Постановка - оптимизационная задача
Cтраница 3
Методика управления процессами добычи газа при эксплуатации газовых месторождений севера Тюменской области, рассмотренная в данной книге, представляет собой дальнейшее развитие научных основ разработки месторождений на базе использования методов оптимизации и ЭВМ. Значение работы состоит в том, что в ней исследуется общий принцип постановки оптимизационных задач независимо от того, каким методом решается та или иная конкретная задача. [31]
В работе А. И. Бояринова и В. В. Кафарова [19] экономический критерий оптимизации процесса сформулирован в виде функции от производительности, объема капитальных вложений, эксплуатационных затрат и качественных показателей выпускаемого продукта. Указывается, что конкретный вид этой функциональной зависимости может быть различным для разных вариантов постановки оптимизационной задачи. Общим для всех случаев выражения критерия оптимальности является то, что его записи в конкретной форме должен предшествовать тщательный всесторонний анализ оптимизируемого процесса. Приводятся аналитические формулы для подсчета отдельных составляющих себестоимости продукции и описываются условия, при выполнении которых может быть решена задача выбора оптимальной производительности оборудования при использовании различных экономических оценок ( прибыли, нормы прибыли, нормы рентабельности) в качестве критерия оптимальности. [32]
 |
Комплексная матричная модель управления развитием БТС. [33] |
БТС позволяет укруп-ненно оценить целесообразность и, главное своевременность появления в планируемом или прогнозируемом временном интервале той или иной разновидности БТС. Эта оценка осуществляется с точки зрения потребностей в данной БТС отдельных отраслей и народного хозяйства в целом, а также с точки зрения перспектив ресурсно го обеспечения создания данной БТС в намечаемые сроки. Такая системологическая постановка оптимизационной задачи позволяет с переходом к уровню опытно-конструкторских работ варьировать темпы создания различных БТС и, следовательно, создает реальные предпосылки для формирования стратегий в планировании научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ. [34]
В докладе предложены методы конструирования постановок задач оптимизации с соответствующими критериями идентичности на основе многокритериального описания отклонения модельных данных от реальных и применения принципов оптимальности ( принципов абсолютной и относительной уступки, принципов идеальной и антиидеальной точки, принципа минимакса) для объединения отклонений в единые оценки. В результате порождается семейство постановок оптимизационных задач. Выбор наиболее подходящей постановки задачи и критерия идентичности или их конструирование проводятся в диалоге с ЛПР. Гибкость предложенного подхода достигается за счет диалога с ЛТТР, формализации его требований к точности идентификации и выбора постановки оптимизационной задачи на основе этих требований из множества предлагаемых постановок задач. [35]
Феномен стабилизации функций при больших размерностях довольно существенно влияет на понимание и трактовку задач оптимизации. Упрощенно говоря, суть дела заключается в следующем. Поэтому ошибки исходных данных могут сводить на нет усилия, направленные на точное решение задачи. Задание, например, сотни параметров с округлением до второго знака, может в принципе менять значение целевой функции в несколько раз. Кроме того, из-за неточностей моделирования сами постановки оптимизационных задач при больших размерностях становятся непохожи на реальность. Возникает парадокс: чем больше учтено факторов, тем хуже становится модель. [36]
Адекватность модели должна быть проверена на основании сравнения результатов измерений при реализации процессов с результатами предсказания модели при заданных значениях входных и управляемых переменных. При этом необходимо иметь в виду, что сложность процессов бурения и стохастическая природа внешних воздействий крайне усложняет этот тип работ по оптимизации. В результате естественного желания увеличить точность предсказаний исследователю приходится вводить все большее число переменных, и это начинает входить в противоречие с действительными возможностями по сбору исходной информации в условиях промышленного применения. Для устранения подобного противоречия необходимы предельно корректная формулировка задач оптимизации и разработка алгоритмов ее решения, которые должны основываться на доступной для современного уровня развития информации. Это - гарантия реализуемости получаемых оптимальных решений, но при этом следует принять во внимание тот факт, что постановка оптимизационных задач должна соответствовать возможностям системы переработки информации с помощью ЭВМ по алгоритмам поиска оптимальных технико-технологических решений. Последнее означает, что объем и качество доступной исходной информации должны давать возможность максимально эффективного использования математической постановки задачи и возможностей ЭВМ. [37]
Вместо нее решаются различные частные задачи, относящиеся к У. Для предприятий и товарных баз устанавливается норма запаса, переходящего на начало очередного планового периода и обеспечивающего потребителей с момента начала планового периода до поступления первой поставки. Устанавливаются также нормативные верхние и нижние значения запасов. Превышение верхней нормы расценивается как неоправданное омертвление средств, нарушающее систему материально-технич. Для сравнения текущего уровня запаса с переходящими верхними и нижними нормативами постоянно функционирует система оперативного учета и контроля за состоянием запасов. Система учета базируется на средствах вычислит, техники и является одной из подсистем автоматизированных систем управления. Для вычисления значений норм и выработки методов регулирования запасов разрабатываются и частично применяются на практике модели многофакторного анализа и др. зкономико-математич. При постановке оптимизационных задач используются различные критерии оптимальности. [38]
Рассмотрены основные принципы эволюции в живых и искусственных системах. Проанализированы подходы к построению архитектур искусственных систем на основе различных моделей эволюции. Описаны основные проблемы синергетики. Рассмотрены состояния, проблемы, перспективы, способы построения и развития иерархических искусственных систем. Исследованы стратегии взаимодействия поисковых методов и эволюционного моделирования. Приведены нестандартные архитектуры решения инженерных задач, позволяющие получать набор квазиоптимальных решений за полиномиальное время. Сформулированы ряд положений и основные принципы теории эволюционного моделирования. Проанализирована теорема генетических алгоритмов, показывающая вероятность выживания лучших решений. Сформулирована постановка оптимизационных задач принятия решений на графах. Описаны генетические операторы, использующие фрактальные структуры, методы дихотомии, золотого сечения и чисел Фибоначчи. Рассмотрены подходы к решению основных инженерных задач. [39]
Страницы: 1 2 3