Стоимостная функция

Cтраница 2

При разработке оптимальной технологической схемы TG в качестве основных элементов, так же как и в исходном проектном варианте ТС, использовались кожухотрубчатые теплообменники типов ТН и ТЛ, которые, как известно из опыта эксплуатации и проектирования, наиболее эффективны на нефтеперерабатывающих производствах. Значения коэффициентов стоимостной функции Ц приведены в табл. VI-Иб. Величины коэффициентов а и & определялись отдельно для трех4 диапазонов поверхностей теплообменников, для различного числа ходов и конструкционных материалов. В табл. VI - il5 показаны также значения относительных погрешностей расчета и критерия Фишера. [16]

Модель процесса или отдельного его компонента, принадлежащая к интересующему нас типу моделей, состоит из системы уравнений, характеризующих скорости химических превращений, скорЬсти переноса энергии, балансы массы и энергии. В модель могут быть включены и стоимостные функции. [17]

Модель процесса или отдельного его компонента, принадлежащая к интересующему нас типу моделей, состоит из системы уравнений, характеризующих скорости химических превращений, скорости переноса энергии, балансы массы и энергии. В модель могут быть включены и стоимостные функции. [18]

Разработка оптимального алгоритма диспетчирования является сложной задачей исследования операций, требующая для своего решения привлечения методов математической статистики, теории очередей, а также учета ряда соображений инженерного характера. Оценка качества такого алгоритма производится обычно с помощью стоимостной функции, или функции штрафа за ожидание результатов вычислений. [19]

В работе [173] показана возможность сжатия символической топологии с применением ГА. Множество прямоугольников размещается на плоскости, удовлетворяя заданным ограничениям и минимизируя стоимостную функцию площади кристалла. Прямоугольники размещаются на плоскости согласно списку элементарных ограничений. Набор списков, полученных случайно, представляет собой популяцию для реализации ГА. Селекция популяции производится случайно. Выполняются стандартные операторы кроссинговера и мутации. Здесь используется селекция для сравнения списков ограничений. Достоинством алгоритма является простота реализации. Недостатки связаны с предварительной сходимостью алгоритма и невысокими результатами по минимизации площади. [20]

Прибыль-наиболее универсальная характеристика любого процесса, так как она отражает все стороны деятельности установки. Показатель прибыли в качестве критерия оптимизации обладает весьма положительным свойством - аддитивностью, что позволяет суммировать стоимостные функции для различных адсорбционных схем. [21]

Более того, задание в соответствии с технологическими условиями вполне определенных расходов в участках цепи резко сужает множество допустимых вариантов, реализующих требуемое потокораспределение в цепи. Однако в этих работах авторы ( как и в задаче при заданных расходах) не учли при математической формулировке существование ограничений на переменные и параметры замкнутых цепей и рассматривали поставленную задачу как задачу поиска локального экстремума стоимостной функции, переменные которой удовлетворяют только лишь уравнениям математической модели ГЦ. [22]

Экстремальные задачи, которые приходится решать при построении стоимостных характеристик, обычно могут быть отнесены к классу мономодальных, когда в области определения имеется один локальный экстремум, совпадающий с глобальным. Однако каждый раз, решая задачу, необходимо убедиться в ее мономодальности. Стоимостные и оптимальные стоимостные функции в настоящей работе принято аппроксимировать с помощью позиномов, поэтому особый интерес представляет выяснение условий, при выполнении которых экстремум позиномов унимодален. [23]

Зависимость коэффициента массопередачи объемного Къ ( а и относительного k ( б от угла наклона р барботажной тарелки. [24]

Методика поэлементной негоризонтальности предусматривает определение негоризонтальности, при которой эффективность разделения тарельчатого аппарата обеспечивает с принятой кондицией сырья заданный уровень качества продукта. Использованием настоящей методики локализуют негоризонтальность каждой тарелки, рассматривая ее одновременно для всех тарелок по всей высоте колонны на основе строго математического описания. Последнее включает целевую стоимостную функцию трудовых и капитальных затрат, отнесенных только к обеспечению негоризонтальности, совокупность уравнений с единичными ограничениями, определяющими негоризонтальность всех тарелок по высоте аппарата в пределах кривой фазового равновесия, кинетической кривой, рабочей линии процесса. Для оптимизации негоризонтальности расчет проводят для фиксированного и требующего уточнения числа тарелок; из методов математического программирования апробирован метод локальных вариаций. [25]

Наш алгоритм предполагает своеобразную транзитивность потоков. Если критерий оптимальности линейный, то такая транзитивность имеет место. Для ступенчатых же стоимостных функций доказать подобное свойство не удается, и, вероятно, оно в общем случае не имеет места. Однако именно для асимптотически малых вероятностей выхода за допустимый уровень, по-видимому, выполняется транзитивность. Если даже она не всегда выполняется, то, вероятно, ее использование дает результат близкий к оптимальному. [26]

Совершенно очевидно, что чем большим количеством признаков характеризуется ПОД, тем больше временные и материальные затраты на всех этапах ручной обработки информации и машинного поиска. Таким образом, с экономической точки зрения стоимостную функцию следует минимизировать. Таким образом, имеет место конфликтная ситуация со строгим соперничеством двух факторов: S ( x) - min и Т ( к) - - тах. [27]

Заметим, что в данном случае стоимостная функция не является непрерывной функцией границ регулирования, так как контролируемая статистика представляет собой дискретную случайную величину. Авторы привели интересный численный пример, в котором оптимальный план контроля достигается при удалении границы регулирования от средней линии на любое значение от 0 376 до 2 31 среднеквадратических отклонений контролируемого параметра. Этот факт показывает наличие ситуаций, в которых стоимостная функция не имеет ярко выраженного минимума. [28]

Очень важным понятием в генетических алгоритмах считается функция приспособленности ( fitness function), иначе называемая функцией оценки. Она представляет меру приспособленности данной особи в популяции. Она оказывает сильное влияние на функционирование генетических алгоритмов и должна иметь точное и корректное определение. В задачах оптимизации функция приспособленности, как правило, оптимизируется ( точнее говоря, максимизируется) и называется целевой функцией. В задачах минимизации целевая функция преобразуется, и проблема сводится к максимизации. В теории управления функция приспособленности может принимать вид функции погрешности, а в теории игр - стоимостной функции. [29]

Предлагается иерархическая процедура решения задач сжатия топологии с использованием параллельного генетического поиска. Опишем кратко схему генетического поиска. Как и во всех описанных ранее алгоритмах, первоначально производится конструирование некоторого множества ( четырех) популяций. В качестве элемента популяции выбирается порядок ( реальный) расположения фрагментов топологии и соединений на плоскости, причем каждое соединение представляется прямоугольником, как и размещаемый элемент. В четвертой популяции половина элементов выбирается случайно, а вторая - используя знания о решаемой задачи. Согласно схеме, описанной выше, производим сортировку элементов популяций Р - - Р согласно выбранной целевой функции. ЦФ выбрана как стоимостная функция, минимизация которой уменьшит среднюю площадь, занятую компонентами топологии и их соединениями. Производится элитная селекция родителей из каждой популяции. Далее применяются три ОК. Операторы ОК применяются таким образом, чтобы каждый раз получались реальные решения. После выполнения ОК производится сортировка и устранение такого числа наихудших элементов популяций, чтобы размер популяций оставался постоянным. При получении удовлетворительных результатов процесс завершается. В противном случае возможно управление процессом поиска за счет перехода на другой оператор или изменения вероятности применения оператора. Данные процедуры выполняются итерационно и число генераций зависит от наличия вычислительных ресурсов. [30]

Страницы: 1 2