Глобальная оптимизация

Cтраница 1

Глобальная оптимизация - процесс поиска экстремума или экстремумов функционала, который в эволюционном моделировании соответствует приспособленности особи, интерпретируемой как ее способность решать поставленную задачу. [1]

Глобальная оптимизация эффективности ПС в таком виде на всем жизненном цикле tK весьма сложна, и в большинстве случаев у разработчиков превалирует стремление оптимизировать затраты на некотором интервале времени. [2]

Глобальную оптимизацию может обеспечить только метод сканирования. Однако он очень трудоемок и для многопараметрических задач неприемлем. [3]

Глобальной оптимизацией называется оптимизация химико-технологических комплексов в целом, включающая оптимизацию каждого агрегата и процесса, входящего в ХТК в соответствии с целевой функцией последнего. [4]

Блок глобальная оптимизация осуществляет общую стратегию процесса получения оптимального проекта. Блок синтез выдает некоторую схему, которая анализируется в следующем блоке на допустимость, там же вычисляются многочисленные параметры, описывающие функционирование схемы и характеризующие ее эффективность. [5]

Задачи глобальной оптимизации решаются с помощью перебора значений переменных, от которых зависит целевая функция. [6]

При глобальной оптимизации вопрос об увеличении селективности процесса или производительности каждого реактора или региона решается в соответствии с необходимостью получить наилучшие значения целевой функции всего комплекса в целом. [7]

Задачи глобальной оптимизации многоэкстремальных объектов представляют собой наиболее широкий класс задач поисковой оптимизации. Именно поэтому в последнее время возник острый интерес к методам решения таких задач. [8]

Первый этап глобальной оптимизации ХТК - декомпозиционная глобальная оптимизация - призван произвести увязку тепловых и материальных потоков комбината с целью достижения максимальной выгоды ( в любом желаемом смысле) от реализации комплексного процесса. [9]

График функции. [10]

Приступим к описанию алгоритмов глобальной оптимизации. [11]

Предлагаемый метод разделения задачи глобальной оптимизации химических комплексов дает возможность на каждом этапе решать задачи значительно меньшей размерности. Однако даже в этом случае каждая из этих задач остается нелинейной и многомерной. Поэтому необходимы дальнейшее совершенствование математических методов поиска оптимальных решений этих задач, разработка усовершенствованных алгоритмов и программ для решения специфических химико-технологических задач на современных ЭВМ. [12]

Поскольку даже в двух простейших задачах глобальной оптимизации встретились столь значительные трудности, вряд ли можно ожидать, что будет построен достаточно эффективный алгоритм, дающий решение задачи оптимизации в любом случае. [13]

Наибольшую трудность для автоматизации представляют синтез и глобальная оптимизация. В настоящее время основные трудоемкие расчеты во всех указанных процессах могут быть автоматизированы, причем определенная часть работы в этом направлении уже проделана. [14]

Сложные многокритериальные задачи ( с их проблемой глобальной оптимизации) поиска стабильных и эффективных решений и их комбинаций на достаточно сложных прикладных моделях требуют изучения более гибких методов, алгоритмов и процедур оптимизации управления ММС. Поэтому актуально применение двухэтапных алгоритмов оптимизации с сетевым поиском начальных приближений и точным решением в локальной области. [15]

Страницы: 1 2 3 4