Значение - параметр - оптимизация
Cтраница 1
Значения параметра оптимизации ( табл. 5) находятся в почти стационарной области, описание которой требует перехода к следующему этапу - методам нелинейного планирования. [1]
Значение параметра оптимизации определялось как среднее из трех параллельных опытов. [2]
Определение значений параметров оптимизации, минимизирующих сумму зависимостей (20.53) - (20.57) при соблюдении указанных условий ( второй этап решения), происходит следующим образом. По информации о состоянии производства в текущий момент времени определяются значения частных производных целевой функции по параметрам оптимизации. Найденные значения производных используются затем для изменения указанных параметров в направлении, противоположном градиенту целевой функции; при этом возможность движения в одном из указанных направлений на каждом шаге определяется результатами, полученными на первом этапе решения задачи. Модель завода, необходимая на втором этапе решения, состоит из уравнения, полученного суммированием зависимостей (20.53) - (20.57) и названных условий. Частные производные целевой функции по управляющим параметрам, используемые при оптимизации процесса в свою очередь зависят от частных производных цеховых затрат по параметрам оптимизации. [3]
Чтобы указать значение параметра оптимизации, требуется еще одна ось координат. [4]
Тогда четыре значения параметра оптимизации сдвинуты на величину е по сравнению с истинными значениями. Пусть это будут параметры, входящие в первый блок: - И, j / 2 s Уз е и г / 4 е - Однако матрица построена так, что в первом блоке значения х3 находятся на верхнем уровне, а во втором - на нижнем уровне. [5]
По уравнению (5.42) рассчитываем значения параметра оптимизации в точках плана ( табл. 55) и проводим статистиче ский анализ. [6]
Следует отметить, что значения параметра оптимизации, найденные при различных уровнях фиксированных параметров, могут отличаться друг от друга. Иными словами, для более детальных выводов следует произвести статистический анализ эффектов взаимодействия параметров по той же матрице планирования экспериментов. [7]
 |
Поиск оптимума при одпофак-торном планировании ( а и с использованием метода крутого восхождения ( б. [8] |
С помощью этой модели определяют значение параметра оптимизации при тех значениях факторов, которые приближают функцию к оптимуму. Основным в планировании эксперимента является вопрос: как найти оптимум параметра опти - а мизации при сравнительно малом объеме исследований. На рис. 14 изображены два варианта поиска оптимума для одной и той же поверхности при двухфакторном эксперименте. [9]
Слева в этой таблице выписан вектор-столбец значений параметра оптимизации. Первая операция ( 2 - й столбец) состоит в попарном сложении и вычитании этих значений, причем верхнее число вычитается из нижнего. Вторая операция ( 3 - й столбец) состоит в том же действии, но уже с числами второго столбца. [10]
Заданному набору эначений факторов должно соответствовать одно значение параметра оптимизации с точностью до ошибки эксперимента, Для успешного достижения цели исследования необходимо, -, о-бы параметр оптимизации действительно оценивал эффект к - ность функционирования системы в заранее выбранном смысле, Это требование является главным, определяющим корректн. Оно меняется по / ч-р накопления информации и в вависимости от достигнутых рэ-зультатов. Это приводит к последовательГюму подхода при выборе параметра оптимизации. [11]
У jo - желаемое ( или заданное) значение параметра оптимизации YJ; uj - коэффициент веса параметра, устанавливаемый, например, в результате опроса специалистов. [12]
В двух областях факторного пространства, соответствующих росту значений параметров оптимизации при движении от центра поверхности, было вычислено 66 точек при различных начальных приближениях. [13]
Наконец, полезно знать, в каких диапазонах меняются значения параметра оптимизации в разных точках факторного пространства. Если имеются результаты некоторого множества опытов, то всегда можно найти наибольшее или наименьшее значения параметра оптимизации. [14]
Страницы: 1 2 3 4