Поиск - оптимальный параметр
Cтраница 2
В основу методики поиска оптимальных параметров ренжз слон-вой ректификационной колонны положены разработанные уравнения взаимосвязи показателей качества нефтепродуктов с технологическими параметрами режима колонны с учетом типа разделяемой нефтя и получаемого ассортимента нефтепродуктов. [16]
Критериями качества при поиске оптимальных параметров могут быть стоимость Ф, масса М или объем V аппарата. [17]
Так, например, поиск оптимального параметра диаметра труб конвективной части при фиксированном значении остальных переменных приводит к наименьшему граничному значению диаметра труб, равному 25X3 мм, глобальный оптимум соответствует диаметру 28X3 мм. Необходимо отметить, что локальные оптимумы при варьировании всех переменных оказались практически а границах допустимой области изменений. Таким образом, имеют место локальные условные экстремумы. [18]
 |
Целевая функция с локальными жстремумами.| Целевая фуни-цня с оврагами. [19] |
При использовании направленных методов поиска оптимальных параметров возникает ряд проблем, связанный с наличием так называемых локальных экстремумов целевой функции. На рис. IV.2.4 изображена целевая функция одного параметра г. Точки А и С являются локальными минимумами целевой функции, а точка б - глобальным минимумом. [20]
В программах реализован алгоритм поиска оптимальных Параметров ленточных конвейеров способом направленного перебора. [21]
В соответствии с этим процедура поиска оптимальных параметров системы сводится к следующему. Пусть К - счетчик числа точек ( е), в которых выполняются нелинейные ограничения (3.20), (3.24); Р - счетчик числа точек, в которых ограничения (3.20), (3.24) не выполняются. При этом, если текущее G 00пт, то значению G на данном шаге поиска присваивается значение G0nr и отыскивается ближайший к этой точке локальный экстремум ( минимум) по методике градиентного спуска. Затем процесс вычислений повторяется. [22]
Трудности, вызванные многомерностью задачи поиска оптимальных параметров настройки САР, могут быть преодолены путем разбивки всей системы регулирования на малосвязанные части и моделирования отдельных частей на аналоговых электронно-вычислительных машинах. [23]
Применяя метод векторной оптимизации к задаче поиска оптимальных параметров конденсатора и системы охлаждения, авторы ставили перед собой две цели: получить новую, заранее трудно предсказуемую информацию о возможных компромиссных решениях, удовлетворяющих одновременно нескольким противоречивым критериям качества, а также проверить эффективность самого метода и некоторых его модификаций в условиях данной задачи. [24]
Этот критерий является составной частью алгоритма поиска оптимальных параметров режима в сложной ректификационной колонне. [25]
На рис. 2 приведена общая блок-схема поиска оптимальных параметров режима сложной ректификационной колоты. [26]
При дискретном наискорейшем спуске выигрыш во времени поиска оптимальных параметров достигается за счет увеличения рабочего шага и исключения пробных шагов для определения частных производных в каждой точке траектории, хотя траектория спуска может оказаться длиннее, чем при непрерывном спуске по антиградиенту. [27]
Таким образом, нахождение наиболее плотного расположения заготовок сводится к поиску оптимальных параметров в пространстве Зп измерений. Если рассматривать сформулированную задачу автоматического составления карт раскроя в полном объеме ( раскладка десятков тысяч различных деталей на тысячах листов стали оптимальным образом), то она, очевидно, будет трудной даже при наличии ЭВМ третьего и четвертого поколения. [28]
Таким образом, задача синтеза САР распадается на ряд отдельных задач вариационного поиска оптимальных параметров настройки регуляторов и определения для каждого варианта САР при его оптимальных настройках значений Kcmln - Однако каждая отдельная задача определения оптимальных настроек регуляторов и соответствующих им показателей качества системы является достаточно сложной. [29]
Агрегация сетевой модели предприятия не уменьшает вычислительных трудностей настолько, чтобы комбинаторную задачу поиска оптимальных параметров дуг агрегированной сетевой модели можно было решать сразу для всех дуг сети, рассчитывая затем пропускные способности агрегированных дуг по соотношениям (VII.16), (VI.1), (VI.2) на каждом интервале горизонта планирования и решая задачу линейного программирования для агрегированной сети. [30]
Страницы: 1 2 3 4