Динамические процессы принятия решений

В большинстве случаев каждое наблюдение связано с определенными затратами, и в то же время оно позволяет принять решение, увеличивающее шансы на выигрыш или получение дохода. В таких обстоятельствах целесообразно рассмотреть цену информации. Этим мы займемся при анализе динамических процессов принятия решений. [c.52]

ДИНАМИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ [c.344]

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]

Дерево событий может быть интерпретировано только во временной шкале. В зависимости от того, назначают ветвям дерева временные интервалы или нет, можно говорить о динамических и стационарных деревьях событий. В динамических деревьях принципиальным является случайный характер интервалов времени между двумя событиями, одно из которых имеет смысл причины, а другое - следствия. Для стационарных деревьев важен сам факт связи между соседними событиями. Понятие динамических деревьев событий возникло сравнительно недавно, когда в ряде отраслей (например, в атомной энергетике) анализ крупных катастроф и аварий показал необходимость учета человеческого фактора в процессе принятия решений при возникновении аварийных ситуаций. [c.36]

Трудность формализации процессов принятия решений и комплексного анализа процессов в АСУ цеха, предприятия из-за того, что эти процессы взаимосвязаны и в то же время для их описания требуются как динамические , так и логические переменные. Возникает своего рода алгоритмический барьер между задачами, решаемыми на языке классических методов математического анализа, или языке динамических переменных, и задачами организационного управления, свойственными человеческому мышлению, для решения которых требуется язык логических переменных. [c.129]

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]

В динамическом программировании рассматриваются многостадийные процессы принятия решения. [c.50]

Наряду с одношаговыми существуют также и многошаговые процессы принятия решения. Формирование процесса адаптации выполняется с использованием известной в стохастической динамической оптимизации РВ-стратегии (стратегии учета обратной связи, см, 9.4.2). Специально для усвоения метода авторы вводят понятие стохастической линейной программы Лл < <6, х>0, г1 = с х = тах. [c.102]

Предложенный ППП Динамика ЭЭС может применяться в решении многих проектных и исследовательских задач при наличии в библиотеке широкого ассортимента математических моделей функциональных элементов. Для оптимизационных задач, когда расчеты моделируемых процессов повторяются многократно, предпочтительны простые модели, позволяющие быстро оценить наиболее важные показатели динамических процессов. Для последующего анализа принятых решений более предпочтительны модели, позволяющие подробнее и точнее, хотя и медленнее, определить все необходимые показатели процессов. [c.230]

Выбор такой системы обобщенных координат удобен для использования динамической характеристики двигателя в форме (6.1). Кроме того, исследование имеет целью отыскание наряду с частным (при фиксированных начальных данных) также периодического решения системы уравнений движения, описывающего установившийся процесс. Принятая система координат такова, что поиск для нее периодического решения имеет смысл [c.62]

В силу сложности паротурбинного блока как динамической системы выполнить аналитическое решение уравнений нестационарного режима с разрывно-нелинейными коэффициентами без сильных упрощений практически невозможно. Однако функциональные зависимости технологических параметров (энтальпии, расхода и др.) от параметров, конструкции и режима, полученные даже для весьма. идеализированных физических моделей оборудования, имеют большую ценность и во многом качественно раскрывают основные закономерности нестационарных процессов. Принятие принципиальных решений в области конструирования надежных, хорошо управляемых и маневренных парогенераторов, как правило, -возможно на основании упрощенных моделей. При наличии ясности в принятии принципиальных решений следующим этапом является разработка конкретных систем управления паротурбинными блоками, для чего требуется более точная и подробная информация. Получение ее в настоящее время облегчается наличием электронной вычислительной техники. [c.313]

Из опыта хорошо известно, что при некоторых свойствах как измеряемой величины (или процесса, информативным параметром которого она является), так и средств измерений погрешность измерений будет разной при одних и тех же значениях измеряемой величины (и других условий измерений), но при разных скоростях ее (или процесса, информативным параметром которого она является) изменений. Поэтому целью классификации измерений на статические и динамические целесообразно считать возможность принятия решений о том, нужно ли при конкретных измерениях учитывать скорость изменения величины или нет. Погрешности, вызываемые влиянием именно скоростей изменения измеряемой величины (или процесса, информативным параметром которого она является в дальнейшем эта конкретизация не будет упоминаться — она будет подразумеваться сама собой), называются динамическими погрешностями. Таким образом, признаком данной классификации надо принять необходимость или отсутствие необходимости учета, введения в расчеты динамической погрешности. [c.44]

Динамическим распределением принято называть такое распределение памяти, которое осуществляется непосредственно в процессе решения задачи с учетом предыдущего состояния и описания информационных массивов. При этом оперативная память делится на области фиксированной длины, каждая из [c.94]

Математические методы, используемые для вторичной оптимизации оперативно-организационного управления, основаны на моделировании основных технологических процессов, прогнозировании графика работ в цехе и принятии оптимальных решений по корректировке полученного графика. Для принятия решений весьма эффективным по диапазону применения, результатам расчетов и используемым вычислительным средством является метод динамического программирования в следующем варианте. [c.215]

Проектирование — это деятельность с отсроченным обслуживанием (второй тип). Оно характеризуется развернутым по времени, сложным информационным поиском, когда процесс восприятия превращается в самостоятельную операцию, переходящую к формированию динамических оперативных моделей, принятию решения и только затем к реализации этого решения. Иными словами, в процессе проектирования информация перерабатывается достаточно долго. [c.113]

Итак, основные специфические особенности предложенной экспертной оболочки для автоматизированных систем управления технологическими процессами газопромысловых объектов газоконденсатного месторождения заключаются в следующем в качестве глобальной базы данных продукционной системы выступают данные от множества датчиков, установленных на управляемом объекте, показания которых динамически меняются после каждого активного воздействия на исполнительные органы экспертная оболочка является управляющей, т.е. вырабатываемые управляющие воздействия в результате логического вывода непосредственно передаются к объекту управления и переводят его в новое желаемое состояние для достижения конечной цели всей системы для принятия решений по управлению используются также результаты вычислений по математической модели объекта. [c.135]

Критерии остановки. С вопросами определения количества данных, используемых при динамическом принятии решений, тесно связан вопрос того, какой критерий используется для окончания процесса. В оптимальном варианте следует использовать величину, монотонно зависящую от апостериорной вероятности, принимая терминальное решение тогда, когда эта величина превысит критическое значение. [c.353]

Рассмотрим возможный подход к решению задачи синтеза динамических расписаний [64]. Эта задача решается, если возникают заметные отклонения реальных значений параметров процесса от значений, априорно принятых при расчете исходного расписания, т.е. расписания, рассчитанного до начала реализации процесса. [c.242]

Задача построения динамической модели реальной системы всегда многозначна, и решение ее зависит от класса изучаемых процессов. Допустимость принятых идеализаций при построении динамической модели реальной системы может быть проверена лишь сопоставлением результатов исследования с экспериментальными данными. Заключение о правомерности используемой схематизации справедливо лишь в том случае, если теоретическое исследование на основе идеализированной модели проведено корректно. Соответствие результатов теории и опыта можно считать бесспорным доказательством правомерности принятых идеализаций [3]. [c.7]

Интегрирование уравнений динамики вязкого газа представляет значительные математические трудности. Простейшим примером такого интегрирования является решение одномерной задачи о переходе безграничного сверхзвукового потока в дозвуковой. Этот переходный процесс протекает в тонкой, но конечной по величине области, которая должна при более глубоком рассмотрении явления заменить принятую в динамике идеального газа упрощенную схему прямого скачка уплотнения или ударной волны, представляющих плоскости разрыва динамических и термодинамических характеристик потока. Как сейчас будет показано, размеры этой переходной области очень малы и, во всяком случае, сравнимы с длиной свободного пробега молекулы. [c.642]

В зависимости от характера исследуемого технологического процесса различают статические и динамические модели, используемые для решения многовариантных задач машиностроительного производства. Задачи, для которых характерны переменные величины, не зависящие явно от времени, описываются статической моделью. Для этих задач решение, принятое при заданных условиях, является окончательным результатом на длительном промежутке времени. При изменении условий задача корректируется или решается заново. В динамических задачах время 30 [c.30]

В анализе планирования социально-экономических процессов мы обычно имеем дело с массовыми явлениями, воздействием структурных и динамических факторов стохастического характера. Поэтому важнейшим инструментом построения и расчетов по дескриптивным моделям являются методы теории вероятностей и математической статистики. Лишь в частных, специально оговоренных случаях — при незначительном влиянии стохастических факторов, четко выраженном тренде и т. п.—вероятностный подход к социально-экономическим объектам правомерно аппроксимировать детерминистским. Данное обстоятельство всегда следует иметь в виду, когда речь идет о детерминированных моделях и методах принятия социально-экономических решений, как бы велико ни было вполне объяснимое стремление исследователей применять их в связи с хорошо разработанным математическим аппаратом и информационной простотой . [c.310]

Процесс проектирования СОЭИ сопряжен с необходимостью решения вопросов методического характера создания систем управления в целом. К их числу относятся проблемы создания методик прогнозирования элементов АСУ и их параметрической оценки многомерного описания объекта управления с учетом многочисленных поведенческих (типа вход-выход) характеристик системы исследования процессов принятия решений и. идентификации проблемных ситуаций, возникающих в процессе управления определения множества целей и альтернатив их достижения разработки математических моделей управления, адекватных динамическим условиям и параметрам объекта в разрезе фаз уп- [c.8]

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]

Соображения, принятые при построении модели для мягких грунтов, впоследствии С. С. Григоряном были использованы также при построении математической модели, предназначенной для описания динамических процессов в скальных горных породах с учетом их упруго-пластических свойств и хруп <ого разрушения (1967). На этой основе была решена задача о подземном взрыве в горной породе (С. С. Григорян и А. Б. Багда-сарян, 1967). Построенное решение позволяет рассчитать процессы разрушения породы вблизи взрывного очага и излучения упругих волн взрывом. При этом оказывается, что на форму излученной волны и ее затухание с расстоянием существенно влияет протекание процесса разрушения породы вблизи очага. Подобная задача рассматривалась ранее при сильных упрощающих предположениях (В. П. Корявов, 1962 В. Н. Родионов, 1962, и др.). [c.225]

Если же еще учесть ошибки собственно регулятора, проявляющиеся при астатической системе в виде лишь динамических ошибок, то окажется, что измерительная часть САУ должна позволять контролировать перемещения значительно меньшие, чем 0,5 мкм. В этом случае было принято решение о создании специального динамометрического узла, позволяющего линейно преобразовывать получающиеся перемещения центра в большие перемещения, действующие на входе датчика передаточный коэффициент выполненного устройства обеспечивал трехкратное увеличение перемещений, что оказалось достаточным при соответствующем исполнении собственно датчика для измерения отклонений прогиба центра, определяемых десятыми долями микрометра. Следует заметить, что предложенная Е. И. Луцковым конструкция динамометрического узла ни в коей мере не снижала эксплуатационных характеристик станка и, являясь по сути дела безынерционным звеном, не влияла на динамику системы автоматического управления. Сказанным подчеркивается тот факт, что в тех случаях, когда необходимо использование динамометрического узла, многое определяется правильно найденным конструктивным решением. При оценке возможности использования того или иного типа датчика в системе автоматического управления упругими перемещениями следует обратить внимание и на динамические характеристики датчика. Тут следует оговориться как правило, датчики, используемые в системах автоматического управления ходом технологического процесса, по своим свойствам могут быть отнесены к безынерционным звеньям, так как время переходного процесса для ких значительно меньше, а в ряде случаев практически равно нулю по сравнению с изменениями припуска, твердости и других возмущающих факторов во времени. Если же датчик работает на несущей частоте и информация о значении перемещения выглядит как модуляция по амплитуде, то выбор несущей частоты должен быть таким, чтобы не происходило заметных искажений информации. [c.444]

Динамическое программирование является одним из методов решения задач оптимизации при принятии решений. Основные преимущества этого метода прежде всего, оп позволяет найти глобальное оптимальное решение оптимизация ведется по одной переменной рекуррентная формула (уравнение) Беллмана удобна для программирования. Ограничением метода является размерность задачи, так как приходится хранить результаты оптимизации всех этапов. Но гораздо более серьезные затруднения возникают при применении метода динамического нрограммирования для оптимизации многостадийных процессов, для которых размерности векторов состояния и управления щ велики, из-за сложности отыскания оптимальных управлений на каждой стадии. Поэтому следует стремиться, чтобы размерность стадии оптимизируемого объекта была по возможности невысокой. [c.58]

Большинство существующих в настоящее время систем поддержки принятия решений базируются на двух технологиях, обеспечивающих передачу текста и графики - это телекоммуникации и базы данных. Использование средств мультимедиа добавляет третью составляющую - виртуальную реальность [1.32], так как словесное, табличное и аналитическое описание, а также представление в виде чертежей не всегда являются адекватным. И хотя запахи и консистенция объекта еще не могут передаваться по электронным системам, но передача звуков и подвижных образов -вполне доступно. При оценке шума двигателя, передача звука намного выразительнее, чем данные звукометрии, а взаимодействие отдельных частей устройства лучше всего проследить на трехмерных динамических моделях.. Так, при проектировании самолета ОиЬРЗТЯЕАМ V электронный макет позволил конструкторам проверять форму, размер и сопряжение деталей, как если бы они были изготовлены. Соответственно в процессе моделирования были согласованы и разрешены все вопросы, связанные со стыковкой отдельных устройств и частей самолета [1.33]. Другой пример электронного моделирования с использованием мультимедиа приведен в разделе 2.1. Применение средств мультимедиа совершенно изменило процесс моделирования. [c.45]

Рассмотрим последовательно протекание переходных процессов в отдельных участках парогенератора докри-тического давления экономайзерном, испарительном и перегревательном. Изолированно эти участки рассмотрены в гл. 6, и метод решения описывающих уравнений известен. Отсчет расстояний 2 на любом участке будет вестись от входа в парогенератор, т. е. от входа в экономайзерный участок. Для простоты нахождения численных значений динамических характеристик удельные объемы воды и пара приняты равными значениям на линии насыщения v и v" (точность повышается, если принять усредненные значения Оср соответственно на экономайзерном и перегревательном участках). Для наглядности на всех рисунках данного параграфа будут изображены динамические характеристики различных параметров парогенератора, имеющего следующие кон- [c.314]

Использование материалов повышенной прочности с более плавными переходными кривыми, а также стремление к компромиссным конструктивным решениям с точки зрения работоспособности и стоимости изделий привели к возникновению некоторых новых оценок качества материала, базирующихся на ТНП. При испытаниях на динамическое раздирание (ДР) определяется вся переходная кривая для наихудших условий службы материала, т. е. при наличии быстро распространяющейся трещины. Положение переходных кривых зависит от толщины образца, вплоть до самой большой (75 мм для корпусов реакторов). На рис. 121 представлены кривые, иллюстрирующие поведение тонких (16 мм — сплошная кривая) и толстых (>75 мм) — штриховая кривая) образцов. Важно отметить, что ТНП не зависит от толщины образца при выбранном размере длины трещины (наплавки), так как толщина 16 мм оказывается уже достаточной для стеснения деформации, приводящей к хрупкому разрушению если размер трещины с толщиной меняется, то ТНП с ростом габаритов образца повышается. Переходная кривая для толстых образцов принята за предел интервала переходных температур (ИППТ) хрупко-вязкого перехода, так как сочетание высокой скорости деформации (динамическое испытание) и большая толщина (>75 мм) считаются наиболее жесткими условиями из тех, которые могут встретиться в процессе эксплуатации. [c.209]

При анализе колебаний станков используется аппарат случайных функций [60] правда, случайными считаются в основном лишь возмущения, а упругие системы станков опйсываются детерминированными уравнениями, поскольку определение коэффициентов этих уравнений опирается на детерминированные же методы, принятые в расчетах деталей машин. Наибольшее применение аппарат случайных функций получил при расчете виброизоляции машин [68]. В этом случае достаточно просто можно получйть экспериментальные статистические характеристики кинематических возмущений, создаваемых фундаментом, не искажен- ные еще упругой системо,й рассчитываемой машины, в частности системой станКа. Зная характеристики упругой системы станка, его реакцию на случайный сигнал определяют известными способами [63]. Перспективным является применение к динамическому расчету станков теории оптимальных процессов, которая уже используется при решении некоторых задач машиноведения [61 ]. [c.10]

Технологический прогресс в машиностроении связан, в первую очередь, с увеличением скорости рабочих органов, повышением мош ности и энерговооруженности механизмов и машин при выполнении самых современных передовых технологий. Это приводит к увеличению динамических нагрузок в их функциональных узлах, росту динамических ошибок в законах движения рабочих органов, выполняюш их рабочие процессы. Для предотвращения возможных поломок узлов машины, брака готовой продукции необходим их всесторонний динамический анализ. Динамический анализ работы механизмов или машины, как правило, осуществляется на стадии ее проектирования. Иными словами, появляется новый подход к проектированию машин — динамический синтез механизмов и машин, основанный на их всестороннем динамическом анализе, использовании оптимизационных процедур и т. д. Динамический синтез включает в себя и экологические проблемы снижение уровня шума машины, снижение вредных воздействий от шума и вибраций на человека-оператора, здания, сооружения, окружающую среду. Особую роль играют задачи максимально возможного снижения (еще на стадии принятия проектных решений) виброактивности механизмов и машин, задачи создания специальных виброза-щитных систем. [c.835]

Интегрирование уравнений динамики вязкого газа представляет значительные математические трудности. Простейшим примером такого интегрирования является решение одномерной задачи о переходе безграничного сверхзвукового потока в дозвуковой. Этот переходный процесс протекает в тонкой, но конечной по величине области, которая должна при более глубоком рассмотрении явления заменить принятую в динамике идеального газа упрощенную схему прямого скачка уплотнения или ударной волны, представляющих плоскости разрыва динамических и термодинамических характеристик потока. Как сейчас будет показано, размеры этой переходной области очень малы и, во всяком случае, сравнимы с длиной свободного пробега молекулы. Естественно, возникает вопрос о допустимости применения в областях столь малого размера уравнений динамики сплошной среды, вообще, и выведенных в предыдущем параграфе уравнений, в частности, так как само представление о газе как о некбторой сплошной среде справедливо лишь при движениях в области, размеры которой велики по сравнению с длиной свободного пути пробега молекулы. Имея в виду это существенное возражение ), разберем все же решение поставленной задачи с точки зрения классических уравнений динамики вязкого газа. В оправдание приведем следующие два соображения 1) это решение показывает, что переходная область имеет порядок длины свободного пути пробега молекулы и 2) служит простой и хорошей иллюстрацией применения уравнений динамики вязкого газа ). [c.810]

Использование микросейсмической эмиссии для изучения трещиноватости является относительно новым направлением сейсморазведки, основанным на технологии пассивного сейсмического мониторинга. Отличительной особенностью данной технологии является использование скважинных датчиков для регистрации микросейсмических сигналов упругих волн в процессе возникновения или схлопывания трещин. При этом основная проблема, связанная с проведением таких наблюдений заключалась в аппаратурном обеспечении постоянного размещения в скважине сейсмических датчиков с высоким динамическим диапазоном регистрации. В настоящее время эта проблема успешно решена [37]. Кроме того, создано математическое и программное обеспечение, позволяющее в реальном времени определять местоположение микросейсмических событий по разности времен прихода Р- и 8-волн [38]. Эти достижения позволили проводить исследования микросейсмической эмиссии на разрабатываемых месторождениях. Большие объемы исследования по технологии пассивного сейсмического мониторинга были вьшолнены для получения информации о поведении залежи УВ-сырья в процессе ее разработки (откачки флюида и закачки воды или пара) с целью принятия управленческих решений по оптимизации разработки залежи. Длительность непрерывных наблюдений составляет до 30 дней [38, 39]. [c.103]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...