Cтраница 1
Задача минимизации функционалов решается вариационными методами или методами динамического программирования. Изучение этих методов относится в большей степени к классу оптимальных и самонастраивающихся систем, в которых САУ сама осуществляет поиск в пределах варьируемой структуры ( или параметров) оптимума протекания переходного процесса. [1]
Задача минимизации функционала (5.40) на множестве возможных разделений / объектов на т групп является задачей дискретного программирования. [2]
Задача минимизации функционала (7.26) ничем не отли чается от рассмотренной, и мы можем применить для ее реше ния те же самые рассуждения, которые мы только что исполь зовали. [3]
Задача минимизации функционала (4.505) с ограничениями (4.500), (4.501), (4.506) эквивалентна задаче разыскания стационарной точки функционала Лаграшка (4.528) без всяких ограничений. [4]
Задачи минимизации функционалов принято разделять на две группы. К первой относят нахождение минимального значения функционала, при к-ром несущественно, на каких элементах z достигается искомый минимум. [5]
Задача минимизации функционала (2.5) при условиях (2.1) - (2.4) является общей задачей оптимального управления объектом с сосредоточенными параметрами с дискретным временем. [6]
Если задача минимизации функционала / [ z ] имеет единственное решение z0, то регуляри-зованная минимизирующая последовательность сходится к z0, и в этих условиях для решения неустойчивой задачи минимизации функционала достаточно указать алгоритмы построения регуляризованных минимизирующих последовательностей. [7]
Тогда задача минимизации функционала (2.20) при ограничениях (2.21) - (2.22) называется ляпуновской задачей. [8]
Получим изопериметричеекую задачу минимизации функционала (8.11) при условии, что интеграл (8.9) имеет заданное значение. [9]
В задачах минимизации функционалов, не обладающих свойством устойчивости, для построения последовательностей z, , сходящихся к элементу z, применяют методы регуляризации. [10]
Эйлера для задачи минимизации нек-рого функционала / (), такая вариационная формулировка задачи является еще более естественной; операторы L в подобных ситуациях являются градиентами функционалов / ( и) п наз. [11]
Для решения задачи минимизации функционала наиболее часто применяются методы спуска. При заданном приближении определяется какое-либо направление, в котором функционал убывает, и производится перемещение приближения в этом направлении. Если величина перемещения взята не очень большой, то значение функционала обязательно уменьшится. [12]
Для решения задачи минимизации функционала наиболее часто применяются методы спуска. При заданном приближении определяется какое-либо направление, в котором функционал убывает, и производится перемещение приближения в этом направлении. [13]
Для решения задачи минимизации функционала (5.249) могут быть использованы хорошо разработанные методы математического ( нелинейного) программирования. Естественно, что для реализации этих методов на ЭВМ задачу необходимо дискретизировать - привести ее к конечно-мерной; эту процедуру можно производить с помощью метода конечных элементов. [14]
Тогда в задаче минимизации функционала J ( x) на множестве QS ( A, Щ у системы S ( f, V) существует оптимальное управление. [15]