Cтраница 2
Привлекает внимание использование методов математического программирования, предоставляющих более широкие возможности учета различной дополнительной информации об объекте диагностирования. Рассмотрим задачу обработки данных тп независимых экспериментов обобщенного метода узловых сопротивлений как задачу математического программирования. [16]
Применение моделей и методов математического программирования при конструировании технических объектов было рассмотрено в примерах § 6.2. Ниже приводятся примеры постановки типовых задач структурного синтеза в терминах математического программирования. [17]
При современном состоянии методов математического программирования и вычислительных возможностях ЭЦВМ модели для оптимизации топливно-энергетического хозяйства ценой ряда упрощений вынужденно сводятся к общей задаче линейного программирования. Для учета в линейных моделях динамики развития топливно-энергетического хозяйства нелинейности ряда энергоэкономических объектов используется ряд приближенных приемов. Для учета же вероятностного характера исходных данных применяются специальные методы анализа оптимального решения. [18]
Геометрическое программирование является методом математического программирования, который успешно применяется для решения оптимизационных задач электромеханики. Этим методом эффективно решают задачи минимизации, в которых критерии оптимальности и ограничения выражаются нелинейными функциями определенного вида. Геометрическое программирование в сочетании с методом ПЭ обеспечивает получение новых математических моделей для синтеза ЭП. [19]
Получим решение задачи методом математического программирования и сравним полученные результаты с точными. [20]
Четвертое направление связано с методом математического программирования. Укажем здесь на разработанный метод вариации точек переключения, предназначенный для поиска оптимальных управлений в классе кусочно-постоянных функций. Наиболее отчетливо особенности рассматриваемого направления проявляются в методе редукции исходной бесконечной задачи к конечномерной задаче нелинейного программирования. В данной работе приведены убедительные примеры эффективности этого подхода. Отметим, кроме того, что преимущества направления очевидны для параметрических задач оптимального управления. Таким образом, все методы четвертого направления могут быть рекомендованы для решения рассматриваемой задачи оптимального управления. [21]
Дан обзор критериев оптимальности и методов математического программирования для расчета оптимальных значений проектных параметров. Пояснены трудности формализации структурного синтеза и охарактеризованы перспективные методы его выполнения. [22]
Следует отметить, что применение методов математического программирования в течение некоторого времени развивалось независимо в задачах приспособляемости и в задачах предельного равновесия. Преобразование фундаментальных теорем, рассмотренное в разд. [23]
Такая задача оптимизации решается с помощью методов нелинейного математического программирования. Очень часто методы определения экстремума нелинейной функции при наличии ограничений на оптимизируемые параметры делят по признаку организации процесса поиска на методы слепого поиска и методы направленного поиска. К методам направленного поиска относятся градиентный метод, метод наискорейшего спуска, метод покоординатного спуска и другие. [24]
В процессе составления генеральной схемы с помощью методов математического программирования нужно также найти оптимальное распределение текущей добычи нефти и материальных средств между отдельными объектами. [25]
Рассмотрим простой пример, иллюстрирующий возможности использования методов математического программирования для решения задачи организации бизнеса и анализа проектных рисков. [26]
Алгоритмы компоновки и размещения, разработанные на базе методов математического программирования, применяются для решения задач небольшой размерности, в противном случае их реализация требует больших затрат машинного времени. [27]
При проектировании технических объектов с использованием моделей и методов математического программирования оказывается удобной геометрическая иллюстрация процесса получения оптимального решения. [28]
Получение оптимального решения экономике-математической модели проводится на базе методов математического программирования, математической статистики и теории массового обслуживания. [29]
При чтении книги читателю требуется знакомство с основами методов математического программирования и теории вероятностей в объеме курса для высших технических учебных заведений. Весьма полезно также знакомство с вузовским курсом проектирования АСУ. [30]