Случайное состояние

Cтраница 1

Случайные состояния Х среды определяют, в соответствии с (6.2.79), случайные графы Г A, B ( Xk), которые и являются исходным материалом для агрегации. [1]

Случайные состояния исходных данных, выявляющиеся в процессе реализации выбора, при последующем определении переменных решения не учитываются независимо от того, возможен такой учет или нет, либо им сознательно пренебрегают. Эти стратегии учитывают каждое реализуемое в ходе процесса состояние для установления последующих оптимальных решений. Расчет самой стратегии, а также максимально достижимый средний результат получаются за счет использования обратной связи при стохастической динамической оптимизации. [2]

ЙЗ-триггера в случайное состояние при выходе из запрещенного режима работы является крупным его недостатком. [3]

Предположим, что случайные состояния этой машины будут возникать из-за того, что в программу включены случайные числа. Причинный индетерминизм введен здесь методом Монте-Карло в информационный процесс ( ВС), а не в процесс деятельности ( АВ), как следовало бы. Большее сходство с кибернетической машиной получилось бы, если бы случайные состояния возникали в самом механизме, где была бы заложена выборка и закон распределения. Это уже модель ( ABC), но опять-таки не кибернетическая, ибо она управляется информацией ( ЛВС), данной в программе. [4]

Хг - i - e случайное состояние, выбранное в соответствии с заданной плотностью распределения Р ( X); X. [5]

Вероятностный блок, где формируются случайные состояния режимов функционирования ЭЭС с использованием датчиков случайных чисел. [6]

Риск и неопределенность исходов игры обусловливаются случайным состоянием среды или выбором образа действия противоположной стороной, или вероятностным характером появления желаемого результата по возможным стратегиям. [7]

Риск и неопределенность исходов игры обусловливаются случайным состоянием среды или выбором образа действий противоположной стороной, или вероятностным характером появления желаемого результата по возможным стратегиям. [8]

В процессе оптимизации надежности с использованием целевой функции (1.5.1) для каждого случайного состояния ОЭС, при котором возникают дефициты мощности в одном или нескольких узлах, осуществляется передача потоков мощности от избыточных к дефицитным узлам. Для задач перспективного планирования развития ОЭС обычно потокорас-пределение находится с учетом лишь первого закона Кирхгофа, так как при такой заблаго-временности планирования развития ОЭС еще не известны точные технические характеристики намечаемых с строительству линий электропередачи. В этом случае при нахождении потокораспределения минимизация дефицита мощности в ОЭС сводится к транспортной задаче в сетевой постановке. При этом часто используется метод потокораспределения с нахождением максимального потока мощности через сеть [150], метод линейного программирования и другие методы. Метод [150] оказался достаточно эффективным для решения задачи потокораспределения. Но в этом случае решение задачи нахождения максимального потока мощности через сеть может быть выполнено при разных потоках мощности в элементах сети, которые не попадают в минимальное сечение. В связи с этим уровни надежности электроснабжения потребителей в узлах могут быть различными в зависимости от потоков мощности в элементах сети, не попавших в минимальное сечение. [10]

Ранее мы говорили, что марковскими цепями хорошо могут описываться те или иные случайные состояния различных систем. Здесь под системой понимается совокупность стыкуемых кораблей ( АБ и ПБ) либо находящихся на орбитах, либо подготовленных к выводу на нее. [11]

Заработная плата ведь только потому зависит от условий спроса и предложения, от случайного состояния рынка труда, что рабочие до сих пор позволяли обращаться с собой, как с вещью, которую можно купить и продать. Когда рабочие примут решение не терпеть дальше, чтобы нх покупали и продавали, когда при определении, какова же собственно должна быть стоимость труда, рабочий будет выступать не как вещь, а как человек, обладающий не только рабочей силой, но и волей, тогда всей теперешней политической экономии п законам заработной платы наступит конец. Конечно, законы заработной платы в конечном счете снова дали бы себя почувствовать, если бы рабочие, добившись уничтожения конкуренции между собой, на этом остановились. Но рабочие не могут на этом остановиться, не отказавшись от всего своего предшествующего движения и не восстановив опять этой самой конкуренции рабочих между собой, другими словами, они вообще этого не могут допустить. [12]

Упущенная выгода при М22500 кг ( в млн. долларов. [13]

Таким образом, в условиях неопределенности игровые подходы оказываются более соответствующими содержанию задач, чем методы, основанные на разыгрывании случайных состояний природы методом Монте-Карло. Применение последнего требует знания вероятностей распределения неизвестных параметров, а эта информация, зачастую, отсутствует. [14]

При определении показателей надежности ( ПН) ЭЭС ( скажем, показателей, учитывающих глубину отказов, или показателей устойчивоспособности) рассматриваются ее случайные состояния, определяемые случайными состояниями ее элементов. В числе случайных состояний системы могут быть такие, когда возможно нарушение ее статической или динамической устойчивости. Последствия таких состояний должны быть учтены в численных значениях ПН. Однако это означает, что при каждом таком случайном состоянии системы ( характеризуемом соответствующей вероятностью) должен быть выполнен расчет статической или динамической устойчивости. Трудоемкость таких расчетов с учетом их массовости очень велика. Поэтому, как правило, статическая и динамическая устойчивость учитывается в расчетах надежности нормативными запасами устойчивости, а расчеты динамической устойчивости, кроме того, выполняются не при всех возможных, а лишь при расчетных, т.е. нормативных, возмущениях. Это означает, что в ПН, характеризующих глубину отказов, последствия нарушений устойчивости либо не учитываются, либо учитываются приближенно, а показатели устойчивоспособности не вычисляются. [15]

Страницы: 1 2 3