Градиентная метода

Cтраница 4

Для [ определения точки А 0 градиентные методы неприемлемы, так как решение должно идти в направлении ухудшения критерия оптимальности из зоны, для которой не выполняется ограничение. [46]

Гидростатическая опора ( а и суммарные потери мощности в функции от зазора и вязкости масла ( б. [47]

Для оптимизации многопараметрических задач широко используют градиентные методы. [48]

Величина X определяется по аналогии с градиентными методами. Недостатком метода является необходимость вычисления вторых производных. [49]

Задачи, подобные вышеизложенной, решаются градиентными методами, которые заключаются в скольжении вокруг области допустимых решений в направлении убывания функции суммарных затрат. [50]

Наиболее часто применяются Методы случайного поиска и градиентные методы. Случайный поиск позволяет весьма эффективно отсекать локальные экстремумы и находить решение при достаточно гладких помехах. Градиентные методы сравнительно легко программируются и оказываются довольно эффективными, хотя и позволяют найти лишь локальный экстремум. Сочетание случайного поиска ( на первых шагах алгоритмов) с градиентными методами, а также применение методов крутого восхождения и перебора гребней обычно позволяют получить хороший алгоритм. [51]

В качестве последних стоит упомянуть так называемые градиентные методы, или методы скорейшего спуска, используемые при проведении процедуры оптимизации. Это такие методы оптимизации, при которых приближаются непосредственно к стационарным точкам на энергетической поверхности. [52]

Среди вычислительных алгоритмов Н.п. большое место занимают градиентные методы. Универсального же метода для нелинейных задач нет и, по-видимому, может не быть, поскольку они чрезвычайно разнообразны. Особенно трудно решаются многоэкстремалъпые задачи. Для некоторых типов задач выпуклого программирования ( вид нелинейного) разработаны эффективные численные методы оптимизации. [53]

Для ускорения сходимости решения задачи могут использоваться специальные градиентные методы, среди которых один из эффективных - метод Ньютона - Рафсона. Отметим, что здесь для простоты изложена постановка задачи оптимизации трех технологических показателей разработки. Рассмотренная процедура позволяет оптимизировать и большее число параметров разработки месторождения и обустройства промысла. Получаемые указанным путем оптимальные технологические параметры существенно облегчают задачу дальнейшей оптимизации прогнозных показателей разработки на базе решения двумерных фильтрационных задач с детальным учетом особенностей системы сбора, обработки и ком-примирования газа на промысле. [54]

Для ускорения сходимости решения задачи могут использоваться специальные градиентные методы, среди которых один из эффективных - метод Нью-тона - Рафсона. Отметим, что здесь для простоты изложена постановка задачи оптимизации трех технологических показателей разработки. Рассмотренная процедура позволяет оптимизировать и большее число параметров разработки месторождения и обустройства промысла. Получаемые указанным путем оптимальные технологические параметры существенно облегчают задачу дальнейшей оптимизации прогнозных показателей разработки на базе решения многомерных фильтрационных задач с детальным учетом особенностей системы сбора, обработки и компримирования газа на промысле. [55]

График к определению суммы термического сопротивления теплоотдаче от теплоносителя к стенкам и термического сопротивления стенок аппарата. [56]

Величину а ( т) можно уточнить градиентными методами, причем в качестве начального приближения целесообразно использовать значения a ( tj), полученные рассмотренным выше способом. [57]

Страницы: 1 2 3 4