Метод перебора вариантов

Первый метод с определенной степенью условности можно назвать методом приближенной оптимизации, второй — более точной оптимизации. Наиболее простым и распространенным является метод перебора вариантов. В соответствии с этим методом [c.77]

ТАБЛИЦА 7. Пример нахождения экономически оптимального качества техники методом перебора вариантов [c.81]

В рассматриваемой задаче выражение функции цели нелинейно относительно случайных величин. Случайные величины взаимно независимы. Отсутствуют ограничения, в которые входили бы эти случайные величины. В качестве критерия оптимальности значений параметров паропроводов принят минимум математического ожидания расчетных затрат, вычисляемого по выражению (8.7). Переход от непрерывного распределения случайных составляющих исходной информации к дискретному осуществлен обычным порядком, т. е. путем деления всего диапазона распределения непрерывной случайной величины на равные интервалы и сосредоточения массы вероятностей в центре этих интервалов. С учетом дискретного характера изменения оптимизируемых параметров и малого их числа для поиска оптимального решения задачи применен метод перебора вариантов. [c.180]

Метод перебора вариантов. Для выбора технологического варианта штамповки деталей типа шаровых пальцев автомобилей разработана САПР, базирующаяся на переработке заранее определенных сочетаний формоизменяющих операций. [c.363]

Важное значение имеет планирование оптимального управления движением поездов. Для этой цели производят технико-экономические тяговые расчеты с поиском оптимального варианта перевозок для разработки графика движения поездов, для составления режимных карт вождения поездов и других практических целей. Чаще всего такие задачи имеют многовариантные решения для определения экстремальных величин максимума веса или скорости поездов или минимума приведенных расходов на перевозку, или минимума расхода топлива при заданном времени хода и др. Методы классической математики для решения таких задач непригодны по трудоемкости, ненадежности отыскания экстремума, если их много, по невозможности дифференцировать функции дискретного, а не непрерывного вида. Метод перебора вариантов управления поездом при возможных режимах на каждом шаге расчета на ЭЦВМ оказывается непосильной задачей даже для быстродействующих машин. Современные методы прикладной математики по принципу целенаправленного поиска оптимальных решений открывают возможности в ближайшем времени определять режимы управления поездом оптимальные не только по критерию минимальных затрат энергии, но и по минимуму приведенных расходов. Таким образом, управление сложными тепло-электромеханическими процессами получит экономическое обоснование. Перспективными в этом отношении являются методы математической теории оптимальных процессов и методы динамического программирования. Практический интерес представляет второй метод. Сущность его состоит в рассмотрении движения поезда как многошагового процесса, при котором оптимальное управление находится на каждом шаге с учетом результатов управления в целом. [c.264]

Метод перебора заключается в последовательном рассмотрении всех возможных вариантов упрощения исходно функции с использованием тех же аргументов. Оставляется тот из вариантов упрощенной функции, в котором /=1 в рабочем состоянии и f = 0 в запрещенном. Варианты упрощения рекомендуется сводить в табл. 5.2. [c.181]

В этом случае экономия машинного времени будет наибольшей по сравнению с другими вариантами отсечений, так как отсекаются в некоторых случаях целые группы приводов, не удовлетворяющих заданным ограничениям. Если использовать в качестве ограничения допустимую погрешность б, например при контурной обработке, то можно, последовательно наращивая структуру приводов, получить увеличение погрещности от каждого добавляемого элемента. Еще большего сокращения времени перебора вариантов можно добиться, используя данный метод при условии некоторого усложнения алгоритма. Например, полученные погрешности можно сравнивать не с заданной погрешностью б, а с величиной б — Д, где Д — прогнозируемое минимальное значение суммарной погрешности последующих уровней. [c.35]

Выбор оптимального варианта структуры проектируемого объекта методами, базирующимися на полном переборе, вариантов, является дорогостоящей, трудоемкой и, как правило, неосуществимой процедурой. Использование методов математического программирования для принятия решений в задачах структурного синтеза технических объектов требует большой предварительной подготовки для исследования пространства решений и не всегда оправдано из-за больших трудностей учета многочисленных факторов, влияющих на корректность постановки задачи оптимального проектирования, и из-за существенных вычислительных трудностей решения задач математического программирования большой размерности. [c.319]

Во многих случаях наиболее целесообразное решение не может быть выбрано методом полного перебора, т. е. последовательным сопоставлением сравнительных характеристик всех конкурирующих вариантов, и требует специфических методов оптимального проектирования, цель которых — выделить оптимальный вариант решения посредством неполного перебора вариантов. [c.214]

Так как значения диаметров D столов регламентированы, а общее число типоразмеров в ряду невелико, задачу можно решить методом полного перебора вариантов по алгоритму, приведенному выше. [c.179]

Наиболее простым способом выбора экономичных параметров является метод перебора некоторого множества конструктивных вариантов. Вариант, при котором уровень параметров конструируемой машины обеспечивает экстремальное значение принятого обобщающего показателя, считается наилучшим среди вариантов, включенных в сравнение. Параметры, соответствующие этому варианту машины, являются наиболее экономичными. [c.40]

Для оптимизации уровня качества техники необходимо иметь не только критерий оптимальности, но также знать способы нахождения оптимального качества конструируемой техники. Для практических расчетов можно рекомендовать два метода метод перебора некоторого множества вариантов качества техники и метод оптимизации, заключающийся в применении математических задач экстремального характера. [c.77]

Возможности применения первого метода, т. е. перебор вариантов для решения указанной задачи ограничены по ряду причин. Во-первых, потому, что в сравнение требуется включать большое количество вариантов. Во-вторых, необходимо иметь эти проектные варианты, т. е. их нужно предварительно разработать. В-третьих, даже при сравнении большого числа вариантов конструируемой техники нет полной гарантии, что выбранный вариант является действительно оптимальным. Вполне возможно, что экономически наилучший вариант как раз находится в числе вариантов, не включенных в сравнение. В-четвертых, увеличение проектных вариантов приводит не только к повышению вероятности выбора наилучшего варианта модели техники, но также сопровождается отрицательными последствиями, а именно ростом количества проектных работ и напрасных затрат общественного труда на их выполнение, так как в итоге внедряется только один вариант проекта. Ко всему следует добавить, что с увеличением числа вариантов, при прочих равных условиях, увеличивается продолжительность конструирования, а следовательно, и общая длительность создания техники. [c.82]

При численном решении контактной задачи применяются различные постановки задачи [12-15] и методы ее решения [16-27]. Для поиска неизвестной границы площадки контакта применяется последовательный перебор вариантов или некоторая стратегия итерационного поиска [16—22]. [c.141]

Задача выбора параметров регулятора давления и определения влияния его установки на динамику системы из-за ее сложности решается методом перебора ряда целесообразных вариантов. При этом должны быть известны параметры привода и ряда регуляторов рассматриваемого типа [c.30]

Экстремальный. метод состоит в нахождении минимума функции, отражающей в аналитической форме изменение приведенных затрат под влиянием искомого параметра. Этот метод, позволяющий избежать перебора вариантов, обладает и определенными недостатками [c.394]

При решении данной задачи прежде всего следует иметь в виду, что в силу конечности принимаемых значений переменными задачи X, у ее решение всегда может быть найдено методом перебора. Однако количество вариантов лавинообразно нарастает с ростом [c.207]

При создании систем автоматиче ского проектировании (САПР) тех нологических процессов холодной объ емной штамповки применяют два ос новных метода метод перебора зара нее разработанных вариантов и метод комбинирования формоизменяющих операций по принципу приоритетности. [c.363]

Метод оптимизации сводится к перебору вариантов при дискретно изменяемых оптимизируемых параметрах. С увеличением кратности т масса механизма уменьшается, как правило, резко до некоторого значения кратности /По, которое тем меньше, чем ниже грузоподъемность и больше скорость подъема при увеличении т сверх Шо масса механизма почти не изменяется. С уменьшением частоты вращения двигателя приведенные затраты уменьшаются, а масса механизма несколько растет. Об оптимизации нагружения механизмов изменения вылета см. в разд. VI, гл. 5. [c.368]

Метод перебора всех допустимых вариантов (метод сканирования) при их числе 6—8 менее трудоемок. [c.20]

Методом перебора рассмотреть несколько вариантов решения и дать им оценку. При использовании метода сомножителей в разложении заданного значения проанализировать приемлемость и рациональность вариантов выбора числовых значений сомножителей. [c.270]

Оптимальный вариант получается методом простого перебора возможных вариантов, что малопроизводительно и нерационально, или методом направленного поиска перебора вариантов. При оптимизации широко используются итеративные методы выбора наилучшего варианта технологического процесса (линейное, нелинейное, динамическое программирование и другие методы). В этом случае вычислительный процесс начинают с некоторого пробного решения, а затем улучшают это решение до тех пор, пока не станет ясно, что дальнейшее улучшение невозможно. Введение разумных ограничений и отбрасывание малозначимых факторов упрощает решение задач по оптимизации. [c.388]

Могут быть использованы аналитический метод и полный перебор вариантов. [c.372]

Для решения реальных задач оптимизации конструкции применяются численные методы. На первый взгляд кажется, что наиболее удобным из них является метод прямого перебора вариантов, так как он приводит к очень простому алгоритму. При этом достаточно организовать пошаговое изменение каждого из параметров управления, а также вычисление на каждом шаге значения критерия качества и определение его экстремального значения. Однако при этом методе число рассчитываемых вариантов конструкции и время счета могут оказаться чрезмерно большими. [c.399]

Среди методов поиска оптимальных решений известен простой перебор вариантов. Этот метод позволяет получить полное представление о всей области допустимых решений, однако при большом количестве вариантов он становится нерациональным из-за значительных затрат машинного времени. Может быть разработан такой алгоритм поиска оптимальных решений, при котором вначале простым перебором грубо обследуется область допустимых решений, а потом направленным автоматическим поиском находятся оптимальные решения. [c.381]

Оптимальное решение по отношению к худшему варианту прокладки пути (путь 10—18—13—17—11—7) на 30 % эффективнее. Кроме того, в данной задаче примерно па треть сокращается число просматриваемых вариантов но сравнению с методом полного перебора. [c.31]

Выбор оптимального варианта можно производить методом простого перебора сначала оценить структуру <0, О, О, О, О, 0>, далее структуры <0, 0, 0, 0, 0, 1>, <0, 0, 0, 0, 1, 0>, <0, о, о, о, 1, >,..., <1, 1, 1, 1, 1, 1 >. Однако даже в рассматриваемом случае при наличии шести варьируемых коэффициентов (уровней) получают 2 = 64 варианта. Чтобы рассчитать все эти варианты и выбрать наилучший, необходимо затратить много машинного времени и, кроме того, такой перебор [c.34]

Сложные системы могут состоять из огромного количества таких элементов. Пытаясь реализовать наиболее эффективный, с точки зрения функциональности системы, способ соединения элементов, природа может пойти методом простого перебора всех возможных вариантов. Но даже для системы, состоящей из N=100 элементов, потребовалось бы перебрать [c.240]

Рассмотрим пример. Пусть имеем простейшую функцию 3 одной оптимизируемой переменной х и одной случайной величины 3, т. е. 3 = = 3 х, Р). Требуется найти минимум этой функции. Предположим, что переменная х может принимать Q дискретных значений xi,. .., х ,. .., xq), а случайная величина р — случайных значений (Pj,. .., Р ,. .., Рн), вероятности появления которых соответственно равны р , р , рл-Использовав для решения задачи метод перебора вариантов, определяем значения функции 3 = 3,,. для всех сочетаний х и р . Число необходй- [c.177]

Вьшолнение перечисленных вьнне ограничений наиболее просто можно реализовать для однорядной схемы, изображенной на рис. 7.1, а, методом перебора вариантов и их анализа. [c.259]

Пр14мер алгоритма топологического синтеза привода подач рабочего органа машины. Для формирования алгоритмов перебора вариантов конструкции могут быть использованы идеи метода ветвей и границ. Рассмотрим один из таких алгоритмов на примере структурного синтеза привода подач рабочего органа машины. Схема обобщенного привода подач показана на рис. 1.13. [c.33]

Метод полного перебора вариантов целесообразно использовать для решения задач небольшой размерности, когда максимальное число типоразмеров ряда < <10 и функция спроса задана в явном виде. С увеличением k резко возрастает машинное время, необходимое для получения результатов. Так, например, для расчета оптимальных рядов типажа, результаты которого представлены в табл. 6, было затрачено более 40 ч машинного времени на ЭВМ Наири . Адаптивный алгоритм оптимизации [5] более производителен, однако он и более сложен для программирования. Кроме того, для сокращения времени расчетов он требует предварительной подготовки Исходных даипых. Целесообразная область применения — задачи с большим числом типоразмеров ( тах и случай,когда функция спроса не может быть получена в явном виде. [c.178]

Однако нелинейную задачу (2.32) — (2.34) не представляется возможным свести к условиям применения перечисленных выше методов [37] ввиду сложного характера функции цели (2.34), отмеченных особенностей изменения дискретных переменных X и наличия нелинейных ограничений вида (2.36). По-видимому, для решения этой задачи необходимо использовать метод, представляющий собой некоторый направленный перебор вариантов [38]. Метод сплошного перебора, как известно, весьма трудоемок. Уже для t = 20, rrij = 2 (/ = 1, ) объем полного перебора г = 2 1 млн. вариантов. [c.25]

Подобный расчет (проектирование) ведется и по программе N D H Filtr Stoim.m d, но здесь параметром выбора является не близость реальной скорости фильтрования к рекомендуемой, а минимум стоимости группы фильтров, в которую входят стоимости самих фильтров, запорной арматуры и ионообменного материала. Скорость же фильтрования (при всех включенных и при одном отключенном на регенерацию фильтрах) является ограничением. Расчет (проектирование) ведется методом перебора меняются диаметр стандартного фильтра и их число, отбрасываются варианты, не проходящие по скорости, а в оставшемся множестве выбирается элемент с минимальной стоимостью. [c.287]

Рассмотрим метод группового учета аргументов (МГУА), который реализует алгоритм неполного перебора вариантов математических моделей [49]. Алгоритм МГУА включает следующие процедуры формирование рядов селекции по значениям обучающей последовательности расчет критерия регулярности по проверочной последовательности расчет критерия несмещенности по всем значениям результатов испытаний отбор в каждом ряду селекции нескольких лучших математических моделей по критерию регулярности или по критерию несмещенности. Полная математическая модель объекта испытаний [c.165]

Выбор оптимальной структуры топливно-энергетического баланса промышленного предприятия требует большого объема информации о технико-экономических показателях производства продукции при использовании различных видов энергетических ресурсов, о возможности их взаимозаменяемости, межцеховых связей по использованию топлива, ограниченности одних и обязанности полного использования других энергетических ресурсов и т. д. Обычные методы решения задач оптимизации топливно-энергетического баланса предприятия путем перебора вариантов оказываются непригодными, так как требуют большого количества операций. Поэтому в настоящее время разработаны новые методы планирования топливно-энергетического баланса промышленного предприятия — методы математического моделирования. Их сущность заключается в составлении экономико-математической модели — системы уравнений и неравенств, описывающих структуру топливно-энергетического баланса предприятия в количественных индексах. Задача линейного программирования включает три пункта цель, возможные способы достижения цели и объемы производства продукции, ресурсы топлива и энергии. [c.66]

Алализируя возможность использования перечисленных методов оптимизации применительно к задаче расчета параметрических рядов типажа узлов и базовых деталей сборочного агрегатного оборудования, можно сделать вывод, что алгоритм, основанный на полном переборе вариантов, целесообразно применять для узлов, где главный параметр стандартизирован и имеет небольшое число возможных значений (например, при решении однопараметрической задачи для поворотных делительных столов или вибробункеров). В остальных случаях удобнее пользоваться алгоритмами, основанными на динамическом программировании или адаптивном методе. [c.479]

Для проектирования технологических процессов в автоматическом режиме используется метод оптимизации посредсЪом полного перебора вариантов решений. Пользователь задает один из предложенных критериев оптимизации минимальную трудоемкость минимальные затраты минимальную технологическую себестоимость. Затем происходит автоматический выбор элементов технологического процесса по указанному критерию. Пользователю предлагается просмотреть результаты. При просмотре результатов высвечиваются последовательно все фрагменты технологического процесса с указанием наименования операции, перехода, оборудования, инструмента, оснастки, а также наименование и обозначение элемента изделия. Выводится также указанная пользователем числовая информация о выбранном проектном решении. [c.614]

Если маршрут, удовлетворяющий условию досягаемости целей, не будет найден и в рамках "трехшаговой стратегии", то следует либо принять заключение о недосягаемости данной совокупности целей, либо продолжить поиск, применив более эффективные методы, например, метод "ветвей и границ", при котором производится направленный перебор вариантов решения задачи. [c.510]

На отрезке 1 имеем два варианта прокладки пути со значениями целевой функции 10 и 12. На отрезке 2 в отличие от метода полного перебора из возможных вариантов пути вариант с целевой функцией 18 стоимостных единиц исключается из дальнейшего рассмотрения, так как вариант со значением целевой функции 14 обеспечивает более оптимальный путь на протяжении двух отрезков 26 вместо 28). Таким образом, общее число рассматриваемых вариантов уменьшается на шесть по сравнегию с методом полного перебора. [c.30]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...