Cтраница 1
Метод поиска экстремума и связанного с ним оптимального решения х должен всегда выбираться исходя из особенностей функции W и вида ограничений, накладываемых на решение. [1]
Метод поиска экстремума - шаговый. [2]
Метод поиска экстремума и связанного с пнм оптимального решения х должен всегда выбираться исходя из особенностей функции W п впда ограничении, накладываемых на решение. [3]
Методов поиска экстремумов и решения нелинейных уравнений в настоящее время разработано много. Однако единого метода, в котором была бы исключена возможность появления таких осложнений, как медленная или недостаточная сходимость, появление отрицательных величин мольных долей на промежуточных стадиях, или исчезновение на промежуточных же стадиях фаз, которые в начале расчета рассматривались как наличиствующие, пока, по-видимому, не существует. Для решения подобных задач необходима практика. [4]
Методов поиска экстремумов и решения нелинейных уравнений в настоящее время разработано много. Однако единого метода, в котором была бы исключена возможность появления таких осложнений, как медленная или недостаточная сходимость, появление отрицательных величин мольных долей на промежуточных стадиях, или исчезновение на промежуточных же стадиях фаз, которые в начале расчета рассматривались как наличиствуюшие, пока, по-видимому, не существует. Для решения подобных задач необходима практика. [5]
Этот метод поиска экстремума функции применим для определения параметров моделей, линейных и нелинейных по параметрам. Он может быть использован для идентификации как статических, так и динамических моделей. [6]
Выбор метода поиска экстремума зависит от конкретных условий задачи. В работе [37] приведены данные по сравнению разных методов поиска и оценка их областей применения. Часто оптимальным решением оказывается комбинация нескольких методов. Так, например, вдали от точки экстремума используют один метод, обеспечивающий скорейшее попадание в район экстремума, а затем переходят к другомуметоду. Таким образом, в частности, комбинируют метод наискорейшего спуска и метод градиента. При поиске глобального экстремума часто применяют комбинацию слепого поиска с методом градиента. В этом случае методом градиента находят локальный экстремум. Он запоминается и затем осуществляется случайный шаг в другую произвольную точку. После этого вновь методом градиента отыскивают новый экстремум и сравнивают с ранее найденным. Число таких циклов поиска выбирают заранее, исходя из априорных данных о числе экстремумов и их взаимном размещении. [7]
Рассматривается применение метода поиска экстремума функции многих переменных к определению констант скоростей химических реакций. Функцией многих переменных в данном случае является сумма квадратов отклонений экспериментальных значений концентраций от расчетных, а аргументом - значения констант. Метод проиллюстрирован на примере поиска констант скоростей для целевой стадии процесса сопряженного окисления ацетальдегида и циклогексанона кислородом воздуха. Полученные расчетные значения концентраций близки к экспериментальным. [8]
Первоначально возможности использования методов поиска экстремума рассматриваются в пятой главе применительно к решению вопроса оптимального проектирования. В частности, разобраны задачи выбора оптимальных параметров для установок по производству кислорода и тяжелой воды. Рассмотрен выбор оптимальных параметров и для задачи кинетики. [9]
Первоначально возможности использования методов поиска экстремума рассматриваются в пятой главе применительно к решению вопроса оптимального проектирования. В частности, разобраны задачи выбора оптимальных параметров для установок по производству кислорода и тяжелой воды. [10]
При решении задачи методом поиска экстремума необходимо иметь какое-либо исходное неопгимальное решение, которое удовлетворяло бы заданным ограничениям. [11]
Здесь используется тот же метод поиска экстремума, который описан в разд. Ограничения учитываются только что описанным методом. [12]
В работе [8] сопоставлены два метода поиска экстремума - градиентный на основе факторного планирования и симплексный. Был осуществлен поиск максимального выхода для химического процесса, на который влияли две переменных: температура и время. [13]
В работе [12] сопоставлены два метода поиска экстремума - градиентный на основе факторного планирования и симплексный. Был осуществлен поиск максимального выхода для химического процесса, на который влияли две переменных: температура и время. [14]
Этот метод является частным случаем метода поиска экстремума, рассмотренного в разд. Он недостаточно эффективен, но зато здесь относительно легко можно найти частные производные, необходимые для определения направления наискорейшего спуска. [15]