Cтраница 2
Форма ограничений ( в виде равенств или неравенств) оказывает существенное влияние на выбор метода решения задачи оптимизации. [16]
Процесс решения задач на ЭВМ предполагает выполнение следующих основных этапов: формулировка задачи, выбор метода решения задачи, составление алгоритма, составление программы, решение задачи на ЭВМ по заданной программе. [17]
Процесс решения задачи на ЦВМ включает в себя несколько этапов: 1) постановку задачи; 2) выбор метода решения задачи; 3) разработку алгоритма решения задачи; 4) программирование; 5) отладку программы; 6) решение задачи. [18]
Настоящая глава посвящена анализу ВУ как объекта оптимизации, составлению математической модели режима работы установки, анализу основных особенностей модели и выбору методов решения задач статической оптимизации. [19]
Следует отметить, чт методы управления используются в комплексе, но в определенных условиях возможно преобладание тех или иных из них, поэтому возникает задача выбора методов решения задач в определенной производственной ситуации. [20]
Подразделение предназначено для математического описания задач, решаемых в ВЦ. В подразделении производится выбор метода решения задачи и составляется соответствующий алгоритм. [21]
Чем определяется в каждом конкретном случае выбор метода решения задачи. Какими преимуществами по сравнению с другими методами обладает нахождение напряженности поля путем решения уравнений Лапласа и Пуассона. Какими свойствами обладает потенциал, как решение соответствующих дифференциальных уравнений. [22]
Этап, результатом которого является разработка алгоритма решения задачи, часто называют алгоритмизацией, понимая под этим сведение задачи к последовательности этапов, выполняемых последовательно друг за другом. В широком смысле алгоритмизация включает и выбор метода решения задачи, а также формы представления исходной информации с учетом специфики ЭВМ. [23]
Конечно, более глубокие тождественные преобразования формул могут привести к более сильной экономии рабочих ячеек, не говоря уже об экономии команд. Это следует иметь в виду как при выборе метода решения задачи, так и в процессе алгоритмизации этого метода. [24]
Однако теперь, с повсеместным распространением вычислительной техники и внедрением ее в различные сферы деятельности общества, обстановка меняется. Узким местом этой системы становятся длительность выбора математической модели, выбора метода решения задачи, программирования и других этапов, предшествующих непосредственному решению задачи на ЭВМ. Эти этапы особенно замедляются в случае, когда решением задач на ЭВМ занимаются представители конкретных наук, например филологи, медики, экономисты, географы, малознакомые с численными методами или программированием. Их обучение тонкостям теории численных методов может превра -, титься в самоцель, отвлекающую от решения основных задач их науки, и в конечном счете обойтись обществу довольно дорого. Поэтому в настоящее время важнейшей проблемой является создание систем решения задач с максимально простым обращением, предполагающих малую квалификацию пользователя в отношении численных методов и программирования. [25]
Прежде чем перейти к более подробному изложению этого вопроса, заметим, что все выкладки в дальнейшем будут относиться к интегральным ( полным) потокам солнечного излучения, однако полученные соотношения сохраняют свою силу и для случая монохроматического излучения, переход к которому можно произвести без всякой потери общности путем введения соответствующих спектральных показателей свойств элементов системы. С целью упрощения рассуждений ограничимся рассмотрением однозеркальной концентрирующей системы, имея в виду, что многозеркальность влияет главным образом на выбор метода решения задачи. [26]
К методам второй группы относятся явные ( полуявные) схемы метода конечных разностей для решения нестационарных задач теплопроводности и распространения волн. Конечно, это разбиение методов на две группы в значительной мере условно, тем не менее опо позволяет сориентироваться пользователю в выборе метода решения нужной задачи, исходя из имеющихся в его распоряжении машинных ресурсов. [27]
Энергетические методы широко применяют в задачах статики и динамики тонкостенных конструкций. Наиболее распространенным из них является метод Релея - Ритца, предусматривающий представление решения в виде ряда по координатным функциям. Выбор метода решения задачи - интегрирование дифференциального уравнения ( классическими методами или методом Галер-кина) или применение энергетического метода - часто связан с определенными трудностями. Однако, если имеется только дифференциальное уравнение, то следует применять метод Галеркина или другие методы его решения, а если имеется только выражение, определяющее энергию системы, следует отдать предпочтение энергетическим методам. Эти соображения не помогают выбрать метод решения задач, которые сформулированы как в дифференциальной, так и в энергетической постановке. Он определяется в этих случаях предшествующими расчетами, а также наличием программ решения задач на собственные значения ( для устойчивости и колебаний) для вычислительных машин. Традиционно энергетические методы получили наибольшее распространение в США и Германии, в Англии отдавалось предпочтение конечно-разностным методам решения дифференциальных уравнений, а в СССР - методу Галеркина. [28]
Как было указано выше, при проектировании электротехнической подсистемы ставится цель оптимизации как структуры, так и параметров. Задача структурно-параметрической оптимизации значительно сложнее задачи параметрической оптимизации для уже выбранной структуры. При выборе метода решения задачи оптимизации играют роль: а) вид функциональной зависимости критерия эффективности ( целевой функции) и системы ограничений от внутренних параметров - возможны линейные и нелинейные формы зависимости; б) характер изменения оптимизируемых внутренних параметров - непрерывный или дискретный. [29]
Общая схема решения задачи оптимизации содержит, как правило, два основных этапа: получение на основе необходимых или достаточных условий экстремума функционала либо функции некоторых соотношений ( условий) оптимальности; непосредственное нахождение искомого решения и из условий оптимальности при помощи какого-либо точного или приближенного способа. Вследствие этого и процесс выбора метода решения задач оптимизации условно состоит из двух тесно связанных этапов. [30]