана) 91,0%, а М 0 — 93,0% при концентрации азотной кислоты 12,5%. Из приведенных данных следует, что при всех изученных условиях МщО быстрее извлекается из полигалита в раствор, чем К2О. Поэтому при установлении оптимальных условий процесса разло- жения полигалита азотной кислотой в качестве основного показателя была выбра11а степень извлечения КгО. В результате решения задачи оптимизации методом нелинейного программирования получено, что в изученном диапазоне изменения факторов наибольшая степень извлечения КгО в раствор (94,5%) достигается в следующих условиях концентрация НЫОэ 12,5%, норма НМОз —200% от стехиометрии, продолжительность взаимодействия — 20 мин. В этих условиях МвО практически полностью переходит в раствор. [c.188]

В воздушном охладителе экономически невыгодно охлаждать, технологический продукт до температуры, близкой к температуре воздуха. Поэтому при выводе уравнения для оптимума затрат вместо среднелогарифмического температурного апора используется среднеарифметический. Кроме того, принимаются следующие допущения 1) число трубных рядов и скорость воздуха, поступающего в охладитель, постоянны, 2) коэффициент теплопередачи постоянен при постоянной скорости жидкости 1В трубах или пренебрежимо малом термическом сопротивлении теплоотдачи от жидкости к трубе, 3) скорость воды в концевом охладителе постоянна. Если же вода движется в межтрубном пространстве концевого охладителя, то вывод уравнения остается справедливым лишь в узком диапазоне размеров теплообменника. В этом случае при решении задачи оптимизации методом последовательных приближений численное значение отношения площади поперечного сечения потока воды к площади поверхности теплообмена изменяют до тех пар, пока оно не попадет в тот интервал, для которого справедлив расчет. Ори этом с изменением размеров концевого охладителя меняется и значение коэффициента теплопередачи. [c.411]

Большое практическое значение имеют работы Л. С. Понтрягина с сотр., котор 1,те получили в форме принципа максимума необходимые условия оятимальпости управлений в системе дифференциальных уравнений при наличии ограничений на управления. Этот подход сводит задачу оптимизации к решению краевой задачи для некоторой специального вида системы обыкновенных дифференциальных уравнений . Однако данная задача сама по себе достаточно трудоемка и требует разработки эффективных численных методов решения [c.11]

Общая схема решения задач методом динамического программирования. При подходе к решению задач оптимизации методом динамического програхммирования необходимо обратить внимание на следующие основные положения [c.213]

В книге изложены математические п фиапко-хцмнческие основы теории хим11чес1 нх реакторов. Рассмотрены принципы математического описания химических реакций, вопросы термостатики и взaимнoг(J влияния химических и физических стадий ироцессов, а также методы расчета и оптимизации различных типов химических реакторов. Приведено большое количество примеров п задач для самостоятельного решения. [c.4]

Тогда для принятия обоснованных решений необходимо применение вероятностно-статистических и адаптационных методов. Под руководством академика АН республики Азербайджан А. X. Мирзаджанзаде создано такое направление оптимизации принимаемых решений в фильтрационных задачах применительно к широкому кругу вопросов разработки нефтяных и газовых месторождений. Перечисленные методы в данном учебнике не рассматриваются. С ними можно ознакомиться в специальной литературе. [c.7]

Динамическое программирование идеально приспособлено для решения задач оптимизации многостадийных процессов, особенно задач, в которых на каждой стадии имеется небольшое число пере-мепньгх. Однако при наличии значительного числа этих переменных, т. е. при высокой размерности каждой стадии, применение метода динамического программирования затруднительно вследствие ограниченных быстродействия и объема памяти вычислительных машин. [c.29]

Пожалуй, нанлучшим путем при выборе метода оптимизации, наиболее пригодного для решения соответствующей задачи, следует признать исследование возможностей и опыта применения различи111Х методов оптимизации. В последующих главах будут рассмотрены перечисленные выше математические методы решения оптимальных задач и примеры их использования. Здесь же дана лишь краткая характеристика указанных методов и областей их применения, что до некоторой степени может облегчить выбор того или иного метода для рс-шеиия конкретной оптимальной задачи. [c.29]

Заслуживают внимания прямые методы решения задач оптимизации функционалов (см. главу V, стр. 220), обычно позволяю1цне свести исходную вариационную задачу к задаче нелинейного нро-грамкшрования, решить которую иногда проще, чем краевую задачу для уравнения Эйлера. [c.31]

Динамическое программирование (см. главу VI) служит эффективным методол решения задач оптимизации дискретных многостадийных процессов, для которых общий критерий оптимальности 01И1сьшается аддитивной функцией критериев оптимальности отдельных стадии. Без особых затруднений указанный метод можно распространить на многостадийные процессы с байпасными и рецир- [c.31]

Ряд методов оптимизации, как, например, динамическое программирование, дает достаточную информацию о чувствительности оптимума уже в процессе их использования для решения оптимальных задач. Другие методы менее приспособлены к анализу чувствител ,-ностн оптимума. Лишь для задач линейного программирования имеется до некоторой степени разработанный математический аппарат (параметрическое линейное программирование), позволяюи1Ий изучать поведение оптимального решения при измеиенпи коэффициентов математического описания . [c.39]

Рассмотренные до сих пор методы и примеры решения задач оптимизации химически.х реакторов основывались на предположеппи об известном механизме химической реакции, проводимой в аппарате, 1 ип которого задан в постановке оптимальной задачи. В.месте с тем, иа практике часто встречаются случаи, когда исчерпывакзщая информация о механизме реакции в форме кинетических уравнений отсутствует. В таких случаях может оказаться полезной информация [c.128]

Основная идея в применении метода неопределенных .пюжителей для оптимизации рассмотренного выше многостадийною процесса состоит в том, что при решении задачи оптимизации соотношения (IV,90), характеризующие связь входных н выходных параметров и управляющих воздействий на всех стадиях процесса, принимаются как ограничивающие условия, имеющие вид равенств, наложенные на переменные процесса часть из которых входит в выражение критерия оптимальности (IV,88). Это, в свою очередь позволяет использовать для решения оптимальной задачи математический аппарат метода неопределенных множителей Лагранжа (см стр. 139). [c.155]

Четоды исследования функций классического аиализа, рассмотренные в предыдущих главах, за исключением метода миожителей Лагранжа, наиболее эффективно применяются для оптимизации процессов с сосредоточенными параметрами. Лишь в ряде случаев, используя особенности математического онисания конкретных н[)оцессов, указанными методами удается репитгь некоторые задачи оптимизации процессов с распределенными параметрами. Для этих процессов решение характеризуется пе совокупностью значений конечного числа независимых переменных, а соответствующей функцией от независимо/ переменной (как, например, ири решении задачи выбора оптимального температурного профиля в реакторе вытеснения). [c.191]

Кроме того, на примере оптимизации реактора изложен подход к решению реальной вариационной задачи с ограничениями типа неравенств. Решение этих задач представляет собой, вообще говоря, весьма сложную проблему. Однако задачу оптимизации реактора идеального вытеснения все же можно решить, если принять во внимание некоторые свойства оптимизируемого процесса. К сожалению, и общем случае не представляется возможным указать достаточно удобные методы решения вариационных задач с ограничениями тйпа неравенств. Поэтому для каждого конкретного процесса приходится искать са.мый удобный прием или же решать задачу с помощью других методов, например динамического программирования или принципа максимума, более приспособленных для решения таких адач. [c.222]

Именно для решения задач оптимизации многостадийных процессов, а также процессов, которые могут быть математически описаны как многостадийные, создан и в настоящее время уснеишо применяется метод динамического программирования. [c.244]

Рассмотрим теперь, каким образом можно решить сформулиро-вапную вьипе комбинаторную задачу, используя метод динамического программирования. Как отмечалось выше, процедура решении задачи оптимизации при помощи принципа оптимальности начинается с оптимизации последней стадии процесса, результатом чего является иабор оптимальных ре1иений (управлений) па ней для любых в(имож-пых состояний входа этой стадии. [c.250]

Общая процедура решения задачи методом динамического программирования. Проиллюстрируем процедуру решения задачи оптимизации многостадийного процесса на примере процесса, в котором размергюсть векторов состояния и управления на каждой стадии равна единице. Это позволяет повысить наглядность проводимых рассуждений при помощи графическ[1Х построений. [c.255]

Таким образом, задача оптимизации Л -стадийного процесса с т байпасными потоками сведена к задаче оптимизации для (А/ + 2/п)-стадийного процесса без них, но с дополнительными условиями ( 1,176), с учетом которых получается совокупность значений Х , (/ ],. . ., т). Решение этой задачи может оказаться значи-тельгю проще, чем прямое применение метода динамического про-грамгшрования для оптимизации исходного Л -стадийного процесса. [c.301]

Для решения уравнения Беллмана можно воспользоваться численным м е т о д о м , а в ряде случаев, особенно при ре-шенин целого класса задач оптимизации химических реакторов,— методом характеристи [c.313]

Рассмотренные в настоящей главе примеры использования метода динамического программирования для решения оптимальных задач затрагивают лишь относительно небольп1ую область возможного применения этого метода. Более полные сведения об его использовании для решения задач оптимизации могут быть найдены в литера-туре . [c.319]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология