Математическая модель неформальные

Итак, основная цель разработки моделей представления знаний или описания предметной области состоит в выработке соглашений о том, как описывать реальный реактор, т. е. строить такие математические модели объектов реального объекта, для которых соответствие с проблемными знаниями может быть установлено на основе совпадения имен переменных модели и имен понятий без каких-либо дополнительных пояснений и установления дополнительных неформальных соответствий [14, 17]. [c.260]

Обязательным атрибутом решения комплексных водохозяйственных задач является системный анализ. В интерпретации авторов системный анализ водных проблем включает в себя анализ сложной информации различной природы, разработку компьютерных моделей, численные эксперименты с ними и эвристические процедуры. При этом эвристические, неформальные приемы органично вписываются в процесс принятия водохозяйственных решений. Прежде всего, это происходит при разработке сценариев развития водохозяйственной деятельности, а также оценки тех параметров оптимизационных моделей, которые характеризуют гидрологические, гидрохимические процессы, технико-экономические показатели и др. В части I книги приводится также описание принципов структуризации водохозяйственных проблем и обработки информации для принятия решений. Только на основе системных исследований удалось разрешить известный конфликт между строгостью предлагаемых математических моделей и объемом требуемой или располагаемой информационной основы для решения задач. Системные исследования объединяют все затронутые проблемы в целостную систему принятия решений в водном хозяйстве. [c.8]

Сложность отдельного круга задач или одной задачи (возможность создания математической модели и ее решения, число переменных и условий) зависит от степени детальности, которая связана с масштабностью рассматриваемого водохозяйственного объекта. Размеры объекта малой крупности часто позволяют осуществить детальную постановку и решение проблемной задачи, сразу получая проектные параметры. Подобные результаты в такой же детальной постановке для крупных водных объектов зачастую получить невозможно. Это объясняется не только чрезмерно большой размерностью задачи по сравнению с такой же задачей для малого объекта, но и увеличением значимости факторов, которыми можно было пренебречь на малом объекте. Кроме того, для крупных территорий появляются новые факторы, в том числе неформальные. Следовательно, для крупного водного объекта необходимо осуществить агрегирование задачи той же проблемной направленности (по ее постановке, информационному обеспечению, описанию математической модели). Таким образом, с увеличением крупности рассматриваемых водных объектов должна увеличиваться степень агрегирования постановок задач, математических моделей и получаемых решений. В результате этого сложность задач (вычислительная трудоемкость и информационное разнообразие) остается на приемлемом уровне, что позволяет получить практические решения для объектов любого масштаба. Цель декомпозиции — обес- [c.45]

При компьютерных расчетах рассматривалась вся система водохранилищ. Выбранные диспетчерские правила работы водохранилищ, в целом, соответствовали принятым ранее, но не всегда соответствовали гарантированным расходам и уровням для границ зон диспетчерского графика. Технология компьютерных расчетов не позволяла непосредственно задавать в отдельные периоды сбросные расходы гидроузлов из неформальных соображений. Кроме того, расчеты велись по одному году низкой водоотдачи водохранилищ заданной обеспеченности стока. Однако, в силу многолетнего регулирования Ириклинского водохранилища, был необходим расчет по М-летке низкого стока реки. На основе полученного опыта математическая модель выбора диспетчерских правил работы водохранилищ была верифицирована и в дальнейшем усовершенствована. [c.214]

Компьютерное моделирование в управлении водными ресурсами базируется на системном анализе проблем, постановке предметных задач и методологии их решения. Математические модели в совокупности с базами данных, способами получения и передачи информации, экономическими механизмами рационального водопользования, а также неформальными аспектами и другими атрибутами больших компьютерных систем образуют целостную систему поддержки принятия решений. [c.470]

Неформальные математические модели чаще всего применяют для описания статики и динамики отдельных аппаратов и ТП, а также (при достаточно сильных упрощениях) для задания статических режимов работы предприятий, объединений и отраслей. [c.27]

Составление математических моделей. По методу составления функций / математические модели можно подразделить на формальные и неформальные. [c.247]

При построении неформальных математических моделей функции / выводят иа основе теоретического анализа физико-химических процессов, происходящих в объекте. [c.248]

Приведем ряд примеров построения математических моделей, в той или иной степени иллюстрирующих рассмотренные ранее методы вывода (выбора) уравнений статики и динамики неформальных и формальных ММ аппаратов, технологических процессов и производств, а также методы определения параметров, входящих в эти уравнения. [c.317]

На основе математических моделей процессов теплообмена в РЭА возможно проводить оптимизацию конструкции при. обеспечении нормального теплового режима. При тепловом проектировании и оптимизации следует исходить, как было показано в книге, из общих принципов системного подхода и решать задачи поэтапно от синтеза общей схемы системы охлаждения до детальной проработки отдельных узлов и элементов. На начальных этапах при выборе принципиальной схемы системы охлаждения и базовой конструкции обычно приходится применять неформальные процедуры проектирования перебор вариантов с принятием решений человеком. После синтеза схемы системы охлаждения можно ставить задачи параметрической оптимизации ее элементов. [c.244]

Для реальных ВХС процесс планирования (проектирования) не может быть четко единообразно регламентирован и сведен к решению какой-либо одной задачи или последовательной цепочке взаимосвязанных математических задач. Противоречивость требований и наличие неопределенностей, с которыми сталкивается разработчик проекта, программы или заказчик (лицо, принимающее решение — ЛПР), приводит к тому, что неформальный анализ и поиск компромисса занимают значительное место в процессе принятия решения. В результате именно неформального анализа можно эффективно использовать оптимизационные модели, которые, будучи вспомогательным элементом исследований, позволяют получить предельные оценки искомых параметров. [c.7]

В связи с этим все большее значение приобретает широкое использование ЭВМ, что создает благоприятные условия для решения комплексных задач макрокинетики ионного обмена. При этом следует подчеркнуть, что применение сложного и мощного математического аппарата должно носить неформальный характер и отвечать физически обоснованной модели процесса. [c.97]

Структурные схемы подобного типа значительно облегчают принятие правильных решений для наут1н0 обоснованного построения неформальной, основанной на физической сугцности математической модели гетерогенно-каталитического процесса. Здесь уместно отметить, что существуют многие другие более простые в исполнении пути построения математических описаний каталитического процесса. К ним относятся, например, многочисленные модификации формального подхода с позиций черного ящика [1], всевозможные полуэмпирические методы, основанные на относительно неглубоком проникновении в физическую сущность объектов моделирования и др. В последнем случае опыт исследователя может оказаться достаточным для того, чтобы построенная полуэмпирическая модель отражала физическую сущность процесса, однако недостаточно глубокие знания могут привести к ошибочным результатам. Примером могут служить работы, где нестационарные процессы в неподвижном слое катализатора описываются весьма примитивно различными модификациями ячеечной модели [5—7]. [c.224]

Построение самой диаграммы связи ФХС является суш е-ственно неформальной процедурой и не может полностью исключить фактор эвристического восприятия реальной системы и субъективного характера отражения ее структуры. Тем не менее даже на этом, трудно ноддаюш,емся формализации этапе методология системного анализа позволяет ввести упорядоченность в начальные шаги топологического представления ФХС. Первым шагом на этапе синтеза математической модели ФХС является выделение системы из окружающей среды и условное разбиение (декомпозиция) ее на ряд взаимосвязанных относительно крупных частей (подсистем), каждая из которых допускает дальнейшую детализацию до уровня элементарных составляющих. В соответствии с этим строится так называемая первичная топологическая структура ФХС или кодовая диаграмма, у которой код (слово) обозначает совокупность явлений в отдельном блоке или подсистеме, а сплошные линии между подсистемами условно отражают связи между ними. Существенной особенностью такой диаграммы является то, что ни подсистемы, ни их связи не детализируются, т. е. не раскрывается подробно существо отдельных блоков, не указывается направление действия связей, не раскрывается характер причинно-следственных отношений на связях и не задаются переменные, характеризующие каждую связь. Примеры кодовых диаграмм даны на рис. 1.1. [c.20]

При переходе к рассмотрению более сложных комплексных проблем, требующих человеко-машинных подходов для своего решения, в известной степени меняется представление об относительной ценности и эффективности привлекаемых или разрабатываемых математических моделей и методов. В противовес стремлению к максимальной формализации, которая была довольно характерна для первого этапа широкого применения математических методов и ЭВМ, в настоящее время все более предпочтительными и практически работоспособными оказываются гибкие подходы, основанные, например, на неформальной декомпозиции (расщеплении) обшях задач в те или иные последовательности относительно самостоятельных подзадач меньшей сложности и размерности. [c.173]

Методика вывода уравнений неформальных ММ аппаратов рассматривалась в работах [6, 50—52], вопросы построения математических моделей крупномасштабных объектов изучались в книгах [1, 2, 52]. В серии альбомов [53] приведены ММ ряда типовых аппаратов химической техно.тогии. [c.249]

При исследовании задач определения параметров математических моделей ранее принималось, что размерность вектора а, а следовательно, и размерность систем (У-2), (У-5) является зафиксированной и известна. При выводе уравнений неформальных ММ размерность а предопределяется нашими допущениями о том, какие из происходяпщх в объекте процессов и явлений следует учитывать, а какие из них считать незначимыми. В формальных уравнениях размерность вектора а задается чаще всего исходя из интуитивных представлений о сложности ММ или ее назначении. Иногда же размерность вектора а подбирается в процессе его определения из условия обеспечения заданной степени адекватности математической модели объекту. В первом случае задача определения а является, как показано во втором разделе, устойчивой, но ММ может быть неадекватной объекту. При выборе числа к в процессе определения а экстремальная задача ( -12) может оказаться неустойчивой. Рассмотрим причины неустойчивости этой задачи и метод ее регуляризации. [c.286]

В гл. I кратко описывался класс так называемых сложных объектов управления, характеризуемых широким набором признаков и свойств (более подробно такие объекты рассматриваются в гл. VI). При построении математических моделей сложных объектов, в первую очередь, необходимо учитывать следующие их особенности высокую размерность вектора входных координат и = щ, 2,. . их, и наличие большого числа внутренних источников случайных помех, статистические характеристики которых, как правило, неизвестны неизученность механизмов действия различных экономических, социальных и физикохимических явлений и процессов в объектах трудность постановки экспериментов для получения большого числа сигналов а , и . В настоящее время указанные особенности затрудняют построение неформальных ММ сложных объектов и вынуждают описывать статические режимы их функционирования уравнениями типа [c.308]

Эксперимент заключается в поиске таких управляющих воздействий, которые обеспечивают достижение поставленных целей управления. Он проводится в форме человеко-машинного диалога. Изменение управляющих параметров вызывает изменение результатов функционирования ВХС. Эти результаты, полученные иа ЭВМ, анализирует специалист, который принимает решение о дальнейшем изменении управляющих параметров. Процесс продолжается до тех пор, пока найденное решение не будет признано удовлетворительным. Таким образом, при машинной имитации используются как формализованные методы (математические модели), так и неформальное мышление лиц, прииимающргх решение (ЛПР). [c.226]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология