Cтраница 1
Двухуровневая процедура заключается, собственно, в двухэтажном сравнении текущих значений полиномов ( 11) и ( 13) с элементами массивов Pi3 и Р соответственно. [1]
Применим к этой задаче двухуровневую процедуру синтеза. [2]
Предлагаемый подход относится к иерархическим и представляет собой двухуровневую процедуру распознавания. На первом уровне осуществляется распознавание принадлежности ситуации X к той или иной области компетентности В; на втором - решение правила, соответствующего данной области, отождествляется с решением всего коллектива. [3]
Рассмотрим приведенный в [25] алгоритм, осуществляющий: двухуровневую процедуру решения задачи. [4]
В дальнейшем нам удобно будет считать, что метод структурной минимизации риска реализует двухуровневую процедуру минимизации: сначала на каждом элементе Si структуры (4.4) выбирается функция Fx, al), минимизирующая величину эмпирического риска, а затем из q отобранных функций выбирается такая, которая доставляет-величине риска гарантированный минимум. [5]
Следует отметить, что до сих пор нет достаточно эффективных алгоритмов решения общих задач типа ( VII7) с большим числом переменных. Отсюда в общем случае двухуровневая процедура синтеза схем в настоящее время малоприменима. Однако она может использоваться для решения некоторых частных задач. [6]
Для решения общих задач нелинейного программирования достаточно, чтобы функция В обладала только первыми двумя свойствами. При этом для решения задачи 1 с модифицированной функцией F возможно применение описанной выше двухуровневой процедуры оптимизации. [7]
Рассмотрим еще один пример. Пусть в схеме имеется последовательно-параллельная совокупность реакторов и требуется найти оптимальное сочетание числа параллельных ветвей с числом реакторов в каждой ветви при сохранении остальной структуры схемы неизменной. Легко видеть, что применение двухуровневой процедуры синтеза приведет к необходимости решения на втором уровне задачи ( VII8), где пг - число ветвей и щ - число реакторов в каждой ветви. [8]
С указанной целью группу блочных переменных Vj нужно обновлять не сразу после оптимизации / - го блока, а только после оптимизации всех блоков. Если при этом одновременно с обновлением v, увеличивать штрафной коэффициент / с, то тем самым будет построена описанная двухуровневая процедура. [9]
Методы иерархической оптимизации в наибольшей мере соответствуют задачам управления сложными ГТС, обладающими характерными свойствами больших систем управления. Однако практическое освоение этих методов эффективно только в интегрированной многоуровневой АСУ газоснабжением с четким взаимодействием уровней. В работе [71] обсуждаются постановки задач иерархической оптимизации, проводится мысль о том, что метод динамического программирования может успешно применяться, если иметь предварительно построенные оптимальные характеристики КС. В работе [76] предлагается двухуровневая процедура оптимизации газопровода лучевой структуры по критерию минимума затрат. На верхнем уровне оптимизируется распределение степеней сжатия по КС без предварительного построения их оптимизационных характеристик. Ввиду этого реализуемость режима при расчетах на нижнем уровне не гарантирована. В книге [29] разработана иерархическая модель оптимизации ЕСГ СССР ( или любой крупной ГТС); энергоэкономические характеристики отдельных объектов и подсистем предлагается строить в функции потока газа, что в наибольшей мере приемлемо для балансовых моделей. [10]