Cтраница 3
Например, объектная подсистема поиска оптимальных проектных решений строится на основе инвариантной подсистемы оптимизации. В составе последней находится программное обеспечение, реализующее математические методы оптимизации. [31]
Вообще говоря, в этой книге проблема формирования оперативной цепи решений как основы математической модели оптимизации едва намечена. Но она с полной очевидностью проявляется при попытке перенести математические методы оптимизации в комплексные условия производства, где нельзя без риска грубых ошибок разгораживать живую ткань реальных событий умозрительными стенками произвольных моделей. Вероятно, эффективность применения математических методов в экономике была бы иной при должном внимании к оперативной цепи решений. [32]
Сегодня очень многие специалисты, связанные с принятием решений, осознают, что при принятии решений необходимо использовать формальные методы оценки их оптимальности с привлечением возможно более строгого математического аппарата. Это понимание начало возникать во время второй мировой войны, когда математические методы оптимизации начали использовать для выбора целей американских стратегических бомбардировщиков и в процессе решения некоторых других боевых задач, а массовое понимание этой проблемы пришло после войны, когда родилась наука исследования операций. [33]
Особое значение в специальном математическом обеспечении больших организационно-административных АСУ имеют задачи, использующие математические методы оптимизации. Если информационные и традиционные учетно-справочные задачи позволяют ПОВЫСИТЕ ин-формационную обеспеченность должностных лиц, сохраняя прежние способы принятия решений, то задачи, использующие математические методы оптимизации, позволяют существенно повысить качество решений и планов. [34]
Анализ объектов химической технологии методами математического моделирования с применением средств вычислительной техники, особенно цифровых машин, имеет большое теоретическое и практическое значение. Он позволяет, не прибегая к сложным и дорогим натурным экспериментам, изучать многие характеристики проектируемых и существующих процессов, оценивать различные варианты аппаратурного оформления, а также использовать математические методы оптимизации для отыскания оптимальных режимов эксплуатации и решения задач оптимального управления. [35]
Эффективность процесса оптимизации связана также с математической сложностью рассматриваемой задачи и соответствием математической модели возможной точности конечных результатов. Так, если для расчета функции цели ( критерия оптимизации) использовать современные методы расчета теплообменных аппаратов, связанные с решением систем нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений [3], то в сочетании с математическими методами оптимизации задача в целом становится настолько сложной и громоздкой, что реализация ее потребует неоправданно больших затрат машинного времени. [36]
Дого варианта, затрудняет качественный инженерный анализ. Поэтому необходимо предварительное сужение круга рассматриваемых вариантов, не прибегая к полному перебору. Математические методы оптимизации ( линейное и нелинейное программирование, случайный и направленный перебор и др.) без физических и математических моделей конкретных технологических процессов и функционирования машин не могут дать оптимальных решений. [37]
Решение задач обработки данных может быть автоматизировано независимо от того, где они возникают - - в административном, организационном, технологическом, экономическом или социальном плане. Вместе с тем возможности автоматизации процессов принятия решений в административном, экономическом или социальном плане в настоящее время довольно ограничены. Автоматические средства обработки данных и математические методы оптимизации никак не могут подменить политическое, экономическое и административное руководство; АСУ могут только обеспечивать это руководство систематизированной информацией, необходимой для принятия решений. [38]
Математическая модель любого процесса реализуется на вычислительной машине. Поэтому моделирование резко сокращает объем часто весьма сложных и дорогих натурных экспериментов и дополняет их исследованиями на вычислительной машине. Метод математического моделирования открывает возможности прогнозирования поведения объектов в неизвестных ситуациях, позволяет изучать многие характеристики проектируемых процессов, оценивать различные варианты аппаратурного оформления, а также использовать математические методы оптимизации для отыскания оптимальных режимов эксплуатации и способов управления ими. [39]
Эта наука принадлежит к числу сравнительно молодых, недавно сформировавшихся дисциплин; ее границы и содержание нельзя считать четко определенными. Предмет под названием Исследование операций входит в программу многих высших учебных заведений, но далеко не всегда в этот термин вкладывается одно и то же содержание. Некоторые авторы под исследованием операций понимают, главным образом, математические методы оптимизации, такие, как линейное, нелинейное, динамическое программирование. Другие, напротив, не включают эти разделы математики в исследование операций, подходя к последнему главным образом с позиций теории игр и статистических решений. Другие, наоборот, вкладывают в понятие исследование операций чрезмерно широкий смысл, провозглашая эту дисциплину чуть ли не паукой паук. Время покажет, в каких формах будет продолжать свое развитие эта сравнительно молодая наука, какие разделы, обычно излагаемые в ее составе, сохранятся в ней, а какие отпочкуются в виде самостоятельных научных дисциплин. [40]
В книге описываются процессы газопромысловой технологии и их технологические характеристики в структуре системы обустройства газодобывающего предприятия. Излагаются требования к качеству промысловой обработки природного газа. С позиции оптимизации приводятся основные параметры и блок-схемы процессов низкотемпературной сепарации, абсорбционной и адсорбционной очистки и осушки природного газа. Формулируются функции и цели оптимизации и обосновывается необходимость использования математических моделей и ЭВМ для поиска оптимальных условий эксплуатации технологических установок. Рассматриваются математические методы оптимизации и, в частности, линейное и динамическое программирование, а также принцип максимума, применяемые для определения оптимальных режимов эксплуатации. [41]
Цель этой книги - изложить в популярной и доступной широкому кругу читателей форме задачи, методологические принцшш и рабочие приемы науки. Эта наука принадлежит к числу сравнительно молодых, недавно сформировавшихся дисциплин; ее границы и содержание нельзя считать четко определенными. Предмет под названием Исследование операций входит в программу многих высших учебных заведений, но далеко не всегда в этот термин вкладывается одно и то же содержание. Некоторые авторы под исследованием операций понимают, главным образом, математические методы оптимизации, такие, как линейное, нелинейное, динамическое программирование. Другие, напротив, не включают эти разделы математики в исследование операций, подходя к последнему главным образом с позиций теории игр и статистических решений. Другие, наоборот, вкладывают в понятие исследование операций чрезмерно широкий смысл, провозглашая эту дисциплину чуть ли не наукой наук. Время покажет, в каких формах будет продолжать свое развитие эта сравнительно молодая наука, какие разделы, обычно излагаемые в ее составе, сохранятся в ней, а какие отпочкуются в виде самостоятельных научных дисциплин. [42]