Задача - оптимизация - параметр
Cтраница 2
Предметом исследований задачи оптимизации параметров магистральных газопроводов в условиях неопределенности исходных данных является нахождение вероятной совокупности параметров в зоне равно-экономичных решений. При этом допускается, что условия неопределенности распространяются только на основные экономические показатели. [16]
При решении задач оптимизации параметров режима бурения значения коэффициентов А, С, S определяют так, чтобы обеспечить максимальную рейсовую скорость или минимальную стоимость одного метра проходки. Правильный выбор параметров режима бурения повышает качество отработки долот и улучшает технико-экономические показатели строительства глубоких скважин. [17]
В настоящее время задача оптимизации параметров компонентов при заданной принципиальной электрической схеме решается обобщенным на п переменных методом граничных испытаний. Математически это сводится к решению общей задачи нелинейного программирования. [18]
Таким образом решается задача оптимизации параметров пассивных элементов ( резисторов, конденсаторов) при проектировании схем, несмотря на то, что по техническим причинам эти параметры могут принимать лишь определенные дискретные значения. Такое округление до определенных дискретных значений не приводит к существенным ошибкам лишь при больших значениях Xj, а в области малых значений KJ либо в - области узкого крутого оврага ( гребня) целевой функции может привести даже к недопустимому решению. [19]
Поэтому для решения задачи оптимизации параметров пользуются методом эволюционного планирования [8] для выбора рационального сочетания площади контакта плашек F и угла наклона а при заданных толщинах стенки захватываемой насосно-компрессорной трубы, для расчета грузоподъемной силы, при которой поперечная деформация в теле трубы не происходит и плашки не выходят из захвата. [20]
Постановка и решение задач оптимизации параметров ИС имеет два аспекта. Во-первых, необходимо выяснить, что считать критерием качества ИС и, следовательно, что принять за целевую функцию. Во-вторых, необходимо выбрать метод поиска экстремума целевой функции, учитывающий особенности этой функции, и реализовать выбранный метод в алгоритме расчета параметров элементов. [22]
При практическом решении задачи оптимизации параметров циклической адсорбционной установки очень часто оказывается целесообразным деление расчетов на две части. В первой части осуществляется определение оптимальных значений непрерывно изменяющихся параметров адсорбционного процесса для заданных характерных условий, обобщенно охватывающих отдельные случаи применения установки. [23]
На нижнем уровне решаются задачи оптимизации параметров планируемых или реконструируемых объектов - групп ( или отдельных крупных) газовых или газоконденсатных месторождений и систем ( или локальных изолированных) магистральных газопроводов. При этом газотранспортное предприятие ( ГТП) как объект планирования может быть представлено и отдельным газопроводом, и системой связанных закольцованных магистральных газопроводов. Аналогично на уровне газодобывающих предприятий ( ГДП) в качестве объектов планирования могут рассматриваться как отдельные крупные газовые или газоконденсатные месторождения, так и группы месторождений, в которых объекты иногда значительно отличаются друг от друга по своим основным технико-экономическим и геолого-промысловым показателям. Некоторые месторождения могут быть многопластовыми с сильными газогидродинамическими связями между отдельными пластами, что, естественно, должно учитываться при перспективном планировании разработки таких месторождений. На верхнем уровне в качестве объекта планирования рассматривается ЕГС страны. [24]
В случае задания распределения расходов задача оптимизации параметров МКС перестает быть многоэкстремальной и становится задачей выпуклого программирования. [25]
Таким образом, при решении задачи оптимизации параметров ИМС необходимо выбрать ЦФ и метод поиска ее экстремума с учетом конкретных особенностей этой функции. [26]
Степень комплексности подхода к решению задачи оптимизации параметров установок в указанных работах различна. Однако во всех этих работах получен значительный положительный эффект. [27]
Галиуллина и В. И. Черникина приводятся решения задач оптимизации параметров газопровода с помощью метода неопределенных множителей Лагранжа. Отыскиваются оптимальные диаметр и толщина стенки трубы, число компрессорных станций, степень сжатия газа и давление на выходе компрессорной станции из условия минимума приведенных затрат. Объемы транспортируемого газа считаются известными. В последующих публикациях развиваются постановка и методы решения задач оптимизации параметров транспортировки газа. [28]
Выражение (3.176) показывает возможность аналитически исследовать задачи оптимизации параметров системы со случайными сигналами таким же образом, как и в случае детерминированных сигналов. [29]
К рассматриваемому классу задач относится также задача оптимизации параметров конкретного метода, когда затраты ( Э Эв) не критичны к значениям параметров. [30]
Страницы: 1 2 3 4