Целевой функционал

Cтраница 1

Целевой функционал каждого этапа при решении задачи с конца должен быть либо неограниченным сверху на всем пространстве, либо достигать безусловного максимума в точке, не принадлежащей множеству, высекаемому ограничениями этапа. При этом, очевидно, гарантируется достижение условного экстремума на границе области определения задачи соответствующего этапа. [1]

В качестве целевого функционала предлагается принять число элементов или быстродействие схемы, определяемое временем переключения - временем прохождения сигнала по самой длинной цепочке элементов от входа к выходу. При не очень малом числе аргументов булевой функции решение соответствующих задач целочисленного программирования, впрочем, как и других задач логического синтеза, упомянутых выше, не представляется практически возможным. [2]

В качестве целевого функционала можно брать функционал, зависящий как от фазовых переменных, так и от управляющих функций. [3]

Блок-схема математической модели процесса регенерации ДЭГа. [4]

При выборе целевого функционала считаем, что экономически целесообразен режим, для которого L / W минимально. [5]

В качестве целевого функционала прогноза выбирается функция от первых и вторых моментов ошибок прогноза J. [6]

Таким образом, целевой функционал Е из (4.107) может интерпретироваться как интегральная характеристика эффективности проекта. [7]

Обычно в качестве целевого функционала задачи принимают среднее значение функции риска или функции полезности, зависящей от траектории системы или от ее конечного состояния. Можно указать, однако, задачи, в которых любая траектория, не выходящая из некоторой заранее заданной области изменения состояний системы, является приемлемой. В таких задачах естественно принимать в качестве целевого функционала затраты ( энергии или ресурсов), связанные с управлением. [8]

В этой задаче (11.2.9) - нелинейный целевой функционал, (11.2.3) и (11.2.4) - нелинейные ограничения типа равенства, Q ( t) - управление, z ( t) - фазовая переменная. [9]

В этой задаче (11.2.9) - нелинейный целевой функционал, (11.2.3) и (11.2.4) - нелинейные ограничения типа равенства, Q ( t) - управление, z ( t ] - фазовая переменная. [10]

Линейный механизм функционирования системы и квадратичный целевой функционал, существенно облегчающие синтез детерминированных управляющих устройств, теряют в значительной мере свою привлекательность при переходе к стохастическому управлению. Дело в том, что вычисление вероятностных характеристик системы, с которыми обычно связано построение детерминированного эквивалента задачи, так или иначе требует ввода нелинейных операций. [11]

Параграф 1 посвящен качественному исследованию целевого функционала и области определения априорных решающих правил многоэтапной линейной М - модели с условными вероятностными ограничениями. [12]

Для численного решения задачи минимизации целевого функционала используется метод проекции градиента. [13]

Имея в МО пакета набор целевых функционалов, зависящих от некоторого размещения х, и набор функционалов, выражающих ограничительные условия, можно сконструировать множество задач размещения, представляемых формулой (8.1), которые могут быть решены средствами пакета и для решения которых в пакете имеется полное МО. Естественно, что часть таких задач может не иметь практического значения. [14]

Одноэтапныс задачи классифицируются по типу целевого функционала, по характеру ограничений и по виду решения. Чаще других в качестве целевой функции используют вероятность попадания в нек-рую, вообще говоря, случайную область ( Р - ио д е л и) и математич. [15]

Страницы: 1 2 3 4