решение методом динамического программирования максимизация

Согласно другой классификации, все методы нелинейного программирования можно разделить на методы локального поиска и методы нелокального (глобального) поиска. В процессе решения задачи одним из локальных методов значения оптимизируемых параметров непрерывно меняются в направлении минимизации (или максимизации) рассматриваемой функции. Тем самым эти методы гарантируют нахождение только локального оптимума. К группе локальных методов относятся методы градиентный, наискорейшего спуска, покоординатного спуска и др. Для методов глобального поиска характерно введение дискретности в процессе изменения оптимизируемых параметров, что способствует рассмотрению большей области изменения исследуемой функции и выявлению абсолютного оптимума среди локальных. К этой группе методов относятся метод случайного поиска, метод динамического программирования, а также сочетания для совместного использования ряда других методов. [c.122]

Рассмотрим порядок реализации алгоритма" решения задачи оптимизации многостадийного процесса методом динамического программирования при использовании для максимизации на каждой стадии поиска на сетке переменных. [c.282]

При рассмотрении задачи последовательной оптимизации метод динамического программирования позволяет разбить ее на несколько отдельных задач с меньшим числом переменных, что весьма облегчает вычисления в процессе решения. В частности, если ХТС имеет только последовательные технологические связи, задача совместной максимизации параметров может быть сведена к максимизации [c.309]

Их численные решения рассматриваются в разд. 19. В разд. 20 описывается максимизация методом динамического программирования дискретного аналога выражения Р (х, у) (И, рассмотрен- [c.98]

Мы рассмотрели несколько методов для решения одной и той же задачи—максимизации или минимизации функционала. В частности, были описаны методы динамического программирования и методы вариационного исчисления, связанные с принципом максимума Понтрягина. Как и следовало ожидать, между различными методами решения этой задачи существует тесная связь. [c.320]

Формулировка метода динамического программирования показывает, что он используется для максимизации или минимизации функций. Этот метод, однако, не дает алгоритма оптимизации. Представляется возможным использовать другие способы оптимизации, основанные на применении дифференциального исчисления, градиентных методов, метода поиска, метода проверки или даже методов приближенного решения уравнений типа (1) [1]. [c.21]

Динамическое программирование применяется при решении многих задач, связанных с управлением химическими процессами. Наприйер, в процессе используется катализатор, активность которого падает с течением времени, вследствие чего его надо периодически заменять требуется выбрать условия ведения процесса и назначить сроки замен катализатора для максимизации прибыли Описаны и другие примеры Можно ожидать дальнейшего развития метода и расширения области его применения [c.446]