Вид - целевая функция
Cтраница 2
Сложность решения задачи синтеза зависит от числа параметров, вида целевой функции и ограничений. [16]
На рис. 4 ( кривые I - IV) показан вид целевых функций ф ф ( Q), когда разработка месторождения не начата. [17]
Наиболее сложен для оптимизации случай, когда мы не знаем вида целевой функции. В этом случае единственная возможность - находить оптимум экспериментально. Теория планирования эксперимента ( раздел 8) включает методы поиска оптимума в качестве своей важнейшей части. [18]
В данной модели свойства подсистем будут описаны решением экстремальной задачи при заданном виде локальных целевых функций и всех ограничений, действующих в системе. [19]
При решении частных задач оптимизации системы ТОиР, вообще говоря, изменяется вид целевой функции и ограничений. Это вызывает необходимость привлечения различных методов оптимизации, начиная от простейшего - полного перебора возможных вариантов. [20]
Приведенная общая постановка задачи параметрической идентификации как оптимизационной задачи нуждается в конкретизации вида целевой функции / ( 7 Г х) и множества допустимых значений X. Рассмотрим вначале классические оптимизационные постановки задач параметрической идентификации, а затем опишем предлагаемый подход и множество постановок задач на основе использования принципов оптимальности. [21]
 |
График многоэкстремальной функции. [22] |
Однако эффективность всех алгоритмов, основанных на применении модельных функций, существенно зависит от вида целевой функции /, особенно в области экстремума. На рис. 3.2 представлен график некоторой многоэкстремальной функции. [23]
Видно, что при таком определении критерий эффективности механизма функционирования никак не зависит от вида целевых функций элементов. [24]
Задача оптимизации размещения оборудования на участке сборки с двумя складами отличается от задачи с одним складом видом целевой функции. Рассмотрим два варианта использования складов. [25]
Основную роль при разработке алгоритма поиска оптимальных решений играют характер факторов математической модели, число критериев оптимальности, вид целевой функции и уравнений связи. [26]
Поскольку значения переменных никак не ограничены сверху, они могут становиться все больше и больше, что в соответствии с видом целевой функции будет приводить к ее неограниченному росту. Алгоритм это видит и сообщает, что максимум никогда не будет достигнут, значения целевой ячейки неограниченно растут. [27]
Таким образом, критерий оптимальности - это параметр, характеризующий эффективность достижения цели управления или исследования и выражаемый обычно в виде целевой функции от управляемых и неуправляемых параметров. Поскольку один и тот же критерий может выражаться различными функциями, критерий оптимизации и целевая функция соотносятся между собой как содержание и форма. Для кибернетического моделирования характерно единство функционального подхода к оптимизации моделей с целью определения наилучших управляющих воздействий. Кибернетические модели в виде целевых функций являются критериями оптимизации. [28]
При сопоставлении задач нелинейного программирования с задачами безусловной минимизации может показаться, что определить местонахождение точки минимума можно, исходя лишь из вида целевой функции i ]) 0 ( b), убеждаясь затем путем проверки, что ограничения выполнены. Для того чтобы показать, что это не так, рассмотрим два примера. [29]
Эффективность применения того или иного метода зависит от многих факторов: порядка математического описания и конфигурации конкретной системы управления, числа варьируемых параметров, вида целевой функции и некоторых других. [30]
Страницы: 1 2 3 4