Метод - динамическое программирование
Cтраница 2
Метод динамического программирования без принципиальных изменений переносится и на стохастические системы. Так, если на объект действует еще и случайная помеха, то методика оказывается такой же, как и для детерминированных систем. [16]
 |
Определение минимального объема каскада изотермических. [17] |
Метод динамического программирования позволяет определять оптимальные условия в многослойных адиабатических реакторах с промежуточным нагревом или охлаждением. [18]
Метод динамического программирования основывается на сформулированном Р, Беллманом [7] принципе оптимальности. Этот принцип имеет место для систем, последующее движение которых полностью определяется состоянием этих систем в любой текущий момент времени. [19]
Метод динамического программирования вполне обоснован для систем, описываемых уравнениями в конечных разностях. [20]
Метод динамического программирования позволяет заменять одну сложную задачу оптимизации рядом простых, что является его достоинством; тем не менее, он не лишен собственного недостатка. [21]
Метод динамического программирования (1.16), (1.17) ( или, что то же самое, (1.18), (1.17)) содержит некоторую информацию об оптимальных процессах и потому может быть использован для их разыскания. Однако он имеет ряд неудобств. Во-вторых, уравнение Беллмана (1.18) ( или соотношения (1.16), (1.17)) представляет собой уравнение в частных производных относительно функции о, осложненное к тому же знаком максимума. Указанные обстоятельства сильно затрудняют возможность пользования методом динамического программирования для отыскания оптимальных процессов в конкретных примерах. Ведь оптимальные управления и функция о нам заранее неизвестны, так что гипотезы 1 п 2 содержат предположение о неизвестной функции, и проверить выполнение этих гипотез по уравнениям движения объекта невозможно. Этот недостаток можно было бы считать не особенно существенным, если бы после решения оптимальной задачи методом динамического программирования оказалось, что функция co ( jc) действительно является непрерывно дифференцируемой. Но дело заключается в том, что даже в простейших, линейных задачах оптимального управления функция ш ( х), как мы увидим ниже, не является, как правило, всюду дифференцируемой, и применение изложенного метода становится необоснованным. [22]
Метод динамического программирования применяется, когда исследуемая задача может быть представлена в виде ряда последовательных этапов или шагов. Тогда на каждом шаге выбирается такой вариант, чтобы последовательность вариантов была наилучшей с точки зрения заданного критерия оценки решения задачи. Решение на каждом шаге принимаем таким, чтобы оно приводило к максимальному успеху решения всей задачи, т.е. для данного шага выбранное решение совершенно необязательно будет давать наибольший эффект. [23]
Метод динамического программирования имеет большую гибкость. Решение может быть дано в терминах последовательности / ( р0), последовательности функций дохода или последовательности ( ддг ( р0) функций стратегии. Каждая из этих последовательностей определяет другую, но при этом имеется только одна последовательность оптимальных функций дохода, хотя может быть много оптимальных стратегий, дающих один и тот же максимальный доход. [24]
Метод динамического программирования заключается в том, чтобы, рассматривая процесс перемещения системы из Л в В как n - шаговый процесс, построить оптимальную траекторию движения системы по шагам, начиная с конца процесса. Пошаговое представление процесса позволяет вместо решения сложной задачи многократно ( по шагам) решать простую задачу. [25]
Метод динамического программирования разработан как для дискретных, так и для непрерывных процессов. Задачи оптимизации непрерывных процессов путем искусственного разбиения на этапы могут быть приближенно решены методом динамического программирования в дискретной форме. [26]
Метод динамического программирования позволяет нахождение минимума полученной функции многих переменных свести к минимизации функции одного переменного. [27]
Метод динамического программирования в несколько измененном виде применяется и тогда, когда состояние управляемой системы - изменяется случайным образом. При этом, осуществляя управление, мы лишь частично воздействуем на систему в желательном направлении, а частично - процесс функционирования системы зависит от случайных факторов. Получается не одна-единственная, как при решении ранее рассмотренных задач, оптимальная программа управления: выясняется, как нужно вести управление на каждом этапе при любой случайным образом складывающейся в конце предшествующего этапа ситуации, и оптимальное управление, являющееся при этом елучайным, выбирается в ходе самого процесса. [28]
Метод динамического программирования широко применяется. [29]
Метод динамического программирования не близорук и учитывает эффект не только на коротком отрезке шага, а эффект всего процесса. [30]
Страницы: 1 2 3 4