Трудоемкость - решение - задача
Cтраница 1
Трудоемкость решения задач резко возрастает с ростом их размерности, и поэтому, как правило, не удается разработать стандартные методы решения широких классов многомерных задач со столь же высокой точностью, как в одномерном случае. [1]
Трудоемкость решения задачи предлагаемым здесь двойственным методом соответствует примерно трудоемкости одной итерации обобщенного метода возможных направлений. [2]
Трудоемкость решения задач оптимизации с использованием данной стратегии возрастает с увеличением числа параметров математической модели и числа интервалов, на которые делятся диапазоны их изменения. [3]
Трудоемкость решения задачи оптимизации компоновки поверхностей нагрева котлоагрегата по изложенному алгоритму вполне приемлема для реализации на ЭЦВМ среднего класса. Вместо рассмотрения нескольких миллионов ( при п 10) вариантов возможных компоновок поверхностей нагрева котлоагрегата при использовании изложенного алгоритма требуется найти и сопоставить несколько сот ( на одном из средних участков максимум 252) условно оптимальных компоновок. При этом единичная поверхность нагрева, на которую расходуется подавляющая часть машинного времени, рассчитывается примерно пять тысяч раз вместо десяти миллионов раз при переборе всех вариантов. Учет указанных выше ограничений по компоновке поверхностей нагрева уменьшит приведенную цифру еще примерно вдвое. [4]
Оценим трудоемкость S решения задачи в этом случае. [5]
В данном случае трудоемкость решения задачи ( V-8) не имеет принципиального значения. Однако неадаптивные модели нельзя применять для описания нестационарных объектов, а также в тех случаях, когда невозможно накопление сигналов хэ, иэ, например для вновь проектируемого производства или предприятия. [6]
В связи с трудоемкостью решения задачи для определения характеристик процесса вытеснения нефти водой с учетом изменения проницаемости в зависимости от давления была составлена программа на алголе для счета на ЭВМ БЭСМ-6 для случая плоскопараллельной фильтрации и радиальной фильтрации от нагнетательной скважины к круговой эксплуатационной галерее. Программа позволяла определить накопленную и текущую добычу жидкости, нефти и воды, время прорыва, долю нефти в потоке, фронтовую водо - и нефтенасыщенность, перемещение водо-нефтяного контакта во времени, распределение давления по пласту в любой момент времени. [7]
 |
Элемент трехслойной оболочки. [8] |
Последнее обостоятельство объясняется сложностью и трудоемкостью решения задач упомянутого класса. При этом известные методики расчета трехслойных конструкций, как правило, используют упрощенные кинематические модели. [9]
В данном случае источником образования экономического эффекта является сокращение трудоемкости решения задачи при машинном методе ее реализации по сравнению с ручным методом. [10]
В общей постановке при нелинейных целевой функции и системе ограничений трудоемкость решения задач значительно возрастает. Такие задачи называются задачами нелинейно го программирования. Сложность подбора метода решения задач нелинейного программирования определяется как числом независимых переменных, так и степенью нелинейности функции. Чем выше степень нелинейности независимых переменных, определяющих функцию, тем больше точек локального экстремума приходится исследовать. Задачи такого типа удобно решать, применяя рекуррентные соотношенпя, а в случае стохастического характера процесса можно пользоваться марковскими процессами. [11]
Разработка методов и моделей учета такой информации не только позволяет намного сократить трудоемкость решения задачи по сравнению с ситуацией полной неопределенности, но и приводит к более обоснованным результатам. [12]
Эффективный способ решения нелинейных задач на сеточных электроинтеграторах, предложенный авторами, позволяет значительно снизить трудоемкость решения задач в сложных телах и при сложных условиях теплообмена. [13]
Самому написать программу в машинном коде весьма сложно, причем эта сложность резко возрастает с увеличением размера программы и трудоемкости решения нужной задачи. Условно можно считать, что машинный код приемлем, если размер программы не превышает нескольких десятков байтов и нет потребности в операциях ручного ввода / вывода данных. [14]
Численные методы анализа многоэтапных стохастических задач в жесткой постановке весьма громоздки, и с увеличением размерности управлений и числа этапов трудоемкость решения задач быстро растет. Методы динамического программирования перестают быть эффективными уже при размерности состояний системы, равной трем. Методы, основанные на схемах блочного программирования, применимы лишь при конечном ( относительно небольшом) числе реализаций наборов параметров условий задачи. Метод стохастического градиента неконструктивен при числе этапов, большем двух. Теоретически корректный метод случайного поиска, предложенный в [ ПО ], связан с большими вычислительными трудностями. [15]
Страницы: 1 2 3