Cтраница 1
Высокая размерность задачи (3.73) для нефтеперерабатывающих предприятий обусловливает необходимость выбора эффективного с вычислительной точки зрения алгоритма ее решения. Одним из эффективных способов решения задачи большой размерности является метод декомпозиции. [1]
Перечисленные этапы системного подхода преодолевают первую трудность проблемы оптимизации - высокую размерность задачи. [2]
Прямой перебор вариантов схем с ростом числа потоков практически невозможен из-за высокой размерности задачи. Практически уже для шестипоточной схемы необходимо рассмотреть 1011 вариантов схемы Поэтому использование эвристик и допущений весьма желательно. Правда, метод может давать иногда заведомо неоптимальные решения, что приводит к необходимости использовать другие эвристики в таких ситуациях. Основным требованием к синтезируемой схеме является максимальная степень рекуперации тепла. [3]
Применение фреймов при автоматизированном поиске оптимального варианта компоновки дает возможность - существенно снизить высокую размерность задач оптимального размещения ЕО и оптимальной трассировки ТП, если рассматриваются только технологически и конструкционно-рациональные зоны расположения каждой ЕО и прокладки трасс. [4]
Из-за необходимости учета такого большого количества разнообразных факторов, влияющих на выбор оптимального варианта, а также высокой размерности задачи, рассматриваемой при реальном проектировании сетей ЭЭС, в настоящее время оказалось невозможно создать оптимизационную модель, в которой достаточно строго были бы отражены перечисленные выше факторы и которая позволила бы найти оптимальную сеть достаточно большой размерности. [5]
Применение ФР при подготовке ЛПР в диалоговом режиме специального массива исходных данных для размещения ЕО позволяет существенно снизить высокую размерность задачи оптимального размещения ЕО, поскольку рассматриваются только рациональные варианты расположения каждой ЕО. [6]
Для крупных систем решение оптимизационной задачи на достижение глобального оптимума целевой функции практически не реализуется из-за сложности исследуемой системы, высокой размерности задачи, разнохарактерных, а часто и взаимосвязанных параметров и пр. [7]
Высокие размерности задач проектирования, необходимость выполнения многих вариантов решения систем уравнений при проектировании ЭВМ и других сложных технических объектов обусловливают большие затраты вычислительных ресурсов. Поэтому повышение экономичности методов анализа при соблюдении требований точности является актуальной задачей - создания и совершенствования математического обеспечения САПР. Эта задача решается на основе идей и методов, группируемых в несколько направлений. [8]
Сложная структура разветвленного комплекса вызывает ряд сложностей в создании системы управления. Основная сложность связана с высокой размерностью задачи управления. Поэтому часто общая задача управления разбивается на части, осуществляется декомпозиция - замена задачи высокой размерности рядом задач меньшей размерности. Строится иерархическая система управления, позволяющая на каждом уровне решать задачу приемлемой размерности. [9]
В маршрутах проектирования БИС и СБИС к числу основных проектных процедур относятся верификация логических и функциональных схем, синтез и анализ тестов. В этих процедурах требуется многократное выполнение моделирования логических схем. Однако высокая размерность задач логического моделирования ( СБИС насчитывают. Преодоление затруднений, обусловливаемых чрезмерной трудоемкостью вычислений, происходит в двух направлениях. Важно отметить, что появление СБИС не только порождает потребности в таких спецпроцессорах, но и обусловливает возможности их создания с приемлемыми затратами. Разработанные к настоящему времени МЛМ функционируют совместно с универсальными ЭВМ и обеспечивают скорость моделирования 10е - 109 вентилей в секунду. [10]
Важное место в маршрутах проектирования отводится процедурам моделирования и верификации. Принципиальные основы математического обеспечения этих процедур разработаны и реализованы во многих программно-методических комплексах. Однако трудности, связанные с высокой размерностью задач, не преодолены. В дополнение к упомянутым выше задачам математической физики можно назвать еще ряд задач, для которых имеющиеся средства недостаточны для получения удовлетворительного решения. [11]
Оптимизация вида тепловой системы и параметров ТЭС МК является типичной задачей прикладного нелинейного программирования. Наличие 24 оптимизируемых параметров ( 12 для зимнего режима и столько же для летнего) обусловливает высокую размерность задачи, требующей для своего решения применения ЭВМ. [12]
Тепловое объединение потоков внутри схемы является одним из путей повышения энергетической эффективности производства. За исключением отдельных работ [37, 56-58], эта проблема при синтезе технологических схем разделения многокомпонентных смесей не рассматривается, что объясняется высокой размерностью задачи и вычислительными трудностями оптимизации системы высокого порядка. Так, при разделении пятикомпонентной смеси имеется 14 различных вариантов схем и 20 типов колонн. [13]
Средства функционального диагностирования дискретных объектов являются чаще всего встроенными средствами контроля. Обычные ( несамопрове-ряемые) средства контроля обладают тем недостатком, что для проверки их исправности или работоспособности необходимо периодическое или эпизодическое тестирование с имитацией неисправностей контролируемых объектов. Кроме двух-выходных самопроверяемых схем встроенного контроля, известны также схемы с одним выходом, исправность ( работоспособность) которых проверяется автоматически путем простейшего их тестирования при подаче на дополнительный вход периодически меняющегося двоичного сигнала. Высокая размерность задач при диагностировании разрешается достаточно удовлетворительно в результате выделения в сложном объекте его относительно простых функционально самостоятельных частей. Для каждой части строится своя локальная система диагностирования. Выходы локальных систем могут быть использованы на месте, например, для индикации неисправных, функционально законченных частей, а также для получения обобщенного сигнала о техническом состоянии объекта в целом, вырабатываемого общей системой функционального диагностирования. [14]
Следует однако подчеркнуть, что задача управления (IX.1) - (IX.7) математически очень сложна и обычно неразрешима в реальном масштабе времени. Для этого имеются следующие причины. Во многих случаях не существует даже способа решения такой сложной задачи. Если же он существует, то высокая размерность задачи оптимизации ( необходимо определять до 15 и более управляющих воздействий) требует для определения управляющих воздействий столько машинного времени даже на современных УВМ ( на базе микроэлектроники), что управляющие воздействия не могут успевать за возмущениями. Тем самым теряются устойчивость системы и ее способность к оптимизации в реальном масштабе времени. Кроме того, точное решение сформулированной задачи автоматизированной оптимизации требует реализации на УВМ весьма сложных алгоритмов управления. Это, в свою очередь, ведет к понижению надежности программного обеспечения АСУ ТП. [15]