Программирование линейно

Методы оптимизации различны и относятся к группе методов математического программирования (линейное, геометрическое, динамическое, критериальное и др.). [c.48]

Призмы измерительные 391, 498 Приспособления контрольные 416 Пробка пневматическая 390, 391 Программирование линейное — [c.618]

Программирование линейное — Симплекс-метод 5.55—57 — Система линейных уравнений S.53-55 [c.645]

Устройство программирования линейного режима работы (УПЛ) и генератор функций входят как стандартное регулирующее оборудование во все машины ИЕН для программирования динамики. Для получения [c.9]

Ниже рассмотрены результаты проведенных на установке ИМАШ-11 опытов, позволивших выявить некоторые новые важные закономерности изменения механических свойств этих материалов. Большинство испытаний проводилось при разных скоростях программированного линейного нарастания температуры поверхности, так как такие режимы одностороннего нагрева достаточно полно соответствуют отдельным фазам теплового воздействия при эксплуатации и в то же время позволяют устанавливать основные зависимости разупрочнения и влияние различных технологических приемов на изменение свойств жаропрочности этих материалов. [c.125]

НИИ ручного программирования линейно-круговые интерполяторы дают преимущества по сравнению с линейными, так как они уменьшают число кадров, необходимых для аппроксимации окружности. [c.96]

В зависимости от вида функций я( ), /о (у), /,(у) могут быть выделены различные классы задач математического программирования линейное, квадратичное, геометрическое, выпуклое, целочисленное и т. д. [96, 221, 223]. Наибольшее применение при оптимизации устройств СВЧ находят методы выпуклого программирования. Последние развиты для минимизации выпуклых функций на выпуклых множествах. [c.146]

Четкое распределение функций между работающими совместно с ПК устройствами автоматики последовательного действия обеспечивает гармоничную работу всего комплекса технологического оборудования. С помощью стандартных устройств (устройство программирования, линейный диалоговый модуль и др.) или с помощью специализированных модулей можно организовать операторный диалог различного уровня. [c.129]

Задачи (1.1), (1.3) и (1.4) с ограничениями (1.2) являются задачами линейного целочисленного программирования. [c.15]

Каковы особенности линейного и целочисленного программирования [c.129]

Линейная аппроксимация дуг. Для станков с линейным интерполятором удобно программировать только прямолинейные перемещения инструмента. При обработке фасонной поверхности криволинейный участок пути заменяют последовательностью хорд и программируют перемещение по каждой хорде. Замена дуги хордами при программировании называется линейной аппроксимацией дуги. Аппроксимация кривых любого рода может быть выполнена аналитически, либо (с меньшей точностью) — графически. Схема для аналитических расчетов линейной аппроксимации дуги окружности показана на рис. 15.21. Часть траектории резца проходит через опорные точки 5, б, 7 и 8. [c.250]

При проектировании технических объектов с использованием моделей и методов математического программирования оказывается удобной геометрическая иллюстрация процесса получения оптимального решения, Рассмотрим геометрическую интерпретацию задачи математического программирования с линейной целевой функцией и с системой ограничений, образующих выпуклую оболочку области существования задачи оптимизации, т. е. пусть имеется система уравнений [c.265]

Отметим, что основные затраты машинного времени на реализацию алгоритма связаны с анализом чувствительности. Анализ чувствительности методом приращений требует л+1 раз обращаться к математической модели объекта. Первое обращение производится при значении вектора управляемых параметров 1)э и позволяет вычислить г//(1)д), фигурирующие в (6.51). Каждое последующее обращение позволяет вычислить очередную строку матрицы чувствительности и в итоге дает значения Uji. Теперь полностью определена линеаризованная модель объекта (6.53). Манипулирование ею при решении задач линейного программирования не требует заметных затрат машинного времени. [c.296]

Если в сформулированной задаче ограничения (6.64) отсутствуют, то имеет место классическая задача линейного программирования, если ограничения (6.64) имеются и р = т, то данная задача является полностью целочисленной, при р<т задача является частично целочисленной. [c.308]

Задача линейного программирования. В настоящее время теория линейного программирования хорошо разработана и имеется целый арсенал методов решения задач линейного программирования — это, например симплекс-метод, реализующий последовательную процедуру направленного поиска оптимального значения целевой функции [c.308]

Заметим, что текущее решение задачи линейного программирования не удовлетворяет ограничению (6.69), поскольку значение Xm+i=—fib,) строго отрицательно. [c.312]

Найти оптимальное решение задачи линейного программирования (6,61)—(6.63) без условия целочисленно-сти (6.64). [c.312]

Прекратить вычисления, если текущее решение задачи является целочисленным. В противном случае выбрать какую-либо дробную базисную переменную. Составить ограничение (6.69) из уравнения, содержащего эту базисную переменную в текущем оптимальном решении задачи линейного программирования. [c.312]

Метод ветвей и границ основан на решении некоторого множества задач линейного программирования, Границы [c.313]

Алгоритм решения задачи целочисленного программирования методом ветвей и границ заключается в следующем. На каждой итерации (обозначим номер итерации через t) имеются нижняя оценка F K) оптимального значения целевой функции и список задач линейного программирования, подлежащих решению. Процедура решения состоит в последовательном улучшении оценки F (X) и приближении ее к оптимальному значению [c.314]

ГО вида, получаемых из -ои партии по /-му варианту х - — число единиц -ой партии, раскраиваемое по/-му варианту г — количестве полных комплектов заготовок. Решаем задачу линейного программирования г - шах при ограничениях [c.48]

Для упрощения анализа в работе [5] была дискретизирована задача, причем допустимое расположение узлов фермы было ограничено точками прямоугольной сетки, расположенными на горизонтальных расстояниях I и вертикальных расстояниях h (рис. 2, а). Оказалось, что при этом оптимизация сводится к задаче линейного программирования. Оптимальное очертание зависит от значений отношений hjl и PjQ. На рис. 2, б — 2, г представлены очертания при hll = l и P/Q = 0 0,5 2,0. [c.91]

ПР) является программирование методом обучения, при котором в памяти устройств программного управления (УПУ) формируются данные, определяющие автоматическое функционирование ПР в рабочем режиме. Процесс обучения состоит из четырех фаз приведение системы в требуемое состояние запоминание состояния систем ПР , преобразование запомненных данных воспроизведение движения. В процессе обучения формируется либо линейная управляющая программа, либо управляющая программа с ответвлениями, обеспечивающая адаптивное поведение ПР (поисковые движения, контрольные операции, реакции на сбои и отказы и т. п.) [c.481]

Методы линейного программирования. Методы линейного программирования предназначены для решения специального подкласса задач типа Д, в котором целевые функции и функции ограничений линейно связаны с параметрами оптимизации [83]. Типичную задачу линейного программирования для случая максимизации целевой функции можно сформулировать так (назовем ее задачей Е) [c.238]

Рис. П.1. Схема интерпретации задачи линейного программирования

Несмотря на отмеченные достоинства, методы линейного программирования имеют ограниченное применение при решении задач. проектирования ЭМП из-за нелинейности их уравнений. Тем не менее знание их необходимо, во-первых, потому, что иногда нелинейные задачи удается аппроксимировать линейными. Во-вторых, линейные программы могут быть составными частями других алгоритмов и методов, предназначенных для решения нелинейных задач. [c.241]

Выбор наилучших величин S с учетом всех видов ограничений (равенств и неравенств) в малой окрестности Zn можно осуществлять по аналогии с методами локальной аппроксимации. Простейшая линейная аппроксимация с помощью разложения в ряде Тейлора приводит к выражениям типа (П.15) для целевой функций и ограничений. Учитывая постоянство функций и частных производных, определенных в фиксированной точке Zh, и подставляя полученные выражения Но к Hj в задачу Д, получаем следующую задачу линейного программирования (назовем ее Ж) [c.249]

Задачи, отчасти подобные рассматриваемой (например, оптимизация структуры ЭЭС), иногда решаются методами математического программирования (линейного, динамического, нелинейного). При этом приходится идти на весьма существенные упрощения в энергетической постановке в противном случае размерность задачи не позволяет реализовать ее даже с применением современных ЭЦВМ. За исключением некоторых постано- [c.197]

Линейное программирование. Линейное программированпе является наиболее разработанным разделом математического программирования. Круг вопросов и принципы решения задач линейного программирования достаточно четко сформулированы, и в настоящее время линейное программирование представляет собой вполне оформившуюся дисциплину прикладной математики. [c.105]

В зависимости от вида математической модели при решении задач оптимального проектирования можно использовать следующие методы исследование функций классического анализа метод множителей Лагранжа вариационное исчисление принцип максимума Понтря-гина динамическое программирование линейное программирование нелинейное программирование методы случайного поиска. [c.145]

Отличительной особенностью рассматриваемого полуавтомата является наличие программного устройства в блоке управления БУСП-1, которое обеспечивает программирование линейной зависимости сварочного тока при изменении технологических данных (марки электродной проволоки, ее диаметра, режима сварки и т. д.). Это упрощает настройку полуавтомата и сокращает количество органов управления. Режим сварки задают изменением положения ручки регулятора напряжения источника питания. Четырехроликовый подающий механизм типа [c.133]

Рассмотрим в качестве примера программирование линейного закона торможения, совершаемого перед остановкой в течение времени Т. Скорость в процессе тормошения изменяется по закону [c.46]

Задачу сводят к линейному программированию путем использо- вания метода псевдообращения матриц [20]. [c.128]

Для решения задач параметрической onrHMiirjauHH при технологическом проектировании используют такие методы математического программирования, как линейное, целочисленное, геометрическое, динамическое и др. [c.124]

Ниже представляется пример целочисленного линейного программирования при оигимизацни режимов резания. [c.125]

Таким образом, задача вписывания допусковой области в область работоспособности формулируется как задача линейного программирования [c.296]

Задачи целочисленного программирования. В общем случае условие целочисленности накладывает дополнительные ограничения, вследствие которых максимальное значение целевой функции (в задачах максимизации) оказывается, как правило, меньше максимального значения целевой функции соответствующей задачи линейного программирования в последней отсутствуют условия целочисленности переменных. [c.310]

Методы отсекающих плоскостей (методы отсечения). Исходным моментом решения задачи целочисленного программирования является оптимальное решение соответствующей задачи линейного программирования, полученной после отбрасывания условий целочисленности. На каждой итерации добавляется линейное ограничение, удовлетворяющее целочисленному решению исходной задачи, но исключающее текущее нецелочисленное решение. Вычислительный процесс прекращается, как только будет достигнуто любое целочисленное решение. Сходимость обеспечивается за конечное, но иногда очень большое число итераций. [c.310]

Введение на шаге 3 отсекаю1дего ограничения (6.69) наряду с условием Xm+i>0 делает текущее решение задачи линейного программирования недопустимым. Отсечение [c.312]

Методы возврата. В этой группе методов имеются различные модификации. Наиболее распространенным среди них является метод ветвей и границ, который предназначен для решения частично целочисленных задач. Как и в методе отсечения, решение задачи начинается с отыскания оптимального решения задачи линейного программирования без учета условия целочисленности. Затем формируется семейство связанных, но различных задач линейного программирования. Термин возврат определяет специфический способ формирования и решения последовательности задач. [c.313]

К примеру, если при решении задачи линейного программирования получено лг1=2,6, то можно поставить и решить две задачи линейного программирования, причем в одну из них вводится согласно (6.71) условие 3 Xi Ui, а в другую — условие Li Xi Q. Предположим, что каждая из этих задач имеет оптимальное решение, удовлетворяющее условию целочисленности (6.64). Тогда решение, доставляющее большее значение целевой функции, является оптимальным решением исходной целочисленной задачи. [c.313]

На итерации t из списка выбирают и решают задачу линейного программирования. Если она не имеет допустимого решения или если полученное оптимальное значение целевой функции Р/opt (X) / <(Х), то нижняя оценка остается прежней и из списка выбирают очередную задачу для решения. Если полученное решение удовлетворяет условию целочисленности (6.64) и (X)>f<(X), то полученное оптимальное решение f/opt (X) на итерации t принимают в качестве нижней оценки для последующих итераций. Если полученное оптимальное решение -задачи линейного программирования не удовлетворяет условиям целочисленности (6.64), то выбирают нецелочисленную переменную Xj и решаемую задачу разбивают на две новые задачи линейного программирования путем введения в каждую из них по одному ограничению (6.71). [c.314]

Предшествующее доказательство принципа суперпозиции принадлежит Нагтигаалю и Прагеру [42]. Оригинальное доказательство Хемпа [41] было основано на формулировке задачи в терминах линейного программирования. [c.56]

Задача Ж представляет собой линейную аппроксимацию задачи Д, допустимую в малой окрестности точки Zk- На рис. П.6, б сплошными линиями представлены ограничения, образующие границу допустимой области и линии равного уровня целевой функции исходной задачи Д, а пуиктИрными линиями — аппроксимирующей задачи Ж. Эта задача решается стандартными методами линейного программирования (на рис. П.6, б решение соответствует точке А). Соединяя точки 2о и А, получаем направление наилучшего движения из Zq для задачи Ж, т. е. Sq. Это направление наилучшее и в малой окрестности Zt, для задачи Д. Поэтому из Zo в направлении Sq можно совершить малый шаг и пе- [c.249]

В точке 2 определяются новые коэффициенты задачи Ж —для них находится новое решение и аналогичным путем совершается переход в точку Z2 и другие до тех пор, пока улучшение значения Но станет невозможным. Такой метод многократного использования линейного программирования часто называется мелкошаговым градиентным методом, так как полученное Si, в малой окрестности внутренних точек совпадает с gvaA Ho(Zk). Благодаря мелким шагам длительность процесса поиска увеличивается особенно при попадании в недопустимую область, -когда направление поиска сильно отклоняется от градиента. [c.250]

НПДН для любой граничной точки является единственным и определяется путем решения простейших задач линейного или квадратичного программирования известными методами при условии, что ограничения даны только в форме неравенств. В результате решения находится S , имеющий максимальную проекцию в направлении gradWo(Z ) и удовлетворяющий условиям ДН. При локальной линейной аппроксимации граничной поверхности в окрестности Zn вектор ДН либо касателен к поверхности многообразия, полученного путем пересечения аппроксимирующих гиперплоскостей, либо направлен внутрь допустимой области (рис. П.6, в). Если S становится ортогональным gradWo(Z).), то дальнейшее улучшение Но невозможно. [c.250]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...