Cтраница 4
![]() |
Структурная схема пакета программ оптимизации. - - - - - - - - - - информационные связи. - - - - - - - - - - - - управляющие связи. [46] |
Модуль оптимизации обращается к модулю расчета столько раз, сколько нужно для определения экстремума. [47]
Метод декомпозиции с промежуточными ценами основан на применении неопределенных множителей Лагранжа для определения экстремума функции с ограничениями в виде равенств. [48]
Принцип декомпозиции по ценам основан на применении метода неопределенных множителей Лагранжа для определения экстремума функции с ограничениями в виде равенств ( см. стр. [49]
Теоретически при достаточно большом количестве выборок можно доостичь сколь угодно высокой точности определения экстремума. Однако при практически приемлемых вычислительных затратах точность, как правило, недостаточна. Так, если экстремум определяется с точностью е, то при выборке случайных точек необходимо хотя бы один раз попасть в е-окрестность точки экстремума. [50]
Автоматический поиск ( поисковая оптимизация) по своей сути является вариационной задачей определения экстремума некоторого функционала. Существуют различные алгоритмы поиска, обеспечивающие движение системы к точке экстремума. В качестве входных сигналов для такого движения используются или отклонения от точки экстремума, или изменения какой-либо составляющей градиента функции. [51]
Оптимальные параметры системы, соответствующие минимальному значению а2, можно находить методами определения экстремума функции многих переменных. [52]
Для решения задачи оптимизации применялись как прямые, так и непрямые методы определения экстремума критерия оптимизации. Основные трудности при применении этих методов были связаны с наличием ограничений в виде неравенств. [53]
Если в исходной задаче имеется т переменных и п неравенств, то для определения экстремума методом множителей Лагранжа потребуется исследовать 2п ш вариантов решения. [54]
Аналоговые вычислительные машины могут быть использованы также для решения систем алгебраических уравнений, определения экстремумов нелинейных функций нескольких аргументов [2], для решения некоторых дифференциальных уравнений в частных производных. Однако применение этого класса машин ограничено относительно невысокой точностью ( по сравнению с ЦВМ), неприспособленностью большинства АВМ для проведения итерационных вычислений. Основной областью применения АВМ является поэтому моделирование, расчет и исследование неустановившихся динамических процессов в элементах электрических аппаратов. [55]