Cтраница 2
Эффективность систем централизованного обслуживания линейной части газопроводов при использовании различных транспортных средств. [16] |
Отсюда возникает необходимость перебора вариантов, дающих наилучшие показатели эффективности. [17]
Чтобы изложить метод перебора вариантов применительно к задаче оптимизации нормального движения, напомним необходимые для этой цели определения из теории графов. [18]
К преимуществам метода бесповторного перебора вариантов развития ТЭЦ следует отнести: 1) определение всей области решений и на основе ее анализа - действительного оптимума; 2) меньшую трудоемкость по сравнению с предыдущим методом при подготовке исходной информации для проведения расчетов на ЭВМ; 3) возможность проверки устойчивости оптимального решения при изменении исходных данных. [19]
При решении задач перебором вариантов сознательное стремление к идеальному ответу встречается крайне редко. [20]
Внешне она похожа на перебор вариантов, но гораздо проще него. [21]
Среди методов, активизирующих перебор вариантов, наиболее известен метод мозгового штурма. Существует несколько десятков разновидностей этого метода, однако все они лишены красоты, присущей идее чистого мозгового штурма. [22]
В группе летчиков-испытателей практиковались более сжатые переборы вариантов, быстрые формирования действий по типу: нет, это не бустер, так как возникшая перегрузка характерна именно для отказа автопилота. [23]
Алгоритм построен по принципу перебора вариантов от простейшего к более сложному с последовательной оценкой каждого варианта по критериям отбора с учетом преемственности технических решений и максимального использования известного опыта. Перебор вариантов прекращается, как только вариант удовлетворяет системе критериев. [24]
Наиболее сложным разделом программы перебора вариантов является движение назад и связанная с этим необходимость восстановления номера последнего варианта предыдущего хода. Двигаясь вперед, перерабатываем информацию о позиции, и бывает трудно однозначно восстановить предыдущую. Этот вопрос автоматически решается при рекурсивной организации программы. Поэтому алгоритмы с возвратом часто наиболее естественно выражаются в терминах рекурсии. [25]
Другой задачей, требующей перебора вариантов, является, например, исследование режимов, возникающих вследствие отключения отдельных ветвей в данной сети. [26]
Это дает возможность вместо слепого перебора вариантов применить осознанный поиск и найти короткие пути через незнакомую территорию, используя как внешние критерии, так и результаты частичного поиска. Этот метод применим в том случае, если функция управления стратегией обеспечивает создание правильной модели как стратегии поиска, так и внешней ситуации, которой должна удовлетворять создаваемая конструкция ( фиг. [27]
Метод оптимизации сводится к перебору вариантов при дискретно изменяемых оптимизируемых параметрах. С увеличением кратности m масса механизма уменьшается, как правило, резко до некоторого значения кратности т0, которое тем меньше, чем ниже грузоподъемность и больше скорость подъема; при увеличении m сверх т0 масса механизма почти не изменяется. С уменьшением частоты вращения двигателя приведенные затраты уменьшаются, а масса механизма несколько растет. Об оптимизации нагружения механизмов изменения вылета см. в разд. [28]
Последовательность расчетов сводится к перебору вариантов и отбору такого варианта, который обеспечивает минимум потерь и выполнение ограничивающих условий. [29]
Попробуйте решить задачу 9.3 перебором вариантов: полезно еще раз убедиться в неэффективности этого метода. [30]