Формализация критериев эффективности

Формализация критериев эффективности 252 [c.350]

Формализация (17.9) является каноническим представлением задачи линейного программирования [14]. Такая задача эффективно решается при помощи симплекс-метода с использованием соответствующих стандартных программ для ЭВМ. В результате решения совокупности стандартных задач линейного программирования (17.9), отвечающих локальным областям параметров, определяется оптимальный вектор Р<,пт этих параметров, соответствующий минимальному значению критерия эффективности вида (17.8). Полученное решение может быть уточнено при помощи локальных методов поиска экстремума [81]. [c.276]

Основное содержание работы связано с изложением иной концепции построения сеток, развиваемой, главным образом, в работах российских ученых в течение 30 лет [1]. Главная особенность подхода связана со специальным способом формализации критерия (Р), приводящему к нелинейному вариационному функционалу, в который входят как первые, так и вторые частные производные функций, реализующих отображение. Этот непрерывный функционал появляется естественным образом после рассмотрения дискретного функционала, минимизирующего меру относительной погрешности неравномерной сетки по сравнению с равномерной. Такая формализация приводит к системе уравнений Э-0 четвертого порядка, гиперболической в широком смысле. Это позволило рассмотреть новые более широкие типы краевых условий, а также разработать эффективные алгоритмы и программы построения сеток для весьма сложных областей. Экономичные и эффективные процедуры расчета сеток связаны с применением итерационных процессов, использующих как специальную нестационарную модификацию уравнений Э 0, так и прямые геометрические способы минимизации дискретных функционалов, формализующих все три критерия оптимальности. [c.513]

Критерий — признак, на основании которого производится оценка качества функционирования изделия. Частным случаем критерия является критерий оптимальности, используемый для выделения наиболее предпочтительного, эффективного среди различных вариантов способа достижения оптимальных показателей качества. В моделировании обеспечения качества критерию оптимальности соответствует математическая форма — целевая функция, выражаемая через параметры. Экстремальное значение целевой функции характеризует оптимальный уровень качества. При формализации целевой функции допускается использовать технические, денежные и условные величины. [c.266]

Переход к САПР—ГМ предполагает системный подход, базирующийся на разработке массивов проектируемых систем и операций функциональных процессов, наличии критериев для оценки эффективности системного решения, четких логических положений в части постановки задач и формализации решений установление связей между системой и средой ее функционирования. [c.17]

Моделирование несущей способности оболочек из композитов. Содержание процесса постановки любой задачи оптимизации состоит в моделировании проектной ситуации и построении модели оптимизации, т. е. включает определение локальных критериев эффективности, формулировку модели проекта и ограничений на варьируемые параметры, а также их последующую формализацию в качестве элементов оптимизационной модели. Формализация модели проектной ситуации означает математически строгое определение связей между параметрами модели проекта и показателями его функциональности и экономичности, выражаемых посредством функциональных зависимостей или соотношений. В задачах оптимизации несущих конструкций функциональные зависимости между параметрами проекта детерминируются расчетными моделями оптимизируемых конструкций и их предельных состояний, подлежащих учету по проектной ситуации, а в случае конструкций из композитов, кроме того, моделями композиционного материала. Упомянутые модели конструкции, ее предельных состояний и материала синтезируются в модели расчета несущей способности конструкции, свойства которой непосредственно определяют размерность частных моделей оптимизации М , а также их качественный характер одно- или многоэкстре-мальность, стохастичность или детерминированность. Таким образом, моделирование несущей способности является одним из важнейших этапов постановки задач оптимизации несущих конструкций, на котором в значительной мере определяются свойства соответствующих оптимизационных моделей, существенные для выбора средств и методов их численной реализации, а также анализа и интерпретации получаемых оптимальных рещений. [c.175]

Процесс эволюции взглядов на проблему управления большими системами (в том числе и сложными производствами) в аспекте использования различных описаний при создании моделей объектов управления, пройдя через этапы применения детерминированных и стохастических формализмов, а также осознания целесообразности учета в них человеческого фактора, вывел специалистов на формирование концепции интеллектуальных производственных систем. Наиболее динамично развивающимся направлением построения систем искусственного интеллекта являются экспертные производственные системы. Они, имитируя способ рассуждений, свойственны человеческому разуму, способны решать зад ачи управления не хуже коллегии экспертов. Наличие человеческого фактора, а точнее, лица, принимающего решения (ЛПР), в структуре управления существенно корректирует управляющие воздействия, а иногда и кардинально меняет всю стратегию управления. Это связано с тем, что ЛПР, обладая собственной (естественно, субъективной) системой предпочтений в плане выбора целей и критериев управления, зачастую не согласен (в той или иной мере) с решениями, предлагаемыми системой на основе традиционных моделей. Подобные разночтения вызваны теми обстоятельствами, что большинство сложных объектов принадлежит к группе слабоструктурированных, плохо определенных объектов, характерным для которых является ярко выраженная индивидуальность, отсутствие строгого критерия оптимальности, высокая динамичность, и, наконец, главное — неполнота информации об объекте, затрудняющая формализацию его описания. Как показывает опыт, в таких ситуациях более обоснованным и соответственно более эффективным в конечном счете оказывается решение, принятое ЛПР. [c.99]

ЭСНОР 2.0 состоит из базы знаний (БЗ) с выводами, позволяющей обеспечить институциональную память и обучать руководящих работников (лиц, принимающих решения - ЛПР) и ведущих специалистов базы данных (БД) с системой ее управления (СУ), экспертов, инженеров знаний, а также разнообразных средств построения ЭС, включая ее интерфейс. Для структурирования БЗ использованы язык высокого уровня РЯЬ и оболочка, построенная на его основе. Эта оболочка позволяет производить идентификацию, концептуализацию, формализацию, реализацию и тестирование всех задач, охватываемых ЭСНОР 2.0. В оболочке реализованы два вида правил - ветвящиеся и простые. В оболочке использованы все преимущества объектного программирования, имеется инструментарий для разработки графического интерфейса пользователя, С ее помощью легко осуществляется доступ к любым базам данных. Она имеет полный набор средств отладки, полностью переносима на другие аппаратные платформы и под другие операционные системы и обладает высокой эффективностью по критериям размера исполняемых файлов приложений и их быстродействию. [c.99]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...