Последовательных приближений метод динамическое программирование

Одним из наиболее мощных средств анализа является метод последовательных приближений. Прежде чем рассматривать вопрос использования последовательных приближений в динамическом программировании, обратимся к классическому методу Пикара. Ниже приводится типичный пример применения метода последовательных приближений. [c.199]

После того как установлены количества экстрагента Qл, может быть определено положение хорд равновесия на верхнем графике методом последовательных приближений (хорды равновесия должны проходить через точки /). Оптимальное распределение заданного общего количества экстрагента на доли (между ступенями) зависит от характеристик фазового равновесия данной системы. Для определения оптимального распределения в таких случаях могут быть использованы методы динамического программирования . [c.453]

В динамическом программировании применяются две разновидности метода последовательных приближений метод аппроксимации в пространстве стратегий и метод аппроксимации в пространстве функций. [c.19]

Опишем кратко содержание главы. В разд. 2 обсуждается необходимость применения численных методов при использовании динамического программирования. В разд. 3 объясняется разница между комбинаторным методом и динамическим программированием и дается простой числовой пример, который решается обоими методами. В разд. 4—9 описана техника вычислений для дискретных задач. Рассмотрено также решение многомерных задач. В разд. 10 сравниваются методы решения задач распределения с помощью динамического программирования и дифференциального исчисления. Следующие несколько разделов посвящены вопросам, связанным с последовательными приближениями, аппроксимациями в пространстве функций и аппроксимациями в пространстве стратегий. Простейшая задача распределения решается несколькими [c.176]

В динамическом программировании часто можно использовать методы последовательных приближений. При этом можно пользоваться не только обычным методом приближений, а именно аппроксимацией в пространстве функций, но и аппроксимацией в пространстве стратегий. [c.201]

В динамическом программировании мощным средством исследования являются методы последовательных приближений. В некоторых задачах предпочитают строить аппроксимации в пространстве стратегий. При этом задается стратегия для выбора управляющих переменных и затем вычисляется доход. Далее величина вычисленного дохода используется при построении следующей аппроксимации в пространстве стратегий. На основе этой следующей аппроксимации вычисляется функция дохода. Процесс повторяется, пока после ( + 1) повторений (п + 1)-я функция дохода, соответствующая ( 4-1)-й аппроксимации стратегии, практически не совпадет с п-й функцией дохода, соответствующей -й аппроксимации стратегии. [c.202]