Cтраница 1
Развитие методов оптимизации вызвано появлением цифровых ЭВМ, для которых классические эвристические и полуэвристические методы синтеза моделей оказались неприемлемыми. Классические методы непомерно трудоемки для проведения вычислений многомерных систем, удовлетворяющих многим условиям и ограничениям. [1]
Развитие методов оптимизации режимов бурения характеризуется углубленным многофакторным анализом и применением современного математического аппарата. Для практики не потеряли значения и простые методы построения и анализа функций одной или двух переменных типа vM6K f ( P); имах / ( n); uMex / ( f, n) и др. Экстремум функции в случае одной переменной легко найти по стационарной точке. [2]
Развитие методов оптимизации процессов разделения в современной теории и практике обогащения полезных ископаемых, как показал проведенный нами анализ, идет в двух различных направлениях. Это положение, единогласно принимаемое за аксиому как отечественными, так и зарубежными специалистами, как мы увидим, не совсем справедливо. [3]
Намечены пути развития методов оптимизации для унификации форм документов, включающие в себя учет дополнительных особенностей документов и реализацию полученных расчетов в виде макетов бланков, изготавливаемых с помощью выходных устройств ЭЪЦ, Это будет способствовать реализации и внедрению прогрессивных методов централизованного расчета и изготовления макетов бланков. [4]
В связи с развитием методов оптимизации технологических процессов бурения скважин с применением средств вычислительной техники возникает задача представления основных параметров режима бурения в цифровой форме. [5]
Второе направление в развитии методов оптимизации более молодое. Оно возникло в середине 30 - х годов. [6]
Следовательно, рассмотренные два направления в развитии методов оптимизации как бы дополняют друг друга. Однако использовать одновременно оба метода довольно сложно и неудобно, хотя они в совокупности могут дать и истинные значения оптимальных параметров процесса и его количественную характеристику, пригодную для оценочного сопоставления. [7]
Совершенствование ОАСУС не может быть осуществлено без развития методов оптимизации машиностроения и совершенствования форм управления механизацией строительства. АСУС формируется из взаимосвязанных типовых задач, позволяющих путем ввода исходных данных подготовить варианты управленческих решений. Следовательно, внедрению АСУС предшествует отработка круга типовых задач, методов их логического и математического описания, формализации и решения с привлечением ЭВМ. [8]
Поэтому к книге надо относиться не как к монографии, характеризующей сегодняшний уровень развития методов оптимизации, а скорее как к работе, которая отражает интересы автора. [9]
Представлены в основном три направления исследований: совершенствование методов математического моделирования процессов разработки, развитие методов оптимизации применительно к вопросам разработки месторождений, некоторые вопросы формирования месторовдений. [10]
Тем не менее в основном безлюдные заводы, по-видимому, останутся чем-то вроде редкости, пока не ускорится развитие методов оптимизации таких систем и пока то, что подразумевается под эффектом интеграции, объясненным в гл. Прогноз Мичиганского университета в США утверждает, что в настоящее время прямая экономия труда представляет около 60 % общей экономии от использования роботов, но предска зывает, что к 1990 г. она будет составлять только около трети, в то время как экономия от улучшения использования производственных запасов и другие факторы окажут большое влияние. [11]
Движение к экстремуму целевой функции по сопряженным направлениям позволяет существенно ускорить поиск, поэтому в работах, посвященных развитию методов оптимизации, значительное внимание уделяется улучшению выбора сопряженных направлений. Особенно эффективен поиск сопряженных направлений с одновременным накоплением информации о гессиане критерия оптимальности. Рассматриваемый класс методов носит название методов переменной метрики или квази-ньюто-новских методов. [12]
Следует заметить, что почти во всех публикациях до 1970 г. проблема оптимизации освещалась с точки зрения лишь одного, заранее фиксированного скалярного показателя качества системы, что для многих практических задач было явно недостаточно. Дальнейшее совершенствование и развитие методов оптимизации существенно связано с проблемой оптимизации векторных показателей качества системы. [13]
Со времени появления первых языков программирования стало ясно, что наиболее действенным методом повышения эффективности программ является выполнение оптимизирующих преобразований над программами. В общем случае оптимизирующие преобразования бывают двух видов: машинозависимые и машинонезависимые. Уже накоплен большой теоретический и практический опыт разработки и создания оптимизирующих трансляторов, генерирующих достаточно эффективные объектные коды с точки зрения требований к объему опера тивной памяти. В то же время развитие методов маши-нонезависимой оптимизации существенно отстает от требований практики. [14]
В практических исследованиях значительная часть проблем не сводится к задачам, удовлетворяющим сформулированным здесь требованиям. Прежде всего бросается в глаза второе требование - требование достаточной простоты моделей. Действительно, сложность экономических процессов приводит к сложным математическим моделям этих процессов. И все же это требование носит чисто технический характер: оно может быть постепенно удовлетворено для все более широкого класса задач по мере развития методов оптимизации. [15]