Cтраница 3
Мы предлагаем следующий подход: построить обобщенное дерево Прима, с помощью матрицы расстояний, затем, имея структуру, вычислить стоимости единицы длины отдельных участков, после чего при фиксированных, стоимостях и структуре решить задачу оптимального размещения дополнительных точек. [31]
При проектировании систем комплексной автоматизации объектов большое значение приобретает ЭВМ для расчета расхода кабельной продукции, рациональной трассировки кабельных соединений и оптимального размещения щитов и аппаратуры автоматики. Решены задачи оптимального размещения аппаратуры автоматики и трассировки кабельных линий связи в помещения ДП КС и ГЩУ КД. [32]
Так, решение задачи оптимального размещения капиталовложений на многолетний период сводится к по-следоват. [33]
Кроме того, в сложных условиях Севера при более редкой сети промысловых объектов и коммуникаций с применением крупных кустов повышается гибкость системы обустройства и создаются возможности перемещения сооружений с трудных участков на более благоприятные. Эти возможности полностью используют при решении задач оптимального размещения систем обустройства в условиях многолетнемерзлых пород. [34]
В практической деятельности постоянно возникают задачи наилучшего размещения оборудования ( или средств обслуживания) в сетях или графах. В частности, если граф представляет сеть дорог и вершины соответствуют отдельным районам, то можно поставить задачу оптимального размещения больниц, полицейских участков, пожарных частей и многих других крайне необходимых предприятий и служб. При этом самая отдаленная вершина графа должна находиться но крайней мере от одного пункта обслуживания на минимально возможном расстоянии. К таким задачам относятся задачи размещения аварийных служб, и поэтому объективным требованием здесь является минимизация наибольшего расстояния от произвольной вершины графа до ближайшего к ней пункта обслуживания. По очевидным причинам задачи такого типа называются минимаксными задачами размещения. Полученные при решении этих задач места размещения пунктов обслуживания называются центрами графа. [35]
В практической деятельности постоянно возникают задачи наилучшего размещения оборудования ( или средств обслуживания) в сетях или графах. В частности, если граф представляет сеть дорог и вершины соответствуют отдельным районам, то можно поставить задачу оптимального размещения больниц, полицейских участков, пожарных частей и многих других крайне необходимых предприятий и служб. При этом самая отдаленная вершина графа должна находиться по крайней мере от одного пункта обслуживания на минимально возможном расстоянии. К таким задачам относятся задачи размещения аварийных служб, и поэтому объективным требованием здесь является минимизация наибольшего расстояния от произвольной вершины графа до ближайшего к ней пункта обслуживания. По очевидным причинам задачи такого типа называются минимаксными задачами размещения. Полученные при решении этих задач места размещения пунктов обслуживания называются центрами графа. [36]
Материальные модели в логистике, как и в других случаях, воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого субъекта или процессов. В качестве примера можно привести создание уменьшенных макетов предприятий и отдельных подразделений, входящих или не входящих в логистическую систему, что позволяет решить задачу оптимального размещения оборудования, организации грузовых потоков, дислокации материальных ресурсов, создания соответствующей инфраструктуры. [37]
Проблема выбора эффективной хозяйственной политики формализуется с помощью методов теории оптимизации, примененной к задачам метеорологии. В частности, задача оптимального размещения промышленных комплексов с учетом санитарно-допу-стимых норм загрязнения окружающей среды формулируется математически как вариационная задача с ограничениями. [38]
Ориентация азотной промышленности на использование природного газа при планируемой широкой разветвленное сети газопроводов обеспечивает возможность производства азотсодержащих удобрений ( и полупродуктов) в большинстве районов их потребления примерно с одинаковыми приведенными затратами на производство единицы ( 1 т) азота. Качество азотсодержащих продуктов ( содержание азота и физико-химические свойства) не зависит от вида используемого сырья. Все это значительно упрощает задачу оптимального размещения азотнотуковых предприятий. [39]
Для сложной многониточной системы трубопроводов, характеризующейся высокой степенью разветвленное ЛЧ, различными внешними условиями эксплуатации, различным возрастом и состоянием действующих ниток, интенсивность потока отказов и повреждений ( х) целесообразно представить в виде некоторой ступенчатой функции. В рамках системы ТОиР, охватывающей некоторый регион обслуживания, подобное разбиение ЛЧ на участки с различными значениями показателей надежности позволяет сформировать определенные наборы элементов и объектов с близкими значениями параметра потока отказов. Такой подход имеет принципиальное значение при дальнейшем рассмотрении задач оптимального размещения и формирования ремонт-но-эксплуатационных подразделений, стратегического планирования контрольно-восстановительных мероприятий на объектах ЛЧ, выбора уровня механовооруженности и комплектации отдельных ЛЭС. [40]
Размещение локальных и глобальных переменных производится по одним и тем же принципам. Анализ комплексов программ управления показывает, что они используют преимущественно переменные с ограниченными точностями или булевы переменные. Поэтому в целях экономии памяти, особенно для многоразрядных специализированных ЭВМ, задача оптимального размещения с применением плотной упаковки в памяти приобретает весьма важное значение. [41]
Размещение локальных и глобальных переменных производится по одним и тем же принципам. Анализ комплексов программ управления показывает, что они используют преимущественно переменные с ограниченными точностями или булевские переменные. Поэтому в целях экономии памяти, особенно для многоразрядных специализированных ЭВМ, задача оптимального размещения с Применением плотной упаковки в памяти приобретает весьма важное значение. [42]
Наименьшее число ветвлений обеспечивает стратегия волнового ветвления, что соответствует минимальному количеству рассматриваемых альтернативных вариантов решения при поиске оптимального решения. Но большой объем информации о висячих вершинах ДВР, что соответствует информации о промежуточных вариантах размещения ЕО, усложняет организацию вычислительного процесса и резко увеличивает необходимый объем оперативной памяти ЭВМ. Хотя стратегия лучевого ветвления дает наибольшее число ветвлений, а следовательно, и наибольшее число просматриваемых вариантов решений, она является наиболее предпочтительной при решении сложных эвристическо-комбинаторных задач оптимального размещения ЕО. Это вызвано простотой организации вычислительного процесса на ЭВМ и меньшим требуемым объемом оперативной памяти, необходимой для запоминания характеристики активных вершин ДВР. [43]