Cтраница 1
Нелинейные ограничения ( такие, как ограничение максимальной производительности, ограничение максимальной скорости или ограничение максимального усилия) приводят к нелинейному расчету, основанному на минимизации времени отработки ошибки. Для такого вида оптимальной нелинейной системы необходимо вычислительное устройство, определяющее производные входных и выходных величин. Здесь лучшие результаты дают статистические методы, однако приемлемы и приближенные расчеты по полосе пропускания. Окончательная система имеет линейные предсказатели для того, чтобы отделить полезный сигнал от помех, и нелинейные предсказатели для улучшения динамики выходного звена. Эти предсказатели совместно вырабатывают функцию управления, которая дает максимальное усилие, максимальное торможение или свободный ход. [1]
Нелинейное ограничение (5.18) без ущерба для точности решения задачи может быть заменено линейным. [2]
Поэтому желательно нелинейные ограничения заменить ограничениями в виде линейных неравенств, что позволит использовать некоторые методы дискретного линейного программирования. Для этого необходимо осуществить следующие преобразона-ния в приведенной ниже последовательности. [3]
Поэтому желательно нелинейные ограничения заменить ограничениями в виде линейных неравенств, что позволит исполь -, зовать некоторые методы дискретного линейного программирования. Для этого необходимо осуществить следующие преобразования в приведенной ниже последовательности. [4]
В случае нелинейных ограничений используется линейно-кусочная аппроксимация. Минимизация функции цели (4.10) является задачей отыскания минимума суммы модулей линейных функций, которая может быть сведена к задаче линейного программирования, например симплексным методом. [5]
В случае нелинейных ограничений используется линейно-кусочная аппроксимация. Требуется найти такие х и у, при которых обеспечивался бы минимум суммарных приведенных затрат (3.3) с соблюдением ограничений (3.5), где я. Минимизация функции цели (3.3) является задачей отыскания минимума суммы модулей линейных функций, которая может быть сведена к задаче линейного программирования, например симплексным методом. [6]
X регулярно относительно линейных и нелинейных ограничений. [7]
X регулярно относительно линейных и нелинейные ограничений. [8]
Этот метод позволяет учесть нелинейные ограничения и нелинейность целевой функции, а также целочисленность искомых параметров. Он позволяет учесть динамический характер решаемой задачи. [9]
Можно надеяться, что нелинейные ограничения условия унитарности, которые не учитываютея должным образом в теории возмущений, приводят к затуханию высокоэнергетического поведения различных функций Грина, так что разные неприятные результаты исчезают из полного решения. [10]
Алгоритмы решения задач с нелинейными ограничениями имеют много общего с алгоритмами для задач, где ограничения линейны. В частности, каждая итерация начинается с рассмотрения допустимой проверяемой точки xh и проверки ее оптимальности. Однако при определении направлений в случае нелинейных ограничений возникают новые трудности. [11]
Таким образом, при нелинейном ограничении системы (2.1) с линейными свойствами по управлению и ограниченности ( или компактности) множества U множество X компактно и не требует специального задания этого свойства в необходимых условиях равновесия. [12]
Формализацию оптимизационной задачи составляют одно нелинейное ограничение в виде равенства и 13 нелинейных ограничений в виде неравенств. В качестве целевой функции принято забойное давление с учетом энергетических затрат на гидротранспорт шлама при квазиламинарном и турбулентном режимах течения бурового раствора. [13]
Здесь в общем случае нескольких нелинейных ограничений с помощью переключателя в зависимости от значения глобального параметра J вычисляется соответствующая функция ограничения. [14]
Осуществив подобную проверку и на других нелинейных ограничениях, получим точку в допустимой области, которая может лежать на одной границе или на пересечениях границ. [15]