Алгоритм последовательный

В рассмотренной задаче структурного топологического синтеза, формулируемой как задача целочисленного математического программирования, перебор осуществляется на множестве малой мощности, что допускает даже полный перебор. Но большинство реальных задач структурного синтеза имеет гораздо большую размерность, поэтому при их решении допустим только частичный перебор. Так, количество просматриваемых вариантов L может оказаться экспоненциальной функцией размерности задачи п L = fee , где fe — коэффициент пропорциональности. В силу этого для решения задач компоновки и размещения в САПР применяют главным образом приближенные алгоритмы (последовательные, основанные на последовательном наращивании синтезируемой структуры, итерационные, относящиеся к алгоритмам частичного перебора, смешанные и эвристические). [c.28]

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

По этим причинам Ля-поиск может быть рекомендован для предварительного выбора компромиссных вариантов проекта, удовлетворяющих ряду ограничений на рабочие показатели (при достаточно небольшом количестве вариантов, принимаемых во внимание). Модифицированный алгоритм последовательных уступок характеризуется более детальным и целенаправленным исследованием совместного поведения частных функций цели в выбранной области пространства параметров оптимизации и, следовательно, может давать более точные результаты. Однако последний алгоритм оказывается и более сложным в реализации. В целом после принятия некоторых критериев пред-220 [c.220]

В составе подсистемы Оптимизация рассматриваемой САПР нашли применение несколько методов поисковой оптимизации. В частности, разработан алгоритм экстраполяционного поиска, предусматривающий генерацию ряда состояний в окрестности каждой текущей точки с определением целевой функции и ограничений, а также их многомерную линейную аппроксимацию. Для решения задач целочисленного программирования, к которым часто сводится оптимизация электрических машин, применяется алгоритм последовательного улучшения функции [c.287]

Алгоритм последовательного вычисления величин (18.27) заключается в переходе от величин с индексами С к соответствующим величинам с индексами + 1 и основывается на равенствах [c.121]

Имея указанную выше интерпретацию, граф-схему можно рассматривать как алгоритм. Последовательность выполнения отдельных действий в алгоритме определяется следующим образом. [c.36]

Упростим задачу, выбрав в качестве критерия оптимизации максимальное число толкателей Лт. Диаметры толкателей и тип траверсы для каждого варианта системы толкателей выбираются исходя из типоразмера штампа и числа толкателей. Различные варианты системы с /1т = 1, 2, 3, 4 расположения толкателей и связь их с траверса-ми представлены на рис. 96. В алгоритме последовательно рассматривается возможность компоновки системы для различных вариантов с уменьшением числа толкателей от четырех до одного. Реализация алгоритма заканчивается нахождением удовлетворяющей условиям задачи компоновки. Причем эта компоновка будет не хуже последующих. [c.293]

Описанный алгоритм последовательного построения такой системы является локально оптимальным в смысле максимизации на каждом шаге вероятности принадлежности объекта какому-либо классу согласно критерию (7.13). Однако апостериорные вероятности классов, входящие в этот критерий, на практике неизвестны, поэтому эти вероятности приходится оценивать по информации, заключенной в обучающей выборке. [c.249]

Наиболее естественным для реализации модели является алгоритм последовательных нагружений. Пусть на п-и шаге нагружения средние напряжения, приложенные к композиту, увеличиваются на величину шага по нагрузке А Оху)п = Аа- , коу, [c.56]

Форма записи (10.11) дает естественный алгоритм последовательных приближений [c.76]

Условия сходимости алгоритма последовательных приближений. Рассмотрим кратко условия сходимости алгоритма (10.17) при возрастании п (числа приближений или числа показов образцов из обучающей последовательности). Если процесс последовательных приближений сходится, то [c.77]

Алгоритм последовательной перезаписи программы (АПП), известный из теории программного управления, позволяет итеративным путем (путем последовательных приближений) выработать эффективное предыскажение программы, даже если передаточная функция Н (р) неизвестна. Для реализации алгоритма АПП необходимо снабдить систему оперативным запоминающим устройством (ОЗУ). Функции ОЗУ может выполнять, например, магнитофонное устройство или оперативная память цифровой управляющей машины. На каждой п-я итерации работы алгоритма АПП (рис. 12) на вход базовой следящей системы подаются испытательная программа Sq (f) и управление (t) предыдущей (п — 1)-й итерации из ОЗУ, а текущее управление Un (t) вводится в ОЗУ и запоминается в нем. При этом изображение ошибки отработки программы на /г-й итерации [c.485]

Эти уравнения численно интегрируются, начиная от конца лопасти, где заданы граничные условия М (1) = М (1) = 0 (которые автоматически удовлетворяются при данном уравнении для Мп). Значения 2 (1) и 2 (1) необходимо выбрать так, чтобы удовлетворить двум граничным условиям у комля. Эти уравнения могут быть линейными или нелинейными в зависимости от выражения для аэродинамической силы Fz- Линейная задача решается с использованием принципа суперпозиции для решения нелинейной необходим некоторый алгоритм последовательных приближений. Заметим, что уравнение для изгибающего момента, использованное здесь, эквивалентно приведенному в начале раздела, но здесь оно выражено непосредственно че- [c.644]

Например, если написано у —, то можно по заданному х вычислить у на бумаге столбиком . А если написано у = /xl Тут же сразу возникает вопрос о точности решения, которое можно найти, скажем, с помощью алгоритма последовательных приближений [c.6]

Для функции представимой рядом (2), алгоритм последовательного опре- [c.279]

Опишем алгоритм последовательного определения функций (г). На первом шаге в (г) представим в виде [c.340]

При третьем уровне сложности структурного синтеза решаются задачи выбора варианта структуры в множестве с большим, но конечным результатом известных вариантов. Для решения таких задач используют алгоритмы направленного перебора (например, алгоритмы дискретного линейного программирования), алгоритмы последовательные, итерационные и др. сведение задачи к полному перебору путем ограничения области поиска на стадии формирования исходных данных. Например, оптимизация плана обработки поверхности представляет задачу структурного синтеза, когда выбор варианта плана происходит во множестве с большим, но конечным количеством известных вариантов. Для поиска оптимального варианта используют алгоритмы дискретного профам-мирования, находят условия, которым должен [c.432]

В обш,ем случае один из наиболее эффективных методов решения состоит в применении интегральных уравнений и использовании алгоритма последовательных приближений, Интегрируя последовательно уравнение (25) и учитывая граничные условия [c.578]

Наиболее естественными для реализации модели являются алгоритмы последовательных нагружений. Могут быть построены три основных типа таких алгоритмов основанные на последовательном изменении напряжений, деформаций и комбинированные [c.263]

Таким образом, алгоритм последовательной безусловной минимизации методами штрафных функций заключается в выполнении следующих шагов. [c.172]

Применяя этот алгоритм последовательно для 2-го, 3-го [c.42]

Наиболее просто реализуется алгоритм последовательного продвижения очереди, когда груз адресуется на позицию, заявка которой стоит в очереди первой. Однако в ряде систем распределения целесообразно применять алгоритмы очереди с приоритетом, что позволяет более эффективно удовлетворять спрос потребителей и максимально снизить их простои из-за отсутствия деталей. Один из алгоритмов продвижения очереди с приоритетом предусматривает первоочередное удовлетворение заявки, для которой требуется минимальное время транспортирования = = min) независимо от ее места в очереди. [c.155]

Алгоритм последовательно включает целые числа (знаменатели) от 1498 до К (дроби со знаменателем меньше 1498 имеются в Таблицах для подбора шестерен ). Для каждого I рассматривается интервал (Р1 —ЕР5-1, Р1 + + ЕР5-1). Если такой интервал содержит некоторое целое число Л, то IX X (Р — ЕРЗ) Л 1-(Р + ЕР5), т. е. дробь Л I является достаточно точным приближением передаточного числа Р — ЕРЗ Л I Р + ЕРЗ. Для прецизионных наладок ЕРЗ мало, порядка 10 , а I не превышает 15 ООО. Длина интервала может быть оценена сверху значением 0,0045. Целочисленные значения в интервал такой длины будут попадать не так уж часто. Полученную дробь Л I следует проверить на сократимость если дробь сократима, значит, она в сокращенном виде уже была рассмотрена ранее как дробь со знаменателем, меньшим I. [c.7]

В этом случае предписываемая алгоритмом последовательность выполнения гео.метрических построений будет иметь следующее содержание [c.118]

При третьем уровне сложности структурного синтеза решаются задачи выбора варианта структуры в множестве с большим, но конечным результатом известных вариантов. Для решения таких задач используют алгоритмы направленного перебора (например, алгоритмы дискретного линейного программирования), алгоритмы последовательные, итерационные и др. сведение задачи к полному перебору путем ограничения области поиска на стадии формирования исходных данных. Например, оптимизация плана обработки поверхности представляет задачу структурного синтеза, когда выбор варианта плана происходит во множестве с большим, но конечным количеством известных вариантов. Для поиска оптимального варианта используют алгоритмы дискретного программирования, находят условия, которым должен удовлетворять оптимальный многошаговый процесс принятия решений. Подобный анализ называют динамическим программированием. Оптимальная стратегия обладает тем свойством, что, каков бы ни был путь достижения некоторого состояния (технологического перехода), последующие рещения должны принадлежать оптимальной стратегии для части плана обработки поверхности, начинающегося с этого состояния (технологического перехода). Для того, чтобы учесть сформулированный принцип оптимальности, можно использовать следующие обозначения / (РЬ - технологическая себестоимость, отвечающая стратегии минимальных затрат для плана обработки от технологического перехода Р-, до последнего перехода (если до него остается л шагов) / (Р/) - решение, позволяющее достичь/ (Р ). [c.101]

Кремниевый компилятор представляет собой программное обеспечение системы автоматического проектирования цифровых БИС и СБИС. Состав КРК библиотеки типовых схемных и топологических фрагментов база знаний, включающая совокупность правил синтеза монитор, управляющий последовательностью применения правил и обеспечивающий при необходимости оперативную связь с пользователем транслятор с входного языка вспомогательные программы, обеспечивающие вывод результатов, сопровождение библиотек системы моделирования и оптимизации, служащие для отработки и аттестации типовых фрагментов программы размещения фрагментов и трассировки межсоединений. В КРК реализуются алгоритмы последовательной трансформации составных частей СБИС, фигурирующих во входном описании, сначала в типовые фрагменты логических схем, затем в фрагменты электрических схем, топологические фрагменты и, наконец, в совокупность данных, определяющих маски для изготовления фотошаблонов. На каждом шаге трансформации используется однозначное соответствие фрагментов описаний двух различных уровней или правила выбора одного варианта из конечного множества возможных в соответствии с имеющейся в КРК системой продукций. По желанию пользователя возможен переход в интерактивный режим, в котором вариант выбирается пользователем. [c.105]

Алгоритм последовательного заполнения магистралей является модификацией метода интервалов. Все от- [c.162]

Рис. 7.11. Примеры выполнения алгоритма последовательного заполнения магистралей а... г)

В случае ограниченного набора шестерен необходимо ввести упорядоченный массив чисел зубьев этих шестерен. В качестве косфдинат вектора (Х1, Хз, Хз, Xi) будут числа зубьев шестерен из набора. Последовательный перебор чисел зубьев шестерен из набора продолжается до тех пор, пока не будет реализовано передаточное отношение о с заданной точностью А. Алгоритм последовательного перебора в этом случае будет содержать четыре вложенных цикла по значениям Х(, хз, хз и Х4, в которых, кроме [c.27]

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]

Если J [а], al) > J ( 1, aJ), то вращение па ДО продолжается до тех нор, пока следующее значение не станет меньше предыдущего или равно ему. На рис. 7.44 такой точкой стала четвертая по счету. После этого начинает вращаться точка О вокруг точки 4 и т. д. Как видно из рисунка, в этом алгоритме последовательность точек приближения спускается в овраг и движется вдоль него до минимума. Метод движения но оврагу легко обобщается на случай многих переменных параметров (см, [125]). Он также позволяет обойтн еще одну трудность, возникающую при необходимости находить локальные экстремумы в задачах акустической оптимизации машин. Трудность заключается в том, что целевые функции часто содержат абсолютные значения комплексных выражении, зависящих от параметров а,, и поэтому не [c.272]

Реализация системы автоматического программирования требует большого объема памяти ЭВМ для помещения исходной информации. Поэтому при реализации системы программирования, чтобы иметь возможность легко увеличить объем памяти ЭВМ и не загружать оперативную память, целесообразно блоки памяти ЭВМ располагать во внешнем магнитном запоминающем устройстве (МЗУ). В этом случае блоки системы работают по выбору в заданной алгоритмом последовательности. Для обеспечения такого режима работы в магнитном оперативном запоминающем устройстве МОЗУ устанавливается рабочее поле РП, а также память для расположения программы, обеспечивающей автоматический вызов блоков в РП, обращения к ним и возврат в основную программу. Блоки системы необходимо оформлять с учетом использования их для нескольких типов задач, представленных в виде стандартных программ — СП, и собирать в библиотеку БСП. Процесс [1] выбора стандартных программ из библиотеки ЭЦВМ М-20 осуществляется автоматически интерпретирующей системой ИС-2, разработанной под руководством доктора физ.-мат. наук М. Р. Шура-Бура в отделении прикладной математики МИАН СССР. [c.22]

Необходимым условием построения полной и непротиворечивой системы логических решающих правил вида (7.14) является отсутствие пересечений обучаюищх подмножеств из Qq в пространстве предикатов-признаков. Если такие пересечения имеются, то тем самым допускается некоторая вероятность ошибок. Однако при фактическом обучении РТК объекты, образы которых пересекаются в пространстве признаков, целесообразно исключить из обучающей выборки. В этом случае описанный выше локально-оптимальный алгоритм последовательного обучения заканчивает свою работу на некотором г-м шаге, причем геи. Результатом является полная и непротиворечивая система элементарных логических решающих правил вида (7.14). [c.249]

В главе 9 рассматривается самый простой вид анализа - линейный статический расчет конструкций. Описывается применение элементов, моделирующие композиты и осесимметричные конструкции. Приводятся подробные и компактные алгоритмы (последовательности выполнения команд FEMAP) построения расчетных моделей, выполнения анализа и визуализации результатов, [c.16]

Алгоритм последовательных приближений (10.13) можно обобщить на случай, когда среднее значение (математическое ожидание) gradx/ х, V) неизвестно, но известны отдельные его реализации. Они используются как оценки среднего значения, что приводит к следующей процедуре [c.76]

Таким образом, аналоговые методы воспроизведения реальных вибраций являются приближенными. Точность этих методов может быть повышена с помощью применения цифровой техники и создания цифроаналоговых (гибридных) систем. Алгоритм последовательной перезаписи программ (АПП, гл. XXII) успешно функционирует и в случае испытаний реальной вибрацией. Необходимым условием сходимости АПП является неравенство (16) из указанной главы. Оно выполняется, когда частотная характеристика скорректирована соответствующим образом с помощью аналоговых средств. [c.473]

Таким образом, метод моментов с простейшей аппроксимирующей функцией (2.73) позволяет выяснить качественную картину течения между пластинками при произвольных числах Кнудсена и отношении температур пластинок и числах Маха порядка единицы ). Однако точность полученных результатов полностью определяется тем, насколько удачно выбрана аппроксимирующая функция. При анализе линейных задач мы видели, что двухмаксвелловская аппроксимация не ухватывает целый ряд эффектов. Нет никаких оснований ожидать большей точности при применении этой аппроксимации к нелинейным задачам. Для получения точных решений необходим некоторый алгоритм последовательного уточнения функции распределения. Но [c.276]

Последовательность уравнений (2.4) описывает алгоритм последовательных прнб н1жений для решения уравнения Больцмана. Удобно, что на каждом шаге приходится решать одно и то же уравнение только с новым свободным членом, который вычисляется по предыдущим приближениям. Уравнения, которые нужно решать, содержат сложный интегродифференциа ть-ный оператор и по виду почти столь же сложны, как и исход]Юс уравнение Больцмана, за тем исключением, что мы избавились от нелинейности. Поскольку на каждом шаге мы имеем дело с одним и тем же оператором, можно сосредоточиться на первом шаге и исследовать уравнение [c.185]

Способ эффективного построения решения периодической задачи в указанной постановке был еще в 1935 г. предложен в работе Хоуленда (Howland [1]). Автор рассматривает бесконечную пластинку, подверженную на бесконечности параллельным или нормальным к линии центров отверстий растягивающим усилиям. Эффективное рассмотрение основано в зтой работе на некотором алгоритме последовательных приближений, сходимость которого доказывается при малом значении отношения радиуса отверстия к расстоянию между двумя ближайшими центрами. Численные расчеты приводятся при указанном отношении — назовем его е,— равном 0,25. [c.581]

Г. Н. Бухаринов (1937, 1939), используя аналог некоторого алгоритма последовательных приближений, разработанного Г. М. Голузиным для задачи Дирихле, изучил задачу для пластинки или диска, когда среда ослаблена любым конечным числом произвольно расположенных отверстий круговой формы. [c.60]

Численное решение уравнений (2.49), (2.51) и (2.52) с учетом условий (2.50) и (2.53) выполнялось на ЭВМ. При переходе от интегрирования уравнений, описывающих движение на одном этапе, к интегрированию уравнений на другом этапе был использован алгоритм последовательного дробления шага интегрирования [13]. Численное интегрирование велось с произвольных начальных значений перемещений и скоростей системы до получения установившихся режимов движения с периодом Г=2я/са. Программа предусматривала вычисление на каждом шаге интегрирования момента трения Мт.дм( ) на поверхностях скольжения демпфера, упругого момента М=С2з(ф2—<рз) непосредст- [c.127]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...