Программирование динамическое

Если говорить о возможностях аналоговой вычислительной техники вообще, то необходимо отметить прежде всего простоту и удобство программирования динамических задач. Моделирование на ЦВМ использует большую степень абстракции по отношению к исследуемому физическому процессу, чем моделирование на АВМ. [c.111]

Динамическое распределение памяти означает, что выделение ячеек памяти для размещения данных и программ производится перед началом и в процессе выполнения программ в зависимости от фактических размеров массивов данных и участков программ, а также порядка их использования. При динамическом распределении памяти заранее не известно, какие ячейки ОЗУ будут выделены под массивы данных и программы. Поэтому программирование должно осуществляться только в условных математических адресах. [c.23]

Многие задачи трассировки сводятся к задаче дискретного динамического программирования. [c.30]

Рис. .12. Схема прокладки оптимального пути методом динамического программирования.

Многовариантность задачи синтеза маршрута обработки поверхности детали. При решении задач синтеза маршрута обработки поверхностей используют методы направленного перебора, динамического программирования и др. Рассмотрим синтез маршрута обработки поверхности на основе направленного перебора, суть которого заключается в определении количества переходов за счет использования допустимых режимов резания при условии выполнения ограничений и минимизации (максимизации) целевой функции [12]. [c.106]

Решение задачи синтеза маршрута обработки поверхности детали. Для поиска оптимального варианта плана маршрута обработки поверхностей используют динамическое программирование. Общей особенностью моделей динамического программирования является сведение задач принятия решений к получению рекуррентного соотношения, которое можно представить как [c.111]

Выбор оптимального варианта проводится начиная с первого этапа. Этот этап соответствует заключительному переходу обработки поверхности, и при назначении его необходимо знать параметры предшествующего перехода. Располагая зависимостью суммарной погрешности обработки от управляемых переменных, т. е. Л2г = = (1, 5, V), где ( — глубина резания з — подача о — скорость резания, для конкретного метода механической обработки резанием и зная параметры планируемого перехода, можно было бы рассчитать ожидаемую погрешность обработки. Однако не имея данных о предпоследнем переходе, делают различные предположения о том, какая погрешность обработки может иметь место после его выполнения. Следуя принципу оптимальности динамического программирования, для каждого из этих предположений необходимо выбрать такие переменные, [c.112]

Для параметрической оптимизации может быть использован также метод динамического программирования, применение которого сводится к вычислениям по рекуррентным соотношениям, например при распределении припуска по технологическим переходам (см. 3.2). [c.136]

Используя метод динамического программирования по матрице Т находят оптимальную последовательность выполнения переходов и записывают ее с помощью вектора В=<61, 62, йг, где 1=1, 2, п — помер перехода в очере- [c.159]

Алгоритмы последовательного анализа вариантов основаны на принципе оптимальности, который представляет собой естественное обобщение принципа оптимальности динамического программирования для решения многошаговых задач оптимизации. [c.320]

Напомним, что в методе динамического программирования выбор решения (управления) на отдельном шаге производится не с точки зрения интересов данного шага, выражающихся в минимизации потерь на данном шаге, а с точки зрения всего многошагового процесса принятия решений в целом, выражающихся в минимизации суммарных потерь на всех последующих шагах. Отсюда следует основное свойство оптимального процесса принятия решений, заключающееся в том, что каковы бы ни были начальное состояние и начальное решение, последующие решения на каждом шаге должны быть оптимальными относительно состояния, являющегося результатом применения первого решения. Из этого свойства следует, что оптимизация выбора решения для многошагового процесса принятия решений заключается в выборе решений только на последующих шагах процесса. [c.320]

Средства динамического распределения памяти — обязательные компоненты всех современных операционных систем (ОС) и имеются во многих языках программирования (за исключением языков ФОРТРАН и КОБОЛ). [c.30]

Таким образом, подход к решению задачи А, основанный на многоэтапном представлении процессов решения и функциональных уравнениях Беллмана, позволяет разделить общую задачу оптимального проектирования на ряд более простых и лучше изученных задач оптимизации. Последние по существу сводятся либо к оптимизации функционалов, зависящих от времени (задача Б), либо к оптимизации функций многих переменных (задачи В и Г). Решая каждую из этих задач в отдельности и объединяя решения по принципу динамического программирования, можно получить решение общей задачи А.. [c.75]

Анализ различных аналитических методов решения вариационных задач показывает, что применительно к задачам проектирования ЭМП следует использовать наиболее усложненные методы в виде принципов максимума и динамического программирования. [c.76]

С точки зрения конечной цели поиска первый подход более естествен и предпочтителен, так как не требует избыточной информации о локальных оптимумах. Однако известно, что методы поиска глобального оптимума (методы перебора и динамического программирования) имеют на практике ограниченное применение из-за большого машиносчетного времени. Поэтому при решении практических задач часто более эффективными оказываются алгоритмы, включающие в себя поиск локальных оптимумов. Обобщения по использованию методов локального поиска для решения задач глобальной оптимизации даны в [71]. [c.133]

При построении поисковых алгоритмов оптимизации следует учесть, что многообразие методов оптимального проектирования ЭМП требует их сравнительной оценки и выбора из них наиболее эффективных для решения конкретных задач. Однако достаточно полные критерии теоретической оценки методов пока не разработаны и поэтому оценка осуществляется обычно с помощью вычислительного эксперимента. Анализ работ по оптимальному проектированию ЭМП показывает, что все основные методы программирования получили практическую апробацию. Так, методы упорядоченного перебора использованы для проектирования асинхронных двигателей [42], методы случайного перебора — для проектирования асинхронных двигателей и синхронных генераторов [24], методы градиента, покоординатного поиска, динамического программирования— для проектирования синхронных машин [8], методы случайного направленного поиска —для проектирования асинхронных машин (22] и т. д. [c.144]

Несмотря на сравнительно малую чувствительность метода, все же не исключается возможность преждевременного останова процесса поиска. На рис. 5.11, а показан случай преждевременного останова на границе допустимой области в ситуации, подобной глубоким овражным ситуациям. В то же время видно, что движение вверх по границе улучшает целевую функцию и может быть продолжено, например, увеличением шага по Zi или уменьшением шага по 2г. Кроме изменения шагов по отдельным переменным для продолжения поиска методом локального динамического программирования могут быть использованы и другие способы, например повторение нескольких последующих этапов при неудачном шаге на предыдущем этапе. [c.148]

Оптимальный выбор параметров оптимизации tu , tk возможен лишь с помощью метода динамического программирования, для чего необходимо преобразовать вспомогательную задачу к функциональному уравнению Беллмана. Для этого вместо моментов переключений рассмотрим интервалы постоянства управлений Ti. Тогда условие (7.38) заменяется соотношением [c.216]

Уравнение (7.43) относится к классу функциональных уравнений динамического программирования, для решения которого можно использовать вычислительные алгоритмы, описанные в [14]. [c.216]

Рис. 7.7. Кривые оптимальной стабилизации напряжения СГ ----алгоритмы по методу динамического программирования ----алгоритмы по методу покоординатного спуска

Задача Д представлена в терминах динамического программирования в 3.5 функциональным уравнением (3.75). Уравнение (3.75) имеет следующие ха- [c.253]

Поисковые методы динамического программирования основаны на численных методах решения уравнения (3.75). Общая вычислительная схема на первом этапе сводится к решению задачи одномерной оптимизации ДЯо по параметру Azi, при фиксированной точке Zo и заданной функции /p-i(Zi). Аналитический вид этой функции, как правило, неизвестен, но для численных [c.254]

П.З. Методы динамического программирования. Динамическое программирование представляет собой математический аппарат, разработанный Р. Веллманом и его учениками [12—14] для решения широкого круга задач, в которых время играет существенную роль. Однако понятие времени употребляется в более широком смысле и присуще -любой конечной или бесконечной последовательности как дискретного, так и непрерывного характера. Поэтому динамическое программирование применяется к решению не только динамических, но и таких статических задач, в которых процессы решения можно трактовать как многошаговые, многоэтапные. Благодаря многоэтапному представлению, многие процессы решения удается описать функциональными уравнениями особого типа (уравнениями Веллмана), которые являются центральными в теории динамического программирования. Непосредственное решение уравнений Веллмана удается в редких случаях. [c.253]

Программа моделирования алгольная для транслятора ТА-Ш 125—127 Программирование динамическое — Пример его использования 167, 168 [c.311]

Необходимо заметить, что по тому, какие действия происходят при вызове, методы делятся на два типа статические и динамические. Вообще говоря, в зависимости от реализации ООП в конкретном языке программирования динамические методы могут подразделяться на группы, так в Borland Pas al различают виртуальные и собственно динамические методы, различающиеся способами адресации в процессе выполнения. [c.200]

Другим полезным вспомогательным методом для решения некоторых типов задач нелинейного программирования является динамическое программирование. Динамическое программирование — это вычислительный метод, использующий аппарат рекуррентных соотношений, развитый в значительной степени в работах Р. Е. Веллмана [30]. Сам термин динамическое программирование возник в результате изучения задач математического программирования, в которых были существенны изменения во времени. Однако этот метод может быть использован и в таких задачах, где время вообще не фигурирует, а вводится искусственно, что позволяет использовать этот метод для решения задач, описывающих статические процессы. Основным достоинством этого метода является то, что он позволяет иногда существенно уменьшить объем вычислений по сравнению с решениями другими возможными методами. В схему метода динамического программирования укладывается анализ широкого класса функциональных уравнений, причем в этом случае он выступает не только как вычислительный, но и как аналитический инструмент. [c.112]

Операционные системы ЕС ЭВМ (ОС ЕС) и СМ ЭВМ (ОС РВ) — достаточно развитые операционные системы. Структуры этих ОС, функциональное назначение их отдельных частей, этапы обработки задач, способы реализации режимов программирования, возможности взаимодействия с пользователем характерны для современных ОС. Структурное построение рассмотренных ОС содержит много общего четко выделены управляющая и обрабатывающая части в комплексах управляющих программ присутствуют похожие компоненты — управление задачами, управление памятью, управление данными в организации ввода—вывода существуют одинаковые уровни обмена (уровни логических записей, блоков данных, физический). Несмотря на некоторые различия в терминологии, в обеих ОС существуют аналогичные этапы трансляции, редактирования связей (компоновки), загрузки и выполнения при обработке задач. Однако в способах организации режима мультипрограммирования в ОС РВ имеется больше разнообразных средств (круговая диспетчеризация, свопинг, выгру-жаемость). В ОС РВ и ОС ЕС реализованы эффективные и разнообразные средства общения с пользователем, включающие в себя возможности динамического управления процессом решения задач на ЭВМ. [c.152]

Используя метод динамического программирования, получают векторы В", определяющие оптимальную последовательность выполнения переходов, по которой ведется дополнительная (доделочиая) обработка. [c.163]

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

В зависимости от вида ие.иевой функции, а также от вида ограничений суп1сствуют pa i личные методы оптимизации (методы дифференциального исчислении, методы множителей Лагранжа, методы пжейного и нелиней ного программирования, методы динамического программирования и т. д.). Пример исно, 1ь )ова ния метода множителей Лагранжа для некого рых задач оптимизации конструкций дан в кни ге (23], [c.53]

Алгоритмический язык ФОРТРАН предназначен только для научно-технических расчетов прост в освоении, позволяет легко и быстро кодировать формулы и итерационные процессы над векторами и матрицами целого и вещественного типов. Трансляторы с языка ФОРТРАН имеются практически во всех ОС и обеспечивают высокую эффективность объектного кода. Однако примитивность этого языка в отношении типов и структур данных, отсутствие динамического распределения памяти существенно ограничивают его применение при разрабтоке ПО САПР. Кроме того, структурное программирование на языке ФОРТРАН возможно только с использованием специальных препроцессоров, осуществляющих перевод с расширенного языка ФОРТРАН, включающего в себя конструкции структурного программирования, в стандартный язык ФОРТРАН. [c.46]

Уравнение (3.52) относится к классу специальных рекуррентных функциональных уравнений, предложенных Р. Веллманом и являющихся центральными в теории динамического программирования [12]. Это уравнение можно разложить на три взаимосвязанных функциональных уравнения, если последовательно учитывать этапы решения, начиная с конца. Оптимизация АЯоз осуществляется на последнем этапе и представляет собой одноэтапный процесс, который для любых результатов предыдущих этапов описывается функциональным уравнением [c.73]

В обоих случаях, как правило, необходимы ЭВМ и элементы поиска решений. Неизбежность численных решений с применением ЭВМ приводит к тому, что в инженерном плане прямые методы решения оказываются нередко более конкурентноспособными. Тем более, что для реализации прямых методов с помощью ЭВМ не т11ебуются дополнительные математические конструкции принципов максимума и динамического программирования. [c.76]

Численное решение задачи Д осуществляется методами математического программирования [43]. Применительно к проектированию ЭМП наибольшее применение получили методы дискретного, нелинейного и динамического программирования (приложение II). Для представления задачи Д в терминах динамического прог-раммирований по аналогии с принятым в 3.4 подходом разложим параметры оптимизации и целевую функцию на составляющие типа [c.80]

Числовой подход к решению задачи требует применения ЭВМ и поисковых методов оптимизации. При решении данного примера в качестве параметров оптимизации приняты высота полюсного наконечника hp, высота hm и ширина Ьт полюсного сердечника, высота ярма hj. Однако независимыми являются только параметры Лт и bm, так как hj жестко связан с Ьт, а Ар однозначно определяется одним из равенств а р = Одоп или,Вкр = Вдсл. Они обусловлены тем, что возникающее в процессе оптимизации стремление увеличить окно обмотки возбуждения приводит к превращению соответствующих неравенств в равенства. Все остальные исходные данные расчета индуктора с учетом предыдущих этапов расчета генератора предполагаются фиксированными. Для поиска оптимальных решений использованы градиентный метод и метод локального динамического программирования. Числовое решение рассматриваемой задачи не достигает конечной цели, т. е. не приводит к уравнениям расчета оптимальных значений параметров оптимизации. Конечную цель можно достичь только при сочетании числовых результатов с методами планирования эксперимента. При этом в качестве единичного эксперимента следует рассматривать отдельное оптимальное решение рассматриваемой задачи, полученное для конкретного набора исходных данных. В качестве факторов можно рассматривать любые независимые исходные данные. [c.105]

Метод локального динамического программирования по аналогии с методом покоордн- [c.148]

В связи с этим параметры оптимизации делятся на два вида дискретные, например обмоточные данные, и непрерывные, например диаметр или длина активной части. Для дискретных параметров строится таблица вариантов, подлежащих перебору. Для каждого варианта совокупности дискретных параметров осуществляется оптимизация непрерывных параметров комбинированным алгоритмом, последовательно использующим метрды случайного поиска, покоординатного поиска и динамического программирования. Окончательный вариант расчетного проекта выбирается путем сравнения результатов, полученных для каждого варианта дискретных параметров в отдельности. [c.200]

Для решения подобных задач использованы алгоритмы с последовательной комбинацией методов Монте-Карло и покоординатного поиска [6]. Применение локального динамического программирования исключается из-за большого числа переменных. Применение метода Монте-Карло является обязательным даже в предположении унимодальности задачи, так как покоординатный поиск, несмотря [c.212]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...