Метод ЛП-поиска

Для более детального исследования множества допустимых решений (выделение глобального экстремума) метод ЛП,-поиска может быть дополнен, например, исследованием специально сконструированной функции, представляющей собой свертку частных критериев в один глобальный. [c.54]

Задача решалась методом ЛП-поиска при N = 32. Расчет показал, что целевые функции принимают минимальные значения в разных точках пространства параметров. В соответствии с процедурой принятия компромиссного решения, описанной выше, [c.273]

Для нахождения оптимального варианта сочетания параметров привода машины использован метод ЛП-поиска [5] по следующим критериям качества в рен име торможения — по ми- [c.69]

Был выбран другой произвольный набор постоянных значений параметров ai = 1346,75, = 5,59, д = 457,81 и xg = = 2,56. Область поиска на плоскости (а , а ) оставлена та же, что и во второй серии. Применялся метод ЛП-поиска. Усредненные результаты даны в табл. 3. Кроме трех серий, поиск оптимального набора параметров производился ЛП-поиском в исходной области, заданной системой неравенств (5). Усредненные результаты также показаны в табл. 3. [c.7]

Используя метод ЛП-поиска для зондирования пространства варьируемых параметров, а комплексный расчет — для оценки просматриваемых вариантов, можно построить процедуру оптимальной разбивки передаточного отношения коробки скоростей. [c.90]

В системе автоматизированного проектирования, описываемой в данной статье, оптимизируется разбивка общего передаточного числа коробки. Оптимизация производится методом ЛП-поиска [c.96]

Метод Ньютона осуществляет необходимый поиск в области варьируемых параметров, где/(Х) дважды дифференцируема и где матрица, обратная матрице Гесса целевой функции, является положительно определенной. Поиск этой области осуществляется или методом дискретного перебора значений параметров, или методом ЛП-поиска. [c.134]

Метод ЛП-поиска намного сокращает количество исследуемых узлов путем задания в рассматриваемой области точек последовательности Соболя. Точки Соболя равновероятно покрывают область по всем трем компонентам. [c.134]

Находятся оптимальные параметры гидропривода путем варьирования его конструктивных параметров. На этом этапе используются метод ЛП-поиска для решения задач оптимального конструирования и нелинейная модель электрогидравлического привода [3]. [c.74]

В работе рассматривается способ построения аппроксимационных функций методом ЛП-поиска с использованием ЭЦВМ [1—3, 9]. Пусть х (1)—желательное поведение динамической модели. Требуется найти такую модель, возможное решение которой у Ц] а) наилучшим образом воспроизводило бы процесс. Здесь а =( 1, а )— п-мерный вектор, при помощи которого осу- [c.57]

К построению аппроксимационных функций в задачах динамики машин методом ЛП-поиска. [c.110]

В отличие от классических методов рассматривается и обосновывается способ построения аппроксимационных функций методом ЛП-поиска с использованием ЭВМ. Прилагается числовой пример. [c.110]

Рассматриваются вынужденные колебания от неуравновешенности упругой гироскопической системы сложного вида. Минимизация амплитуд колебаний осуществляется статистическим методом ЛП-поиска. Применение статистического метода обусловлено невыпуклым пространством параметров, многомерной функцией которых являются искомые минимумы амплитуд вынужденных колебаний. [c.141]

В них проведен дополнительный поиск минимальных значений Ф (а) методом ЛП-поиска. Результаты поиска в выделенных областях и в исходной приведены в табл. 1, где в числителе дроби приведено среднее значение Ф (а) совокупности экспериментов, а в знаменателе — наименьшее значение Фщш (а) [c.7]

Блок 1 обеспечивает зондирование заданной области поиска пробными точками по методу ЛП-поиска. Область поиска представляет собой п-мерный параллелепипед, определяемый неравенствами [c.33]

Зондирование области поиска методом ЛП-поиска. Результаты в массиве RAB [c.34]

Блок 9 работает в тех случаях, когда конечные точки двух попыток спуска отстают друг от друга далеко. В этом случае предусмотрено сужение области поиска с последующим зондированием методом ЛП-поиска. [c.35]

Действительно, в подобласти G (г ) было просчитано методом ЛП-поиска [10] 512 вариантов покрытий ткацкого станка и найдено И моделей, у которых одновременно > 0,8 и > 0,8. В то же время были проанализированы 100 вариантов, у которых одновременно 0,7 и 0,7. Оказалось, что область гра- [c.66]

В дальнейшем эти характеристики аппроксимируются характеристиками типовых звеньев. Значения постоянных времени и других коэффициентов уточняются методом ЛП-поиска 12], исходя из требования минимального отклонения реальной передаточной характеристики от идеальной при выполнении условий (17), (3) и условия устойчивости. Причем для оценки устойчивости удобно в данном случае воспользоваться критерием Найквиста. [c.98]

Перейдем к построению матрицы планирования. Как известно, при применении метода ЛП-поиска [3], использующего ЛП--сетки, розыгрыш вектора параметров происходит по следующей формуле [c.27]

В работе [1] с помощью АВМ исследовались статические свойства регуляторов давления газа с использованием метода ЛП-поиска. Рассматривалась система алгебраических иррациональных уравнений, которая получается из нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих математическую модель регулятора с усилителем давления, когда исследуются статические режимы его работы. В указанную систему алгебраических уравнений входили параметры -н 4 площадь сечения отверстия на входе в камеру усиления, жесткость пружины верхнего клапана, диаметр входного канала регулятора, площадь поверхности чувствительного элемента. Эти параметры влияют, в основном, на статические свойства регулятора. [c.32]

РЕГУЛЯТОРОВ ДАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕННОЙ ТОЧНОСТИ МЕТОДОМ ЛП-ПОИСК А [c.36]

При реализации этого алгоритма может быть использован метод "ЛП-поиска", отличающийся большей простотой, чем другие. [c.153]

Данные табл. 3 показывают, сколь значительно повышается эффективность дальнейшего применения поисковых методов, в том числе и ЛП-поиска, если на начальном этапе решения задачи оптимального проектирования использовать описанный прием определения суш,ественных и несущественных параметров. В частности, в результате использования предварительно спланированных экспериментов удалось существенно снизить размерность пространства поиска оптимальных решений при одновременном отыскании в среднем более высоких значений функции цели. [c.8]

ЛП-поиск — метод оптимального Наука , 1971. [c.8]

В этой ситуации естественным выглядит стремление использовать в качестве аппарата поиска оптимального варианта проектируемого механизма методы, основанные на случайном поиске либо его детерминированном аналоге — ЛП-поиске. [c.89]

Минимизация рассматриваемого функционала может выполняться с помощью таких широко известных методов оптимизации, как методы Гаусса—Зайделя, градиента, случайного поиска, ЛП-поиска и др. [c.62]

Определение оптимальных параметров в отличие от [I—31 проведено без обращения к локальным методам после ЛП-поиска. [c.60]

Задача выделения подобластей ( ) и ( ) решалась путем использования метода планируемого ЛП-поиска [4, 9]. На ЭЦВМ была просчитана матрица планируемых экспериментов со следующими параметрами N = 320 — общее число экспериментов г = 6 — число варьируемых параметров (коэффициентов потерь) Mj = 32 — число экспериментов в одной серии Г = 10 — число серий экспериментов. При расчетах значения j. были приняты равными ( j = С2 = 0,5). [c.66]

В настоящей работе рассматривается применение метода планирования экспериментов на математической модели проектируемой многокритериальной системы — метода планируемого ЛП-поиска [3]. Это метод многоуровневого планирования, специфической особенностью которого является сочетание в нем свойств поискового метода ЛП-поиска [4] и рандомизации машинных экснериментов. Такое сочетание позволяет осуществить достаточно тщательный дискретный обзор пространства исследуемых параметров с одновременным использованием оценок математи- [c.12]

При регцении задачи (17.5) методом ЛП-поиска компоненты вектора Р варьируемых параметров, отвечающего г-й зондирующей точке, определяются в виде [c.275]

В силу ограничений, накладываемых на целевые функционалы, непрерывность их в пространстве параметров может нарушаться, а область определения окажется невыпуклой или несвязанной. При этом следует иметь в виду нелинейность и многоэкстремальность исследуемых функционалов в пространстве варьируемых параметров [5]. Для решения подобного класса задач предложен метод ЛП-поиска [3, 4], который по своей схеме аналогичен методу случайного поиска [1]. Однако при ЛП-поиске используются не случайные многомерные точки в пространстве варьируемых параметров, а числа, образующие последовательность Соболя, рас- [c.46]

М. Ф. Зейтман, Р. Б. Статников. Исследование оптимальных динамических моделей гибких роторных систем методом ЛП-поиска.— Сб. Новые методы исследования шумов и вибраций и кибернетическая диагностика машин и механизмов . Изд. Каунасск. политехи, ин-та, 1970. [c.47]

Метод ЛП-поиска является методом дискретного обзора пространства исследуемых параметров любой размерности. В основе его лежит использование ЛПх-последовательностей [5], позволяющее осуществить достаточно равномерный обзор исследуемого пространства. Использование ЛП-поиска совершенно не зависит от свойств минимизируемой (или максимизируемой) функции цели, что дает возможность выбирать хорошие начальные приближения для метода Розенброка. [c.33]

В силу ограничений, накладываемых на параметры, непрерывность функционалов может нарушиться, а область определения их окажется невыпуклой. При этом следует иметь в виду нелинейность и многоэкстремальность исследуемых функционалов в пространстве варьируемых параметров [8]. Для решения подобного класса задач предложен метод ЛП-по-иска [1, 7], который по своей схеме аналогичен методу случайного поиска [2]. Однако в методе ЛП-поиска используются не случайные многомерные точки, а числа, образующие ЛПт-по-следовательность, распределенные более равномерно. Поэтому число проб N для достижения одинаковой точности по сравнению со случайным поиском оказывается существенно меньшим (в 3 и более раз). Более равномерное распределение этих точек в пространстве параметров гарантирует большую вероятность нахождения абсолютного экстремума. [c.217]

Итак, решение задачи конструктора, начиная с блока 4, является в достаточной степени формализованным, т.е. может быть алгоритмизировано и реализовано на ЭВМ. При этом система уравнений характеристик эксплуатационных свойств, технических ограничений, постоянных и оптимизируемых параметров является исходной для разработки алгоритма в блоках 5 и 6. При реализации этого алгоритма может бьпъ использован метод ЛП-поиска , отличающийся большей простотой, чем другие. [c.299]

Отггимизация проводится путем зондирования многомерного пространства варьируемых параметров методом ЛП-поиска [6]. Метод позволяет выделить небольщое множество эффективных вариатгтов (множество Парето), из которых нетрудно выбрать один в соответствии с какой-либо дополнительной системой предпочтений (например, с учетом технологичности будущей конструкции станка). Значительную экономию времени может дать эвристический поиск, опирающийся на анализ матрицы чувствительности, элементами которой являются коэффициенты влияния варьируемых параметров на частные критерии оптимальности. [c.343]

Для большинства инженерных задач используется численный метод многокритериальной оптимизации, основанной на так называемом ЛП,-поиске, Этот метод позволяет наиболее равномерно назначить необходимый минимум /V пробных точек при исследовании выделенной области независимых параметров. При чтом он тимизация ведется по всем критериям с одновременным изменением всех варьируемых параметров 5G , [c.53]

На первом этапе используются методы случайного или детерминированного поиска. Они состоят в том, что в пространстве допустимых параметров берутся точек и для каждой из них вычисляется значение функции качества. Выбираются, таким образом, JV конкретных вариантов исследуемой конструкции и прямым перебором этих вариантов находится наилучший при этом считается, что он находится поблизости от искомого оптимального варианта (вблизи глобального экстремума). В методах случайного поиска, называемых также методами Монте-Карло, N пробных точек в пространстве параметров выбираются случайным образом [77, 267]. В методах детерминированного поиска точек заполняют исследуемое пространство параметров в определенном смысле равномерно [285]. Опыт показывает, что при небольшом числе испытаний N более эффективны методы детермиийровапиого поиска. Один из таких методов, так называемый метод ЛП-иоиска, оказался эффективным при решении многих задач динамики машин [22, 146]. [c.270]

С целью уменьшения влияния отмеченных недостатков, свойственных методу Розенброка, предлагается комбинированный подход, основанный на совместном использовании метода Розенброка и ЛП-поиска [4]. [c.33]

После определения границ узкой области поиска величина ei уменьшается вдвое и управление передается блоку 1, который зондирует узкую область методом ЛП-ноиска. Ясно, что вследствие сужения области поиска заполнение ее пробными точками будет значительно более плотным, чем при нервом зондировании, соответственно возрастает вероятность попадания пробных точек [c.36]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...