Условная оптимизация

Cтраница 1

Условная оптимизация начинается с последнего 12-го шага. [1]

Классы методов безусловной оптимизации. [2]

Задача условной оптимизации (3.16) может быть сформулирована как задача безусловной оптимизации с помощью методов Лагранжа или штрафных функций. Тогда применяются методы безусловной оптимизации. [3]

Задачи условной оптимизации относятся к области нелинейного программирования. Предположим, что целевая функция подлежит минимизации. [4]

Задачи условной оптимизации, заключающиеся в минимизации некоторого критерия оптимальности с ограничениями на область существования переменных проектирования, относятся к классу задач математического программирования. [5]

Произведем условную оптимизацию так, как это Гыло описано выше, начиная с последнего, Л - ro шага. Каждый раз, когда мы подходим к очередному шагу, пмоя запас средств S, мы пробуем выделить на этот шаг то или другое количество средств, берем выигрыш на данном шаге по таблице 13.1, складываем с уже оптимизированным выигрышем на всех последующих шагах до конца ( учитывая, что средств у нас осталось уже меньше, как раз на такое количество средств, которое мы выделили) и находим то вложение, па котором эта сумма достигает максимума. [6]

Произведем условную оптимизацию так, как это было описано выше, начиная с последнего, 5-го шага. Каждый раз, когда мы подходим к очередному шагу, имея запас средств S, мы пробуем выделить на этот шаг то или другое количество средств, берем выигрыш на данном шаге по таблице 13.1, складываем с уже оптимизированным выигрышем на всех последующих шагах до конца ( учитывая, что средств у нас осталось уже меньше, как раз на такое количество средств, которое мы выделили) и находим то вложение, на котором эта сумма достигает максимума. Это вложение и есть условное оптимальное управление на данном шаге, а сам максимум - условный оптимальный выигрыш. [7]

Исходную задачу условной оптимизации, содержащую функции ограничений, обычно сводят к задаче безусловной оптимизации, что позволяет использовать для ее решения хорошо отработанные методы поиска безусловного экстремума, рассмотренные в предыдущих параграфах. [8]

Вообще задачи условной оптимизации более сложны, чем задачи безусловной оптимизации. Для их решения используют специально разработанные методы программирования с ограничениями. Одним из таких методов, которые относятся к методам поиска глобального экстремума, является метод сканирования, состоящий в том, что допустимая область поиска, определяемая системой ограничений, разбивается на k подобластей, в центре каждой из которых определяется значение целевой функции. Если целевая функция зависит от п параметров, необходимо выполнить kK вариантов расчета. Для надежного определения глобального минимума необходимо увеличивать число k подобластей, что приводит к большим затратам машинного времени. [9]

В задачах условной оптимизации, в которых ограничения заданы только в виде неравенств, возможно построение обобщенного критерия оптимальности с помощью барьерных функций. Значения, принимаемые барьерной функцией, неограниченно возрастают при приближении к границе допустимой области. [10]

При решении задач условной оптимизации целесообразно использовать методы безусловной оптимизации, учитывая большое количество разработанных по этим методам программ. С этой целью задача условной оптимизации сводится к задаче безусловной оптимизации устранением ограничений путем преобразования параметра xt, на значения которого наложены ограничения, в неограничиваемый. [11]

Сведение исходной задачи условной оптимизации к последовательности задач безусловной оптимизации может быть выполнено с помощью функций штрафа. [12]

Если решается задача условной оптимизации ( размерность вектора х небольшая) и нет априорной информации относительно расположения экстремума целевой функции, целесообразно генерировать план эксперимента, используя равномерный закон распределения случайных величин на допустимой области. [13]

Разработан совмещенный алгоритм условной оптимизации технологических параметров по технико-экономическому критерию эффективности и определения совокупности конструктивных и технологических параметров, соответствующих нормализованной поверхности теплообмена. [14]

Итак, решение задачи условной оптимизации при нескольких ограничениях сведено к многократному решению задачи условной оптимизации с одним ограничением. Здесь же возникает задача оптимального изменения симплекса Р, например, правило выбора изменения Р и выбор шага изменения АР. [15]

Страницы: 1 2 3 4