Область - допустимое значение - параметр
Cтраница 3
Близость достижения поставленной цели можно характеризовать некоторым целевым функционалом ( КПД установки, сроком службы оборудования н др.), который называется критерием оптимальности. Задача выбора оптимальных параметров настройки регуляторов связана о поиском экстремума критерия оптимальности в области допустимых значений параметров. [31]
Формулы ( 8 - 34), ( 8 - 35) и ( 8 - 37) позволяют определить лишь минимум функции ( 8 - 27), соответствующий точке экстремума этой функции. В общем случае этот минимум может оказаться локальным или же может находиться вне области технически допустимых значений параметров. [32]
В соответствии с [312, 428] условие спуска (3.26) означает одновременное уменьшение всех компонент векторного показателя Н BJ. Тогда спуск вдоль выбранного направления dw целесообразно проводить до ближайшего минимума одной из компонент векторного показателя Н или до выхода на границу области допустимых значений параметров Q. Метод параболической интерполяции обобщается на случай задачи Q-оптимизации следующим образом. [33]
Работу автоматической системы предлагается оценивать одним из частных показателей эффективности, под которой понимается вероятность удовлетворения системы заданному критерию качества в течение требуемого периода времени. Задача повышения эффективности решается в работе путем уменьшения чувствительности выходной координаты системы к вариациям параметров и выбора номиналов, при которых время нахождения случайного вектора состояния САУ в области допустимых значений параметров будет наибольшим. [34]
Знак перед вторым слагаемым выбирается в зависимости от условий решаемой задачи: , если определяется минимум Q, и - при поиске максимума Q. Однако, как только изображающая точка оказывается за пределами области D, накладывается штраф ( отсюда и название - метод внешнего штрафа), который значительно ухудшает значение F ( х), что способствует возвращению изображающей точки в область допустимых значений параметров. [35]
 |
Схема защиты транзистора от перенапряжений с помощью последовательной цепочки ДС.| Схема защиты транзистора от перенапряжении с помощью шунтирующего диода. [36] |
Полупроводниковые элементы в зависимости от допустимых пределов изменения параметров принято классифицировать на три категории годности. В табл. 3 - 2 приведены нормы допустимых изменений параметров для каждой из категорий годности. При сужении области допустимых значений параметров полупроводниковых элементов их надежность снижается. [37]
 |
Графическое решение задачи максимальной загрузки оборудования. [38] |
Двухпараметрическую задачу линейного программирования можно решить графически. На рис. 115 показано графическое решение задачи о максимальной загрузке станочного оборудования. Сначала по уравнениям ограничений строится область допустимых значений параметров х1 и 2, которая получается в виде многоугольника. Его сторонами являются прямые, построенные по уравнениям ограничений. Целевая функция, согласно уравнению, имеет также вид прямой. [39]
 |
Схема комбинированного алгоритма поисковой оптимизации. [40] |
Наиболее распространенным приемом, позволяющим отстроиться от локальности направленных методов поиска, является организация алгоритмов, в которых на первом этапе применяется пассивный поиск, а в дальнейшем - один из методов направленного поиска. Такое комби нирование методов оптимизации позволяет вести направленный обзор области поиска из нескольких начальных точек ( как это показано в примере на рис. 5.21), которые могут формироваться методами сканирования или статистических испытаний. Важно отметить, что начальные точки должны находиться в области допустимых значений параметров. [41]
Если и такой шаг не приводит к получению желаемого результата, может быть выполнено совместное изменение всех параметров объекта. Необходимо отметить, что количество и последовательность названных шагов в предлагаемом алгоритме не являются жестко заданными, они определяются проектировщиком по итогам анализа требований ТЗ и данных аналога. Особенности решаемой при этом задачи оптимизации состоят в том, что здесь отсутствует функция цели в обычном виде, и необходимо найти хотя бы один вариант проекта, попавший в область допустимых значений параметров. Большая размерность пространства параметров и трудности прямого использования наиболее эффективных алгоритмов поисковой оптимизации делают необходимой разработку специальных алгоритмов входа в допустимую область. [42]
Каждый ген в хромосоме представляет один параметр задачи. Следовательно, аллели соответствуют фенотипам, т.е. значениям конкретных переменных. Если разыгранное число меньше введенного значения показателя или равно ему, то выполняется мутация данного гена. Эта операция заключается в замене значения гена другим, случайно выбранным числом из области допустимых значений параметра, соответствующего мутирующему гену. [43]
Повышение точности параметра оптимизации требует дополнительных затрат времени и средств. Поэтому точность определения оптимального значения должна находиться в разумных пределах, чтобы не свести на нет те преимущества, которые можно получить от применяемого метода оптимизации. Удовлетворительные результаты дают вероятностные методы поиска рациональных решений, среди которых случайный поиск может быть использован в проектировании. Рассмотрим сущность метода случайного поиска. Каждый разработчик может задать пределы, в которых отклонение целевой функции ( параметра оптимизации) от ее относительного значения можно считать несущественным. Области рациональных решений соответствует целая область изменения конструктивных параметров. Возможность такого подхода к решению задач оптимизации основывается на том, что в технических задачах экстремумы целевой функции, как правило, пологие, а это означает, что область изменения рациональных параметров сравнима с областью допустимых значений параметров, обусловленных ограничениями исходной задачи. [44]
Повышение точности параметра оптимизации требует дополнительных затрат времени и средств. Поэтому точность определения оптимального значения должна находиться в разумных пределах, чтобы не свести на нет те преимущества, которые можно получить от применяемого метода оптимизации. Удовлетворительные результаты дают вероятностные методы поиска рациональных решений, среди которых случайный поиск может быть использован в проектировании. Рассмотрим сущность метода случайного поиска. Каждый разработчик может задать пределы, в которых отклонение целевой функции ( параметра оптимизации) от ее относительного значения можно считать несущественным. Области рациональных решений соответствует целая область изменения конструктивных параметров. Возможность такого подхода к решению задач оптимизации основывается на том, что в технических задачах экстремумы целевой функции, как правило, пологие, а это означает, что область изменения рациональных параметров сравнима с областью допустимых значений параметров, обусловленных ограничениями исходной задачи. [45]
Страницы: 1 2 3