Большая Энциклопедия Нефти и Газа. Модели оптимизации

Модель оптимизации производственной программы - Энциклопедия по экономике

Модели оптимизации производственной программы [c.131]

Б2.2 — модели оптимизации производственной программы [c.135]

Нелинейная модель выбора рациональной суточной производительности комплекса установок не противопоставляется и не препятствует применению известной линейной модели оптимизации производственной программы НПЗ. Она формирует лишь экономически обоснованные ограничения на значения суточной производительности установок АВТ, КК, КР. В их пределах возможна реализация экономических возможностей оптимизации производственной программы всего шлейфа сопутствующих установок специфическими средствами линейной модели. [c.43]

Основой предлагаемой системы формирования модели оптимизации производственной программы является тщательно разработанный словарь терминов. Не останавливаясь на всех принципах организации словаря отметим лишь, что одним из основных требований к нему является отсутствие одинаковых терминов с различными шифрами. [c.169]

Мартынов А. П. и др. Автоматизированная подготовка модели оптимизации производственной программы НПЗ Автоматизация и контрольно-измерительные приборы , М., ЦНИИТЭнефтехим, № 9, 1975. [c.170]

Для подсистемы текущего планирования основной является модель оптимизации производственной программы (чаще всего для решения применяются методы линейного программирования). Эта модель сводится к нахождению таких объемов и номенклатуры выпуска продукции, которые в условиях установленной (госзаказом или прогнозом рыночной конъюнктуры) потребности и наличных мощностей обеспечивали бы получение экстремума целевой функции ею может [c.51]

Для оптимизации производственной программы разработан ряд статических экономико-математических моделей, основанных на методах линейного программирования и с достаточной точностью описывающих возможности нефтеперерабатывающего предприятия. Критериями оптимальности служат максимум прибыли, минимум затрат, максимум выработки товарной про- [c.162]

Приведенная модель расчета себестоимости является одновременно и моделью расчета прибыли предприятия. Однако основной эффект реализации расчета себестоимости на ЭВМ состоит в возможности использования результатов этого расчета для оптимизации производственной программы предприятия. В данном случае в качестве целевой функции может быть принят максимум прибыли от реализации продукции. Оптимизируя производственную программу, необходимо максимизировать функцию вида [c.301]

Таким образом, при построении экономико-математической модели, предназначенной для оптимизации производственной программы всего предприятия, должны быть прежде всего учтены реальные производственные возможности и интересы отдельных технологических участков, ресурсы и интересы всего предприятия, а также плановые лимиты по сырью и готовой продукции. [c.408]

Область применения экономико-математических моделей в режиме годового планирования пока невелика. В частности, в составе первой очереди АСПР Госплана СССР она представлена задачами, решаемыми с использованием натурально-стоимостного межотраслевого баланса в подсистеме Сводный народнохозяйственный план , и оптимизационными задачами (в основном оптимизации производственной программы или использования производственных мощностей) отдельных отраслевых подсистем. [c.180]

Решение широкого класса планово-экономических задач основывается на моделях линейного программирования. В наибольшей степени методы линейного программирования получили применения в расчетах оптимальной производственной программы НПЗ [1 — 2]. В, общем виде задача оптимизации производственной программы нефтеперерабатывающего предприятия записывается в следующем виде / [c.96]

Изменение товарной продукции в результате расширения объема кооперированных поставок, как правило, зависит от характера ограничений на объемы перерабатываемого сырья на технологических установках. Если в базовом варианте имеет место недоиспользование мощностей (резерв) отдельных технологических установок из-за нехватки сырья, то при оптимизации производственной программы группы НПЗ по этим установкам можно предусмотреть объемы переработки сырья с учетом этих резервов, реализуемых за счет более рационального распределения полуфабрикатов между установками комплекса НПЗ, которые учитываются в математической модели самой задачи. [c.162]

Рассмотренная процедура расчета параметров моделей оптимального планирования НПП и НПК на базе моделей оперативного управления была применена при построении модели планирования производственной программы нефтеперерабатывающего комплекса. В табл. 2.2 приведена выборка из результатов расчета номинальных и предельных значений технологических коэффициентов блока первичной переработки нефти по статистическим данным (методом усреднения, вычисления среднеквадратичного отклонения и экспертной оценки допустимой области варьирования) и по методу оптимизации. [c.40]

Примером связи между элементами различных вектор-столбцов в задаче оптимизации производственной программы НПП может служить параметрическая взаимосвязь варьируемых технологических коэффициентов и качественных характеристик материальных потоков, взаимосвязь коэффициентов отбора и качественных характеристик базовых компонентов, вырабатываемых в процессе разделения и вовлекаемых на смешение в товарном блоке. Следовательно, в рассматриваемом случае в стохастической задаче планирования необходимо учитывать дополнительные условия и ограничения, обеспечивающие согласованность режимов взаимосвязанных технологических звеньев не только по количественным, но и по качественным показателям, учет которых обеспечивает повышение адекватности модели планирования реальным условиям функционирования объекта. [c.70]

Повышение надежности и практической реализуемости оптимальной производственной программы НПП, снижение объема потерь планируемой прибыли, обеспечиваемое учетом случайных факторов, оказывает непосредственное влияние на величину оптимизационного эффекта. С повышением надежности расчетная величина эффекта от оптимизации снижается. Естественно, повышение надежности не может быть произведено произвольно и должно быть достигнуто в разумных пределах. С учетом этого главная особенность практического применения вероятностной модели и задачи оптимизации производственной программы НПП в условиях неполной информации заключается в том, что должен быть достигнут компромисс между повышением надежности и соответствующим некоторым снижением плановой эффективности. [c.177]

Приведенная математическая модель формирования производственной программы относится к классу моделей целочисленного линейного программирования с векторным критерием оптимальности (с упорядоченными по важности компонентами — частными критериями). Она имеет сравнительно небольшое число общих ограничений (не считая ограничения сверху на переменные). Это позволяет эффективно применить к ней точные методы целочисленного программирования. Ввиду того, что значения отличных от нуля переменных объемов производства изделий в большинстве случаев значительно превосходят единицу, для нахождения приближенно оптимального плана модели можно применять методы линейного программирования с последующим округлением значений нецелочисленных переменных в оптимальном плане. Для непосредственного применения стандартных алгоритмов оптимизации общую модель удобнее преобразовать в рабочую модель. [c.326]

Назовем важнейшие модели, которые обычно входят в комплекс модели прогнозирования основных показателей деятельности предприятия, оптимизации производственной программы матричного промфинплана, распределения годовой программы по кварталам и месяцам, а также модели работы отдельных цехов, планирования запасов и многие другие. [c.136]

Математическое обеспечение модели основывается на симплексном методе линейного программирования и реализуется пакетом прикладных программ ЭВМ. В расчетах использованы нормативная база и показатели (ограничения) по конкретному производственному объекту. Изложим процедуру оптимизации производственной программы с выделением в ней дополнительного задания в рамках принятого годового плана. В табл. 7 приводится исходная информация решения задачи. [c.64]

В подтверждение достаточной сложности математической формализации ряда оптимизационных задач ниже приведена линейная модель для расчета производственной программы предприятия . Подобного рода модель оптимизации текущего заводского планирования характерна для предприятий химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности, имеющих принципиальное сходство в построении технологических процессов (для непрерывных производств). [c.407]

Не существует ни одного допустимого плана. Математически это означает, что модель — система уравнений и неравенств — противоречива, что нельзя подобрать такие числовые значения неизвестных, при которых выполнялись бы одновременно все уравнения и неравенства. Технологически это, как правило, означает, что в данном плановом периоде из данных объемов сырья при данных производственных мощностях нельзя произвести товарную продукцию в данном ассортименте и количестве. Естественно, что об оптимизации здесь говорить не приходится. Однако если такой случай встретился, то обсуждаемая нами задача расчета производственной программы вскроет конкретно невыполнимые требования и укажет пути их устранения или посредством снижения этих требований, или увеличением ресурсов, выделяемых предприятию. [c.414]

Разработанный и реализованный на ЭВМ эвристический алгоритм решения задачи включает два основных блока. В процессе реализации первого из них достигается соблюдение ограничения по равномерности распределения по кварталам объемов товарной строительной продукции, второго — осуществляется выравнивание по загрузке производственной мощности в отдельные периоды года. При этом план строительства объектов в последующие годы является естественным продолжением формируемой годовой программы работ. Ее изменение как в процессе оптимизации на стадии разработки, так и в ходе реализации неминуемо отразится на показателях производственной программы последующих лет. Тем самым применение модели позволяет реализовать принцип непрерывного планирования строительного производства. [c.193]

Раздельное решение задач не обеспечивает нахождения оптимальных плановых решений, и это нашло отражение в структуре системы моделей оптимального текущего планирования нефтеперерабатывающего производства [1], включающей отраслевую модель оптимизации производства и распределения нефтепродуктов, модель линейного программирования комплекса НПП и модель линейного программирования НПП, обеспечивающих расчет производственной программы отдельных предприятий, распределение плановых заданий между комплексами предприятий. [c.12]

Математическая модель задачи стохастической оптимизации календарных планов основного производства НПП, обеспечивающая эффективную детализацию производственной программы предприятия по этапам планового периода, должна включать жесткие вероятностные ограничения, накладываемые на условия ведения технологических процессов и состояния внешних связей и гарантирующие выполнение оптимального текущего плана. Учитывая, что в ходе реализации производственной программы случайные возмущающие воздействия будут порождать [c.59]

Вероятностная модель используется на двух этапах составления производственной программы НПП. Первый этап включает предварительный расчет вариантов проектов оптимальной производственной программы, которые передаются на утверждение в вышестоящие органы (этап первичных плановых расчетов). На втором этапе производится расчет планов при утвержденных вышестоящими органами контрольных цифрах (этап вторичных плановых расчетов). В последнем случае при условии согласования первого и второго этапов оптимизации и при незначительных корректировках вышестоящими органами представленного на утверждение проекта плана смысл оптимальности производственной программы сохраняется. При значительных корректировках смысл оптимальности теряется. Указанное обстоятельство, связанное с организационными аспектами процессов планирования, снижает эффект от применения оптимизационных моделей и требует повтора цикла расчетов, [c.177]

Разбивка годовой производственной программы на календарные отрезки времени осуществляется на основе вероятностной модели многоэтапной стохастической задачи оптимизации календарною планирования основного производства НПП. [c.177]

Модифицированный метод целевого программирования в 1991 году был применен автором для решения задачи оптимизации годовой производственной программы энергетического объединения [2]. Множество возможных решений в ней конечно и определялось параметрами имитационной модели, в рамках которой она использовалась. В этой задаче было выделено восемь критериев [c.165]

Аналогично, как и в задаче на максимум прибыли, введение в модель ограничений по производственной программе целесообразно лишь при существовании нескольких способов производства одноименной продукции. Тогда оптимизация становится возможной не только за счет подбора значений сверхплановых выпусков, но и за счет выбора наилучших способов производства каждой продукции в рамках заранее заданных, фиксированных планов их выпуска. [c.26]

В модели (1.33)—(1.36), (1.41) наиболее важными являются ограничения вида (1.36). Они означают, что окончательный план производства формируется как средневзвешенный из заранее заданных г-х вариантов плана. В качестве весов выступают доли. Оптимизация же окончательного плана достигается именно подбором этих весов (долей). Соответственно и любой показатель (выпуск продукции, расход ресурсов, прибыль и т. д.), характеризующий окончательный план, может быть получен как средневзвешенный из одноименных показателей г вариантов планов. Это и прослеживается в левых частях ограничений по производственной программе, использованию ресурсов и в критерии оптимальности. Иначе говоря, любые допустимые планы производства получаются смешиванием исходных вариантов плана в разных пропорциях. [c.35]

Рассмотрим более подробно (по этапам) планирование годовой продуктовой (производственной) программы на промышленном предприятии с серийным (мелко - средне - крупносерийным) либо смешанным типом производства, поскольку в этом случае возникает необходимость применения специальных экономико-математических моделей для оптимизации расчетов. [c.7]

ВНИИОЭНГ разработал экономико-математические модели развития отрасли и объединений, которые были использованы при составлении перспективных и текущих планов. Алгоритмы и программы разрабатываются для решения задач оптимизации материально-технического снабжения, оперативно-календарного планирования, прогнозирования выполнения месячных производственных планов и т. д. Применение математического моделирования позволяет получить более точные и объективные результаты, так как при этом устанавливается связь между большим числом фактов, чем при традиционных методах расчета. [c.382]

В моделях производственно-сбытовой программы в качестве переменных используются объемные и стоимостные показатели производства и реализации продукции. Объемные показатели планируются на основе составления товарных балансов добычи и размещения нефти, производства и поставок нефтепродуктов. Стоимостные - рассчитываются путем перемножения объемных показателей на нормативно задаваемые коэффициенты но удельным издержкам и ценам поставок и продаж нефти и нефтепродуктов. На аппаратном уровне процесс формирования производственно-сбытовой программы вытекает из процесса оптимизации целевой функции маржинальной прибыли. [c.158]

В обцем случае, после приведения модели в стандартной форме оптимизация производственной программы может быт представлена как следующая задача математического программирования. [c.28]

Описываются модели я результаты планирования основного производства предприятий с непрерывной технологией при переменных коэффициентах выпуска продукции я затрат сырья, Методические основы оптимизации при переменных коэффициентах содержатся в работе "Оптимизация производственной программы при переменных ковффициентах выпуска я затрат", Гл.Г.Плискиа . М., ИАТ, 1973 Г. [c.2]

Формирование инвестиционного портфеля в условиях раниченности параметров производственной деятельности о ществляется, когда приоритетом деятельности предприятия являе выход на заданные объемы производства и реализации продук В этом случае портфель формируется по показателю объема прреализации продукции на единицу инвестиций на o i построения модели оптимизации инвестиционной программы п приятия (рис. 10.1). Исходные условия построения модели [c.220]

Для проведения численных расчетов строится четырехблочная модель задачи предварительного этапа, являющаяся детерминированным аналогом вероятностной модели стохастической задачи оптимизации. Эта модель обеспечивает детализацию месячной производственной программы предприятия по цехам, установкам и процессам с разбивкой по неделям. [c.177]

На начальном этапе применение экономико-математических методов характеризовалось разработкой и решением отдельных планово-экономических задач (задач оптимизации формирования производственной программы, использования производственных мощностей и др.). В этом отношении накоплен богатый опыт. Основной оптимизационной моделью подсистемы перспективного планирования являетсямодель выбора вариантов проектов реконструкции и нового строительства, решаемая методами целочисленного программирования. Она дополняется алгоритмической сетью расчета остальных показателей плана, производных по отношению к показателям капитальных вложений и объемов продукции по годам перспективного периода (эти показатели получаются непосредственно решением модели). [c.51]

Остановимся подробнее на проблеме формирования приоритетов pV Они должны определяться в результате ранжирования предприятий отрасли по степени зависимости выполнения производственной программы от наличия 1-го ресурса на к-м предприятии, а также могут задаваться априорно в зависимости от каких-то неформализуемых факторов и желания направить процесс оптимизации в мужние русло. Такая возможность априорного влияния на параметры модели обеспечивает адс снлтноп ь модели моделируемому процессу. [c.176]

Для описания производственных процессов в машиностроении используют распространенные методы динамического имитационного моделирования. Наиболее известен комплекс Em-plant фирмы Te hnomatix, который на основании имеющихся "статистических" моделей маршрутных и операционных технологических процессов рассчитывает характеристики потоков деталей и заготовок с учетом различных статистических факторов (простои и поломка оборудования, отклонения от заданной производственной программы и т.п.). Такие системы помогают балансировать производственные потоки с оптимизацией межоперационных заделов, определять реальную (динамическую) производительность участков, цехов, заводов, достоверно осуществлять долгосрочное и оперативное планирование, проводить диспетчеризацию производства. [c.104]

economy-ru.info

Математическая модель оптимизации структуры - Справочник химика 21

На этапе макрокинетических исследований решают следующие задачи 1) выбор типа опытного реактора, осуществляемый в соответствии с данными об организации процесса 2) определение модели гидродинамики процесса на основе данных о структуре потоков 3) анализ диффузионных эффектов, процессов массо- и теплопереноса в аппарате и оценка соответствующих тепловых и диффузионных параметров 4) синтез статической математической модели и процесса, установление ее адекватности 5) статическая оптимизация 6) синтез динамической модели процесса и установление ее адекватности анализ параметрической чувствительности 7) анализ устойчивости теплового режима процесса 8) динамическая оптимизация. [c.29] Современное химико-технологическое производство представляет собой систему взаимосвязанных аппаратов. Оптимизация отдельных аппаратов без учета их связей с остальными аппаратами может привести к неоптимальной работе всей химико-технологической системы (ХТС). Отсюда возникает задача оптимизации всей системы в целом, в которой учитывается взаимное влияние аппаратов. Как и при постановке задачи оптимизации в любой другой области, здесь необходимо сформулировать математическую модель системы, критерий оптимизации и ограничения на переменные. Математическая модель ХТС состоит из двух частей — совокупности математических моделей отдельных блоков и математической модели структуры ХТС. Математическая модель отдельного блока имеет вид [c.7]

В общ,ую процедуру принятия решений при оптимизации пористой структуры катализатора, рассмотренную в разд. 3.1, входит в качестве обязательного этапа составление математической модели гетерогенно-каталитического процесса на зерне катализатора и идентификация ее параметров. Эта модель должна отражать как геометрические характеристики структуры зерна, так и важнейшие особенности собственно физико-химических процессов, протекаюш,их в нем. Для наглядности представления последних удобно мысленно выделить фиксированную группу молекул исходных веществ, которая участвует в ряде последовательных физико-химических стадий суммарного контактного процесса на зерне катализатора 1) перенос исходных веществ из реакционной смеси к внешней поверхности частиц катализатора 2) перенос исходных веществ от внешней поверхности частиц катализатора к их внутренней поверхности 3) адсорбция исходных веществ на активных центрах катализатора 4) реакция между адсорбированными исходными веществами и перегруппировка адсорбционного слоя 5) десорбция продуктов реакции 6) перенос продуктов реакции от внутренней поверхности частиц катализатора к их внешней поверхности 7) перенос продуктов реакции от внешней поверхности катализатора в объем реакционной смеси. [c.149]

Структура и состав математической модели оптимизации точности соединения с зазором будет [c.159]

Программно-целевая система принятия решений при разработке каталитического процесса. Конечная цель системного анализа на уровне отдельного химико-технологического процесса — построение адекватной математической модели ХТП и решение на ее основе проблем создания промышленного технологического процесса, его оптимизации и построения системы управления для поддержания оптимального режима функционирования. Стратегия достижения этой цели включает целый ряд этапов и направлений качественный анализ структуры ФХС синтез структуры функционального оператора системы идентификация и оценка параметров математической модели системы проектирование промышленного процесса оптимизация его конструктивных и режимных параметров синтез системы оптимального управления и т. п. Каждый пз перечисленных этапов, в свою очередь, представляет собой сложный комплекс взаимосвязанных частных шагов и возможных направлений, которые объединяются в единую систему принятия решений для достижения поставленной цели. [c.32]

В процедуре построения математической модели оптимизации конструкторской точности (рис. 1.8) основное значение придавалось построению математической модели функционирования по метрическому и механическому свойствам. Разработана процедура построения математической модели функционирования, предусматривающая постановку вычислительного и натурного экспериментов в однородных условиях работы КСП. Для моделей и структур, независимых от функционального свойства, применяли теорию [c.31]

Для решения задач оптимизации химико-технологических процессов обычно используют методы нелинейного программирования (поисковые методы) [1, 3] и методы теории оптимального управления вариационного исчисления [4], динамического программирования 15], принципа максимума Понтрягина [6], дискретного принципа максимума 17]. Наибольшее распространение получили поисковые методы как наиболее гибкие и универсальные. Эти методы находят также широкое применение при решении задач идентификации (определение некоторых коэффициентов уравнений, представляющих собой математическую модель исследуемого процесса). Кроме того, поисковые методы могут быть эффективно использованы при синтезе оптимальной структуры химико-технологических систем, который в общем случае представляет собой задачу дискретно-непрерывного программирования в частности, они могут быть использованы при получении нижних оценок в методе ветвей и границ (см. гл. VI). [c.14]

Алгоритмизацией структуры нз условия Ц - убывающая функция переменных Т и Т получены математические модели оптимизации допусков. Наименьшее значенне функции Ц принято при Т + Т = ТД. Выразим Т2 через Т , Т = ТД - Т . Тогда Ц = Ц Т 1 + Ц (ТД - Т ) . Производная Д по Т] будет - К Ц Тг -I- К Ц (ТД - Т )- 2- = 0. Решая зто уравнение при К = К - К можно получить более точные значения Т иТ . [c.159]

При решении задач по сокращению объемов водопотребления и сбросов ЗВ, а также при определении базовых характеристик систем водопользования особо важную роль играют математические модели оптимизации бассейнового уровня. Они позволяют оценить диапазоны и распределение затрат на охрану вод, платежи за водопотребление и сбросы ЗВ, размеры субсидий на строительство и реконструкцию, а также предельно допустимые сбросы ЗВ. В совокупности это раскрывает структуру механизма экономического стимулирования. [c.109]

Оценивая перспективы применения метода Ньютона, следует отметить, что его широкое практическое использование начнется лишь после того, как на основе развитых алгоритмических методов будут созданы программы для ЭВМ, позволяющие для схем произвольной структуры вычислять значения вторых производных критерия по поисковым переменным только на основе знания математических моделей отдельных блоков, и информации о структуре ХТС, т. е. программы, аналогичные вышеупомянутым программам вычисления первых производных. Поскольку трудно предположить, что такие программы будут созданы в ближайшие годы, основное применение найдут квазиньютоновские методы первого порядка. Как мы уже отмечали, эффективность этих методов с увеличением размерности задач должна уменьшаться. Однако, есть обстоятельство, которое позволяет существенно повысить эффективность квазиньютоновских методов при оптимизации больших систем либо сама структура ХТС приводит к тому, что гессиан целевой функции имеет сильно разреженную структуру (большое число нулевых элементов), либо же с помощью специального приема удается получить модифицированный критерий, гессиан которого будет иметь сильно разреженную структуру. В связи с этим рассмотрим квазиньютоновские методы минимизации функций, имеющих сильно разреженные гессианы. Развитие этих методов началось в самое последнее время. Также как и в главе П1 мы здесь рассмотрим квазиньютоновские методы 1-го и [c.169]

Совершенствование системы текущего и перспективного планирования отрасли. Речь идет о возможности использования разработанных экономико-математических моделей типовых процессов в моделях оптимизации структуры, специализации и концентрации производства, на различных этапах планирования. [c.9]

В первый набор оптимизирующих ИП вошли тип экстрагента 8 = (А или В) ж массовый расход экстрагента W. Структура информационных потоков, отвечающая этим оптимизирующим переменным, представлена на рис. 11-13, а. Как было показано, в этом случае при решении задачи отыскания экстремума функции цели У и определении численных значений базисных ИП нужно одновременно решать два уравнения математической модели подсистемы. Каждому набору оптимизирующих информационных переменных ХТС при заданной целевой функции Ч соответствует новая формулировка задачи оптимизации. [c.77]

ОД структурным анализом будем понимать получение некоторых свойств математической модели схемы исходя только из ее структуры, т. е. исходя лишь из уравнений связи [3, с. 23]. Используя методы структурного анализа, часто удается понизить размерность решаемых задач путем сведения одной задачи большой размерности к ряду взаимосвязанных задач меньшей размерности (если это, конечно, возможно). Структурный анализ вначале возник как средство повышения эффективности алгоритмов расчета с. х.-т. с. Однако методы структурного анализа, как видно из содержания последуюш их глав, имеют значение и для других разделов теории моделирования сложных схем — устойчивости, оптимизации и др. [c.44]

Метод сопряженного процесса , позволяющ,ий эффективно вычислять частные производные критерия [108], подробно изложен в написанной совместно с Ю. М. Волиным главе V монографии [11, с. 201 ]. При фиксированном числе блоков схемы вычислительные затраты этого метода мало зависят от размерности задачи оптимизации. С использованием этого метода была разработана-[3, с. 267—288] система программ моделирования ХТС для схем произвольной структуры она позволяет вычислять значения производных критерия по поисковым переменным только на основе знания математических моделей отдельных блоков, матриц Якоби правых частей соотношений (1,1) и информации о структуре ХТС. [c.168]

Аналогичный подход используется и при выборе структуры НПЗ для выпуска товарной продукции заданного ассортимента и объема. Подсистема проектирования позволяет выбирать оптимальный состав технологических установок на основании одного или нескольких критериев оптимизации. Для решения такой задачи составляется математическая модель обобщенной технологической схемы НПЗ соответствующего профиля топливного, топ-ливно-масляного, масляного, топливно-нефтехимического. Такие схемы должны включать в себя альтернативные установки, осуществляющие либо различные процессы, нанример каталитического крекинга или гидрокрекинга, либо различные режимы одного и того же процесса, например мягкий или жесткий режимы каталитического риформинга различные варианты отбора смежных фракций па установках первичной переработки нефти и т. д. [c.572]

Уравнения и значения переменных, входящих в математическую модель статики процесса (статическую модель), не зависят от времени. Статическая модель обычно используется при проектировании оборудования, технологических процессов, ири выборе структуры систем автоматического управления, при оптимизации статических режимов. [c.11]

Дан анализ биохимического производства, рассматриваемого с позиций системного подхода как сложная иерархическая система (БТС) с целым рядом взаимосвязанных подсистем и элементов, обеспечивающих преобразование материальных и энергетических потоков в процессе переработки исходного сырья в целевые продукты микробиологического синтеза. Рассмотрены вопросы выбора глобального и локальных критериев эффективности, а также применения принципов многоуровневой оптимизации при анализе БТС и ее подсистем. Приведены примеры построения математических моделей типовых технологических элементов, составляющих БТС, даны алгоритмы их расчета на ЭВМ и методы анализа надежности функционирования в системе. Детально исследованы условия функционирования основных подсистем БТС ферментации , разделения биосуспензий , биоочистки , рассмотрены принципы их структурного анализа и оптимизации. Рассмотрена иерархическая структура управления биохимическими системами и показана эффективность использования управления на основе ЭВМ в задачах оптимизации процессов биохимических производств. [c.2]

Данные факторы, а именно народнохозяйственная важность гидравлических систем и их многообразие, с одной стороны, а также принципиальная общность математических моделей и алгоритмов для их расчета и оптимизации, с другой — вызвали огромный поток математических и отраслевых работ во многом дублирующих друг друга. Свидетельством такого положения является и множество наименований этих объектов, фигурирующих в литературе энергетические сети [188] гидравлические сети [71, 103, 145, 206, 259], сетевые системы [53], инженерные сети [60—62], производственные сети и системы [107], потоковые графы [84], системы сетевой структуры и другие. [c.4]

Еще одной причиной обращения к проблеме оптимизации режимов ТПС стал опережающий уровень работ по созданию методической и алгоритмической баз для решения комплекса задач, составляющих проблему оптимального проектирования МКС. Появилась возможность использования данных разработок применительно к режимным задачам, поскольку в математическом плане их можно считать частными случаями задач схемно-параметрической оптимизации МКС, но при условии, что структура системы и все ее технические характеристики являются заданными, а оптимизации подлежат лишь гидравлические параметры всех элементов. А поскольку описанные выше математические модели и алгоритмы рассчитаны на оптимизацию не только вновь проектируемых, но и развиваемых и реконструируемых систем, то именно это обстоятельство позволяет применять их (ценой относительно небольших модификаций) и для оптимизации режимов РС и МКС. [c.233]

Использование исключительно имитационного моделирования не обеспечивало обоснование наилучших планово-проектных решений. Вследствие этого параллельно проводились работы по построению математических моделей оптимизационного типа. Часто в этих моделях не только определялись полезные объемы водохранилищ, но и оценивались с разной степенью детальности режимы управления ВХС. Принципиальная сложность таких задач оптимизации была осознана еще на ранних этапах. Даже в задачах оценки параметров регулирования и использования стока возникали трудности из-за специфики информационной структуры. Достаточно отметить следующие особенности [c.122]

Структура водохозяйственной системы описывается в математической модели ориентированным графом С — V, А) с множеством вершин V и дуг а Е А. Дуги ориентированы по течению воды. Основу графа С составляет образ сети естественных водотоков (речной системы), имеющей в плане вид дерева T(J, 8), где 3 С V, 8 С А (линейная схема речной сети). На этой схеме выделяются вершины — образы створов, где могут сооружаться (реконструироваться) перегораживающие плотины или планируется возможность забирать воду из живого тока реки. Существующие водохранилища и пункты отъема воды также изображаются вершинами этого графа. Подмножество J С V вершин графа С, служащих образами перечисленных створов, будем называть множеством возможных створов (рис. 4.3.1). В состав возможных створов не обязательно входят устья притоков. Однако, как будет показано в разделе 4.6, для эффективности алгоритма оптимизации их все же желательно включать в число этих элементов. [c.128]

Отсутствие разработанной теории, связывающей структуру полимерного материала со свойствами, а также существенное влияние методов переработки приводят к тому, что на всех этапах технологических исследований комплекс свойств полимерного материала определяется экспериментальным путем. Недостаточное развитие методов количественной характеристики структур полимерных материалов затрудняет установление даже эмпирических корреляций между условиями синтеза, структурой и свойствами продуктов. Первоначальная роль теории реакторов сводилась к облегчению масштабирования процесса, при этом способ проведения процесса (в массе, растворе и т. д.) определялся еще на стадии лабораторных экспериментов. Необходимость хотя бы в грубых математических моделях возникла при автоматизации технологических процессов. Проблема оптимизации существующих производств стала актуальной, когда выяснилась недостаточная эффективность эмпирических решений. [c.330]

На стадии технического проекта уже не требуется проверять адекватность математической модели объекту управления, вместо этого решается ряд новых задач математического моделирования. В частности, составляются программы и решаются на ЦВМ задачи оптимального конструирования, оптимизации установившегося технологического режима и выбора наиболее эффективной структуры ТП. По результатам моделирования принимается решение о выборе статического или циклического установившегося [c.45]

На стадии внедрения технические средства АСУ устанавливаются одновременно с монтажом технологических аппаратов или сразу же после него. При наладке и испытаниях этих аппаратов производится сбор данных, необходимых для проверки адекватности математической модели и ее идентификации (уточнение части параметров или изменение структуры уравнений). Затем уточняются результаты решения задач, касающихся оптимального конструирования аппаратов, оптимизации установившегося технологического режима, выбора эффективной структуры ТП, оптимального управления, синтеза технической структуры системы управления кроме того, вносятся необходимые исправления и добавления в рабочие проекты технологического процесса и АСУ. [c.46]

В теории химических реакторов, [1—6] общепризнанным является прием построения математических моделей путем сочетания более простых элементов, описывающих химическую кинетику, процессы массо- и теплопередачи и др. В связи с применением ЭВМ эта идея нашла воплощение в блочно-модульном принципе моделирования. Понимая под модулем некоторую часть задачи, которая может быть проанализирована отдельно, а под блоком модулей — такое их сочетание, которое служит единой цели, будем при моделировании полимеризационных процессов выделять следующие блоки блок математической модели реактора блок меж-реакторных связей и аппаратов, составляющих полимеризацион-ный агрегат блок критериев оптимизации блок алгоритмов оптимизации и некоторые другие. Все блоки представляют собой иерархические структуры на каждом уровне иерархии выделяют несколько вариантов модулей. Вся система является открытой, благодаря чему можно по мере необходимости вводить в нее новые блоки, в блоки — новые уровни, на каждом уровне — новые модули и т. д. С другой стороны, блок должен быть гибким, чтобы можно было некоторые модули включать или отключать в зависимости от типа решаемых задач. [c.8]

Структура управления. Общая задача управления процессом полимеризации заключается в выборе вектора управляющих воздействий и из области допустимых их изменений таким образом, чтобы получить максимум критерия при выполнении ограничений (важнейшие из них — качественные показатели выпускаемой продукции). Эту задачу статической оптимизации целесообразно решать с использованием ЦВМ на основе математической модели,, связывающей основные выходные параметры каждого -того реак-тор каскада Xi= i, Т , с его управляющими воздействия- [c.175]

Условно структуру системы можно разбить на два суперблока. Основной суперблок реализует собственно структуру задачи дискретного оптимального управления. Он состоит из блока пО строения математической модели исследуемого химического объекта — пространственной трехмерной модели молекулярной системы. Причем под молекулярной системой понимается не только отдельная молекула, но и любая пространственная совокупность молекул, химическая реакция, поверхность раздела фаз или поверхность катализатора или даже само реакционное пространство и т. п. Этот блок соответствует системе DENDRAL в американских системах. Блок управления движением объекта в фазовом пространстве и блок оптимизации также включаются в первый суперблок. > [c.54]

Метод математического моделирования эаключается в том, что явления, протекающие в заданном объекте, и их взаимосвязь количественно описываются системой математических уравнений, которая п представляет собою математическую модель объекта. Для каталитических реакторов математическая модель в общем случае должна включать в себя всю систему уравнений кинетики, макрокинетики, гидродинамики и теплообмена, которым посвящены главы I —П1 и VI. Численные значения коэффициентов модели могут меняться при изменении масштаба реактора, но структура модели остается неизменной. Значения коэффициентов модели, таких, как кинетические константы, коэффициенты диффузии и тепло- и массопереноса могут определяться как экспериментальным путем при лабораторных или стендовых исследованиях, так и расчетно-теоретическим путем. При наличии модели и известных значениях коэффициентов с применением ЭВМ могут быть исследованы различные варианты реактора для заданного процесса и проведена его оптимизация. [c.260]

Общую стратегию применения метода математического модеЛ(Иро-вания, принципов синтеза, анализа и оптимизации ХТС при реше-иии задач автоматизированного проектирова(ния и эксплуатации химических производств можно условно представить в виде четырехуровневой (I—IV) иерархической структуры (рис. И-З). [c.41]

Объединением операционных матриц отдельных технологических аппаратов может быть получена математическая модель (в линейном приближении) всей ХТС. Понятие операционных матриц значительно упрощает исследование и оптимизацию сложных ХТС, так как позволяет легко формализовать процедуры расчета ХТС со структурой практически любой сложности и свести их к безытерационному рещению систем линейных уравнений. При этом широко используются хорошо разработанный аппарат комбинаторного анализа, матричной алгебры и топологические методы анализа и синтеза сложных ХТС, в частности, метод сигнальных графов [15]. [c.22]

Таким образом, при наличии функции т,/твы . Л /) основании полученных выше соотношений можно определить структуру математической модели и ее параметры - размеры зон 4/, 4д/> долю байпасируюшего потока [формула (3.27)] - /дых = (где / - нулевой начальный момент в любой точке тарелки). Значение Ре, можно определить одним из методов оптимизации с минимумом критерия [c.120]

На основании этих теоретических положений в 50-70-е гг. было продолжено исследование рециклических процессов, в частности М. Ф. Нагиевым были разработаны метод расчета и выбора наиболее эффективно функционирующего реакторного узла и методология для определения оптимальной структуры ХТС и составления ее математической модели, служащей основой для исследования и оптимизации сложного комплекса. [c.284]

Разработана структура гибридной экспертной системы исходя из особенностей процесса как объекта управления и экспертного анализа. Выбран перечень задач, подлежащих решению в процессе функционирования системы определены информационные и логические связи между ними определены категории лиц, взаимодействующих с системой в процессе разработки и эксплуатации. Большое значение при получении истинного семантического решения в системах, основанных на знаниях, играет достоверность исходной информации, полученной от экспертов и заполняющей базу знаний. При решении задач оперативного управления в условиях возникновения нештатной ситуации на процессе лицо, принимающее решения, получает консультацию в режиме естественного языка-, вследствие высокой психологической нагрузки в составе системы реализован интеллектуальный советчик оператора. Для удобств пользователя и в соответствии с эргономическими требованиями результать работы системы отображены в виде динамически изменяющейся мнемосхемь процесса. В состав Г для управления процессами коксования входят маши на логического вывода, математическая модель, блок оптимизации, базы зна НИИ, правил, данных, редактор базы знаний, блок оценки достоверности экс пертных знаний, блок объяснения решений, интеллектуальный интерфейс [c.60]

Структура алгоритмического обеспечения ГЭС сформирована исходя из структуры, алгоритма функционирования и МПЗ, принятых в системе, с учетом специфических особешосгей исходной 1шформащш (возможной неполноты и нечеткости). Алгоритмическое обеспечение ГЭС для управления процессами коксования включает следующие группы алгоритмов функционирования ма-шины логического вьшода математической модели (материального, теплового и гидравлического балансов) оптимизации комбинированным методом система управления базой система управления базами знаний и правил сбора и оценки достоверности экспертных знаний блока объяснений интеллектуального интерфейса прогнозирования возникновения нештатной ситуации консультации в режимах ограниченно-естественного языка и советчика оператора внесения управляющих воздействий. [c.61]

Судя по появившимся в последнее время публикациям дезактивация катализаторов привлекает повышенное внимание исследователей. В связи с этим имеется возможность более глубоко понять процессы, лежащие в ее основе. Одной из задач предлагаемой монографии является обобщение имеющихся в этой области данных. Основное внимание в ней обращено на парофазные реакции в присутствии твердых катализаторов, хотя в качестве примеров рассмотрены и некоторые трехфазные реакции. Для таких систем пока не предложена более удобная классификация механизмов потери каталитической активности, чем их деление на вызываемые спеканием, отравлением примесями И блокировкой. Эта классификация будет также использована в монографии. Там, где это возможно, изложение ведется на яшке, близком и понятном химикам-технологам. Для описания тех или иных процессов широко используются подходы, основанные на анализе математических моделей. С точки зрения автора—это наилучший способ рассмотрения сложных явлений, имеющих место в реакциях, сопровождающихся дезактивацией как отдельных гранул, так и всего реактора в целом. Исходя из этого выбрана следующая структура монографии. После общего обзора процессов, приводящих к дезактивации катализаторов, эти процессы рассмотрены раздельно применительно к отдельным гранулам или таблеткам катализатора. Далее анализируется поведение всего реактора. Особое внимание уделено оптимизации режимов его эксплуатации. В заключение рассмотрены основные особенности процессов регенерации катализаторов. [c.10]

Совместно с Л.С.Гордеевым и А.Ю.Винаровым сформулированы научные принципы анализа, оптимизации, масштабирования и проектирования биотехнологических процессов. С позиций системного подхода последовательно проведен анализ эффектов и явлений, происходящих в биохимическом реакторе на микро- и макроуровне. Разработаны математические модели, учитывающие кинетику роста микробных популяций, транспорт питательного субстрата к клеткам и гидродинамическую обстановку в реакторе, характеризуемую эффектами се1регации ферментациогшой среды и неидеальностью структуры потоков в реакторе большого объема. Предложена методика решения задачи масштабного перехода от лабораторных установок к промышленным биореакторам на основе вычислительных экспериментов. Показаны направления оптимизащш конструктивных и режимных параметров биотехнологических процессов. [c.13]

Таким образом, формирование критерия эффективности представляет собой один из важнейших этапов при рещении задач анализа и синтеза БТС. Уже на стадии качественного анализа исследуемой системы в зависимости от уровня рассмотрения и иерархической схемы выбираются технологические, технико-экономические или экономические критерии оптимизащги. Далее прн анализе системы с целью ее формализации и построения математических моделей входящих в нее элементов и подсистем определяется вид функционала. Наиболее полное представление особенностей БТС, ее топологии, внутренних и внешних связей прн построении модели БТС позволяет провести анализ свойств системы с использованием ЭВМ, определить эффективность функционирования различных ее вариантов, исходя из сформированного критерия оптимальности, и перейти к решению задачи синтеза оптимальной системы. При решении задачи синтеза БТС предполагаются известными математические модеЛи составляющих ее подсистем, на основе которых с учетом структуры БТС осуществляется построение общей модели системы, алгоритма ее расчета и оптимизации по критерию Ф. [c.40]

Выбрать тины технологических процессов и аппаратов и оптимизировать их режимные показатели, если технологическая структура данного производства задана, При этом канодый входящий в систему процесс рассматривают не как черный ящик , а представляют системой уравнений, включающей также и его кинетические характеристики (используют математическую модель типового процесса). Далее путем преобразований эти уравнения упрощают н затем решают задачу оптимизации режимных показателей. [c.468]

Меренкова H.H. Математические модели для оптимизации трассировки и структуры трубопроводных систем. -В кн. Вопросы прикладной математики. Иркутск СЭИ СО АН СССР, 1977, с. 145-158. [c.266]

Рассмотрим теперь структуру критерия оптимизации для конструируемой задачи. При сравнении вариантов развития ВХС комплексного назначения используются разнообразные экономические показатели, упомянутые в главах 1 и 2 настоящей монографии. В математических моделях однокритериальной оптимизации, чаще всего, рассматривается максимизация суммарного ожидаемого чистого дохода, выражаемого через производственные функции участников использования стока Хеди, Диллон, 1965 Полу баринова-Кочина и др., 1969 Хранович, 2001. Другие экономические и внеэкономические показатели сравниваемых вариантов учитываются в ограничениях на варьируемые переменные. В разделе 4.1 из общей проблемы оптимизации параметров ВХС по условиям водопользования были выделены водно-ресурсные задачи, для которых затраты различаются только в рамках проведения мероприятий по регулированию стока без условий подачи воды пользователям. Эти затраты складываются из капитальных затрат на строительство гидроузлов, эксплуатационных издержек и компенсацион- [c.159]

Возникновение такой негативной тенденции, на наш взгляд, обусловлено в значительной мере тем, что часто происходит подмена понятия математической модели, а то и просто факта использования компьютера для каких-либо сугубо вспомогательных расчетов, понятием имитационной модели. В связи с этим перечислим пять основных особенностей имитационных моделей, которые выделяют их среди математических моделей других типов, следуя классическим работам в этой области [Клейнен, 1978 Нейлор, 1975 Шеннон, 1978 Яковлев, 1975]. При этом для конкретности и единообразного понимания взаимосвязи имитационных моделей с задачами оптимизации, а также для обоснования внутренней структуры предлагаемой имитационной модели будем интерпретировать соответствующие особенности имитационного моделирования применительно к задачам управления ВХС речных бассейнов. [c.365]

Этап 7 — завершающий. Он представляет собой математическую задачу нахождения максимума критерия Q в области изменения управляемых переменных, определяемой ограничениями системы. Слоновость этого этана обусловливается сложностью математических моделей отдельных блоков системы, сложностью структуры системы и числом управляемых переменных. Общее рассмотрение задачи оптимизации химико-технологического процесса и последовательности этапов ее выполнения можно найти в литературе Применительно к задаче оптимизации химического реактора детальный анализ этапов ее решения содержится в статье К. К. Кирдина и М. Г. Слинько . [c.19]

Книга посвящена созданию АСУ ТП типовых установок для получения этилена. Описан выбор математической модели процесса пиролиза, легко реализуемой в системе управления. Рассмотрена структура АСУ ТП для управления отделениями пиролиза, газоразделения и переработки пироконденсата. Приведены алгоритмы оптимизации указанных отделений, а также типовые алгоритмы сбора и обработки информации применительно к производству этилена. Освещена реализация программ для ЭВМ АСВТ М-6000. [c.382]

chem21.info

Модель оптимизации производственной - Энциклопедия по экономике

Модели оптимизации производственной программы [c.131]

Б2.2 — модели оптимизации производственной программы [c.135]

ММВ) 204 Модель оптимизации производственной [c.474]

Рассмотрены основные типовые модели оптимизации производственной деятельности фирмы с линейным технологическим множеством, статистические и динамические модели планирования производственных инвестиций, вопросы экономико-математического анализа хозяйственных решений на основе использования аппарата двойственных оценок. Изложены основные подходы к проблематике оценки качества производственных инвестиций, а также методы и показатели оценки их эффективности. [c.2]

В отрасли выполнены и внедрены в практику экономико-математические модели оптимизации и размещения производства асинхронных низковольтных электродвигателей, силовых трансформаторов, кабельной техники, источников света и светотехнических изделий, электрокерамических изделий, объем производства которых составляет около 40% отраслевого выпуска. За основу принимались динамические производственно-транспортные модели в вариантной постановке с дискретными переменными. Вместе с тем в каждом конкретном случае учитывалась специфика электротехнических производств. [c.27]

Определение оптимального уровня денежных средств. Смысловая нагрузка последнего блока определяется необходимостью нахождения компромисса между, с одной стороны, желанием обезопасить себя от ситуаций хронической нехватки денежных средств и, с другой стороны, желанием вложить свободные денежные средства в какое-то дело с целью получения дополнительного дохода. В мировой практике разработаны методы оптимизации остатка денежных средств, в основе которых заложены те же идеи, что и в методах оптимизации производственных запасов. Наибольшую известность получили модели Баумоля, Миллера — Орра, Стоуна и имитационное моделирование по методу Монте-Карло [Ковалев, 1999]. Суть данных моделей состоит в том, чтобы дать рекомендации о коридоре варьирования остатка денежных средств, выход за пределы которого предполагает либо конвертацию денежных средств в ликвидные ценные бумаги, либо обратную процедуру. [c.375]

Книга посвящена разработке и исследованию методов и моделей оптимизации нефтеперерабатывающих производств. Обобщен опыт применения вероятностных, в том числе и энтропийных моделей для решения задач текущего и оперативно-календарного планирования. Рассмотрены основные предпосылки и особенности применения диалогового и лингвистического подходов для анализа производственных ситуаций и принятия плановых решений. [c.2]

В настоящее время нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности принадлежит ведущая роль во внедрении в производственную практику современных методов управления, моделей оптимизации и средств вычислительной техники. [c.13]

Таким образом, в предлагаемой модели расчета производственных мощностей используется метод локальной их оптимизации. Широкие группы оборудования рассчитываются по фактической загрузке по простым экономико-математическим моделям. [c.96]

Модель оптимизации загрузки производственных мощностей. В общем виде задачу оптимальной загрузки производственных мощностей можно сформулировать следующим образом. [c.526]

Начнем наш анализ спроса фирмы на ресурс с простейшего случая, когда только один ресурс является переменным, а все остальные ресурсы — постоянными (т. е. объем их применения в производстве не может быть изменен — вспомним определение короткого периода в модели оптимизации выпуска). В этом случае производственная функция (см. лекцию 22) имеет вид [c.26]

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ НОРМЫ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО НАКОПЛЕНИЯ [c.48]

Подводя промежуточный итог, можно сказать, что нами исследована упрощенная модель оптимизации нормы производственного накопления. Напомним, что были введены следующие предположения лаг капитального строительства равен году, рост национального дохода осуществляется только за счет капитальных вложений. Такие упрощения придают модели чересчур отвлеченный характер, хотя некоторые зависимости на такой модели прослеживаются более ясно. Эти упрощения ведут к тому, что формула оптимальной нормы производственного накопления (2.7), отражая определенные свойства оптимума, еще не может [c.66]

Уменьшение длительности критического пути является основной задачей оптимизации планирования производства не только при составлении плана, но и при оперативном руководстве процессом его выполнения. Таким образом, сетевой график является графической моделью. всего производственного процесса. Он отражает в едином документе взаимосвязь всех работ и событий, технологию процесса и его обеспечение материально-техническими ресурсами и технической документацией. [c.206]

Экономико-математическая модель оптимизации развития судоремонтной базы позволяет проводить систематические расчеты плана, обеспечивающего потребность флота в ремонте при минимальных затратах на ремонт и сокращение простоев судов в ремонте с учетом ограничений по производстйенным мощностям, грузоподъемности доков, длине причала и др. При этом определяется схема расстановки флота на ремонт по предприятиям, обеспечивающая максимально эффективную загрузку действующих судоремонтных предприятий, что, в свою очередь, позволяет уменьшить имеющиеся дефициты производственных мощностей, а следовательно, и необходимый объем капитальных вложений на развитие предприятий. [c.212]

Важным полем применения М.м. является прогнозирование народнохозяйственных процессов. Для этого применяются макроэкономические производственные функции, модели оптимизации соотношения нормы накопления и нормы потребления в национальном доходе и др. На Западе среди используемых для прогнозирования макроэкономет-рических моделей наиболее известны модели Клейна—Голдбергера, Брукинг-ская, Уортонская в США хозяйствен- [c.179]

Задачи поддержки принятия решений при планировании производственной деятельности. Задача диспетчерского планирования производственных процессов труднорешима, так как строгому решению препятствует ряд плохо формализуемых факторов, учитываемых планово-диспетчерскими службами при формировании планов. В связи с этим в данной задаче перспективным представляется сочетание моделей оптимизации (в особенности — многокритериальной) с моделями представления в ЭВМ, а также использование эвристических знаний диспетчеров-плановиков. [c.181]

На уровне хозяйства можно использовать модели оптимизации (и химизации) производственно-финансовых планов с конкурентным сравнением химизированных и нехимизированных вариантов развития каждой сельскохозяйственной отрасли. При этом химизированные варианты соответствуют данным технологических карт на перспективу, а нехимизированные — отчетным данным за последние годы. [c.363]

Количественные методы, широко используемые в современных корпорациях для оптимизации производственного процесса с точки зрения производительности организационно-технических средств (Т -> 1), в нашем примере фактически дают погрешность при расчетах, равную 70% (Стах - Сфжт = 100% - 30%), вследствие низкого уровня совокупной производительности труда (можно сказать, из-за несоответствия поведения работников существующим моделям управления). Таким образом количественные методы не отражают реальную производственную ситуацию. Все эти методы, независимо от их точности и качества, не могут значительно способствовать повышению эффективности управления, пока уровень индивидуальной составляющей производительности труда остается низким, а поведение людей непредсказуемым. [c.100]

economy-ru.info

модель оптимизации - это... Что такое модель оптимизации?

модель оптимизации мат. optimization model

Большой англо-русский и русско-английский словарь. 2001.

модель окружающей среды
модель отбора

Смотреть что такое "модель оптимизации" в других словарях:

Модель оптимизации — математическая модель, характеризующаяся предположением, что некоторые переменные в данном процессе или ситуации максимизируются или минимизируются … Социологический словарь Socium
Универсальная математическая модель оптимизации — Базовая или рабочая модель оптимизации, годная для решения не только поставленной задачи оптимизации ПОС, но и более общей задачи. Для решения каждой конкретной задачи с помощью универсальной модели оптимизации эту модель, как правило, следует… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Базовая математическая модель оптимизации — Модель оптимизации большого класса комплексов объектов стандартизации данной отрасли или нескольких отраслей, предназначенная для составления рабочих математических моделей оптимизации конкретных объектов. В базовой математической модели… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Рабочая математическая модель оптимизации — Модель оптимизации, содержащая всю исходную и входную информацию, необходимую для оптимизации объекта (по ГОСТ 18.401 77) Источник … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
МОДЕЛЬ ВАЛЬРАСА — модель показывает роль трансакционных издержек, применяя эффект их отсутствия. Вальрас предлагает идеальную модель рынка с трансакционными издержками, равными нулю. Роль координирующей силы, направляющей и удерживающей рынок в состоянии… … Большой экономический словарь
модель линейного программирования — Модель, используемая для оптимизации распределения дефицитных ресурсов между конкурирующими потребностями. [http://tourlib.net/books men/meskon glossary.htm] Тематики менеджмент в целом EN linear programming model … Справочник технического переводчика
модель управления запасами — Модель, используемая для оптимизации графика размещения и размера заказов на ресурсы, а также размера необходимых запасов. [http://tourlib.net/books men/meskon glossary.htm] Тематики менеджмент в целом EN model inventory … Справочник технического переводчика
Модель — 9. Модель Изделие, являющееся трехразмерным упрощенным изображением предмета в установленном масштабе Модель является составной частью макета Источник … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Модель регрессионного анализа — 28. Модель регрессионного анализа Регрессионная модель Зависимость отклика от количественных факторов и ошибок наблюдения отклика Источник: ГОСТ 24026 80: Исследовательские испытания. Планирование эксперимента. Термины и определения … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Модель акторов — В компьютерных науках модель акторов представляет собой математическую модель параллельных вычислений, которая трактует понятие «актор» как универсальный примитив параллельного численного расчёта: в ответ на сообщения, которые он получает, актор… … Википедия
Модель регрессионного анализа первого порядка — 31. Модель регрессионного анализа первого порядка Линейная модель Модель регрессионного анализа, задаваемая полиномом первого порядка по факторам Источник: ГОСТ 24026 80: Исследовательские испытания. Планирование эксперимента. Термины и… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

dic.academic.ru

Модель оптимизации - Энциклопедия по машиностроению XXL

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ [c.106]

РАЗДЕЛ ПЯТЫЙ ТИПОВЫЕ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ НАДЕЖНОСТИ [c.286]

Для решения задач первых двух групп могут использоваться некоторые типовые модели оптимизации надежности, рассматриваемые в настоящей главе. Решение задач третьей группы обычно опирается на многократное использование процедуры анализа надежности путем сопоставления полученных значений показателей (выбираемых в качестве критериев надежности) с требуемыми и воздействия на основании эвристических соображений на те или иные пути и средства изменения надежности с целью выбора оптимальных (в задан- [c.286]

Типовые модели оптимизации надежности, которые могут быть использованы для решения задач первой группы, рассматриваются в 5.2-5.4. Здесь представлены модели решения задач оптимального структурного и временного резервирования, а также оптимизации состава запасных элементов. Появление этих задач обусловливается тем, что не смотря на предпринимаемые меры по повышению надежности отдельных элементов систем (подсистем, составных частей, оборудования и т.п.) остается необходимость повышать надежность систем структурными методами. Для решения этих задач используется, как правило, аппарат математического программирования. [c.287]

Типовые модели оптимизации надежности, которые могут быть использованы для решения задач второй группы, рассматриваются в 5.5 и 5.6. Здесь представлены модели решения задач технической диагностики и задач оптимальных периодических проверок и технических замен. [c.287]

В общем случае приходится на основе моделей оценки и оптимизации ПН энергоснабжения потребителей и модели оптимизации надежности [оптимального резервирования, технического обслуживания и ремонтов и др. (см., в частности, разд. 5)] выполнять экспериментальные исследовательские расчеты для различных (предполагаемых) типичных условий работы системы и на этой основе вырабатывать соответствующие нормативы. В ряде случаев при этом осуществляется корректировка моделей с учетом их целевой ориентации - использования для формирования нормативов надежности [62, 63, 121]. [c.386]

Программные средства решения задачи. Эффективность решения задачи по рассмотренной в п. 8.2.2 схеме в значительной степени зависит от возможностей используемых моделей и соответствующего программного обеспечения. Центральное место в этой схеме занимает модель оптимизации территориально-производственной структуры ЭК. Разработка этой модели основывается на предшествующем опыте работы с моделями развития ЭК страны [64]. Специфика исследуемой задачи при ее практической реализации, высокая степень детализации объекта исследования, а также многовариантный характер исследований резко повышают трудоемкость вычислительного эксперимента, что в свою очередь требует создания специального программного обеспечения. [c.409]

Модель оптимизации надежности системы топливоснабжения. На рис. 8.4 приведена структура матрицы ограничений модели, разработанной в СЭИ СО РАН для оптимизации надежности топливоснабжения. Математически ограничения модели можно описать укрупненно в виде системы линейных уравнений и неравенств [c.426]

Параметры этих уравнений обычно можно включить в математическую модель оптимизации цикла решений. При скачкообразной динамике практически остается выбор между принципом периодичности по календарному времени и принципом своевременности, который применяется при наличии двух условий а) возможность скачкообразных изменений объективных условий возникает лишь при обстоятельствах, появление которых всегда известно, например те или иные вмешательства в технологический процесс б) своевременные, т. е. непосредственно вслед за каждым скачком, выборочные проверки не слишком дороги сравнительно с возможной экономией. Более подробное изложение и практические примеры приведены в гл. 10. [c.29]

Итак, при исследовании эффективности цикла решений следует обращаться и к планам выборочных проверок, и к продолжительностям МП, связывая их в единой математической модели оптимизации. Между решениями могут возникать связи различных типов, из которых ниже названы два, имеющие непосредственное отношение к дальнейшему изложению. Речь идет об оперативной связи и о связи типа совмещения. [c.29]

В качестве примера использована операция, на которой связи между производственным процессом и описывающими его отвлеченными моделями особенно прозрачны. На рис. 2 жирными линиями показана последовательность действий и решений, из которых состоит комплексная функция обеспечения качества. Все начинается с установки инструмента (в примере — матрицы) на станок, предназначенный для изготовления мелких деталей (заготовок винтов) способом высадки. С физической точки зрения установка матрицы является действием, составляющим часть наладки станка. В понятиях модели оптимизации перед нами вероятностное событие, в результате которого реализуется одно из возможных значений случайной величины (диаметра очка матрицы) и тем самым определяется математическое ожидание признака качества (диаметра заготовки винта). Выполняемая между смежными запусками станка часть наладки (подналадки), в результате которой фактически меняется или может измениться математическое ожидание признака качества, в этой книге именуется регулировкой Математическое ожидание признака качества, получен- [c.39]

Распределение я, (приемочный контроль, зависит от распределения (О ( вых) выходных отклонений и от плана II. Но надо совершенно ясно представить себе различие между распределением Я[( но везде речь идет о распределении одной и той же случайной величины — отклонения у. н. v. Этой величине присваивались отдельные названия и индексы для того, чтобы кратко записать — в связи с какой вероятностной схемой рассматривается она в тот или иной момент и какую роль она играет в этой схеме. [c.47]

Это обстоятельство сразу приводит модель оптимизации в соответствие с обычной, когда вопрос сводится к поиску оптимальных значений, которыми можно распорядиться, и не включает выбора между качественно различными вариантами. [c.57]

В данной главе представлена в основном интуитивно и в общих чертах система зависимостей между переменными, составляющими математическую модель оптимизации СРК. Конкретизацию модели в виде системы теоретико-вероятностных схем читатель найдет в последующих главах. Там же изложены алгоритмы и числовые примеры вычислений применительно к реальным условиям. [c.58]

Добавим еще, что понятия определимой причины и расстройства наделены в литературных источниках, где эти понятия встречаются, тем общим для них свойством, что они возникают с равной вероятностью в любой момент времени (с некоторыми несущественными практически оговорками это соответствует так называемому потоку Пуассона). Это свойство не связано с тем, что посещение контролером рабочего места (раз в час или в два часа) в обычных условиях статистического регулирования не зависит от начала технологического промежутка. Между тем (как об этом говорилось в п. 1.3), почти все ненормальности возникают именно при наладке в начале технологического промежутка. Таким образом, не расстройство или определимая причина возникают в случайный момент, а в случайный момент (относительно технологических событий) подходит к станку контролер. С точки зрения некоторых из опубликованных математических моделей оптимизации (см. гл. 2) безразлично, что или кто появляется в случайный момент на рабочем месте — расстройство или контролер. Но едва ли надо доказывать, что с точки зрения оптимизации сроков контрольных проверок это вовсе не одно и то же. [c.194]

Вообще говоря, в этой книге проблема формирования оперативной цепи решений как основы математической модели оптимизации едва намечена. Но она с полной очевидностью проявляется при попытке перенести математические методы оптимизации в комплексные условия производства, где нельзя без риска грубых ошибок разгораживать живую ткань реальных событий умозрительными стенками произвольных моделей. Вероятно, эффективность применения математических методов в экономике была бы иной при должном внимании к оперативной цепи решений. [c.247]

Модель оптимизации параметрического ряда узлов в общем виде может быть представлена следующим образом. [c.170]

Второй метод основан на рассмотрении длительных интервалов времени и соответствующих графиков нагрузки по продолжительности нагрузка между группами агрегатов распределяется с использованием модели оптимизации длительных режимов. Алгоритм вычислительного [c.204]

Потребность в экономических оценках ТЭС возникает при решении многих энергетических задач, связанных с перспективным планированием (проектированием) развития ТЭС в энергосистемах. Как уже отмечалось, экономические оценки ТЭС позволяют уточнить и конкретизировать решения по развитию ТЭС, получаемые на основе применения математических моделей оптимизации структуры энергосистем, и в этом смысле являются средством для сужения зоны неопределенности решений, полученных в результате расчетов по таким моделям. Кроме того, из-за неопределенного характера значительной части исходной информации (например, по масштабам и рентипов электростанций, по топливным ресурсам), как правило, необходима многократная корректировка первоначальных решений о развитии ТЭС по мере изменения и уточнения исходной информации в процессе планирования. Экономические оценки ТЭС позволяют оперативно произвести такую корректировку и избежать трудоемких и множественных повторных расчетов на моделях оптимизации структуры энергосистем. Однако необходимо иметь в виду, что это положение не касается таких изменений исходной информации, которые способны существенно повлиять на конфигурацию интегрального графика производства электроэнергии по совокупности ТЭС, например, путем изменения перетоков мощности и энергии по ЛЭП и размещения электростанций по энергосистемам, ибо при таких изменениях уже не обойтись без повторных расчетов па моделях оптимизации структуры энергосистем. В этом случае новым условиям производства электроэнергии по совокупности ТЭС в энергосистеме должна соответствовать и новая система экономических оценок ТЭС, для чего необходимы повторные расчеты также и по предлагаемому способу. [c.214]

Математическая модель оптимизации имеет вид [c.289]

В настоящее время разрабатывают методические подходы к построению и изучению математических моделей оптимизации параметров взаимозаменяемых элементов по функциональным свойствам. Унификация работ по оптимизации предусматривает использование базовых математических моделей, агрегатирование математических моделей из унифицированных блоков, что сокращает трудоемкость и повышает надежность оптимизации в обеспечении взаимозаменяемости (модули 5, 6). [c.23]

Условия формирования математических моделей оптимизации требований к точности электронных цепей [c.218]

К условиям формирования математических моделей оптимизации требований к точности электронных цепей относят область применения теории допусков, требования к цепям, выбор метода исследования. [c.218]

Для получения математической модели оптимизации необходимо добавить к модели функционирования целевую функцию, которая в общем случае имеет вид [c.249]

Запишем состав математической модели оптимизации точности [c.331]

После соответствующих подстановок ограничений в функцию цели и преобразований получим модель оптимизации [c.350]

В модели оптимизации переменными параметрами являются отношение диаметров стержней и ( /2. [c.350]

Для определения оптимальных функциональных параметров упругих элементов в виде пружин спиральных и плоских, торсионного вала разработаны математические модели оптимизации параметров и точности. [c.373]

Составим математическую модель оптимизации параметров консольной упругой пружины. [c.374]

С помощью динамической модели оптимизации процесса освоения нефтегазоносной провинции [25] выполнено многовариантное исследование возможных темпов и предельных уровней добычи неф ти. Смысл полученных результатов иллюстрирует рис. 4.1. Как видим, добыча нефти на разрабатываемых и разведанных месторождениях этой провинции будет быстро сокращаться — примерно наполовину за каждое десятилетие. Однако за счет вновь открываемых месторождений можно при приемлемых затратах не только поддержать, но и заметно превысить достигнутый здесь уровень годовой добычи. Величина этого превышения и сроки удержания повышенных уровней добычи, как показали расчеты, решающим образом зависят от нодтверждаемости существующих оценок прогнозных запасов топлива. [c.76]

В работе рассматриваются некоторые вопросы автоматизации проектирования технологических процессов механической обработки с использованием ЭВМ. Указываются основные направления при разработке типовых технологических решений. Приводятся разработанные математические модели оптимизации параметров черновой и чистовой обработки. Библ. 7 назв. Иллюстраций I. [c.191]

Проект церкви КолониаГюэль (1898—1914 гг.) был создан на основе висячей модели , оптимизации сжатых конструкций методом статического моделирования. Проект включал косоугольные участки свода, наклонные арки, склоненные стойки и складчатые поверхности стен. Построен был лишь первый этаж, представляющий собой редкое по красоте произведение искусства строительства из кирпича. Гауди решил проблемы сложных форм в деталях конструкций помимо всего прочего с помощью гиперболического параболоида. Складчатая стена крипты бь]ла образована из треугольных плоскостей, а также из перекошенных четырехугольных поверхностей, благодаря чему получались гиперболические параболоиды таким образом, кирпичи от одного слоя к другому постепенно поворачивались. Неодинаковые пролетные участки в зале с колоннами перед криптой заполнялись сводами в форме ГИПАР (рис. 226). [c.113]

Как известно, эконсмические оценки по типам электростанций" в принципе могут быть получены как оценки оптимального плана в результате расчетов по линейным математическим моделям оптимизации структуры энергосистем, увязанным должным образом с решением задачи оптимизации топливно-энергетического баланса [129, 168]. Однако размеп-ность таких моделей ограничивается вычислительными возможностями современных ЭЦВМ, что приводит к необходимости использовать в них весьма укрупненную и агрегированную исходную информацию. Кроме того, в этих моделях достаточно сложен, а в ряде случаев практически невозможен учет нелинейных зависимостей, в частности режимов электропот-реблевия и технико-экономических характеристик оборудования. Б связи с этим получаемые с помощью линейных моделей оптимизации структуры энергосистем результаты, в том числе и оценки оптимального плана, следует рассматривать как сугубо укрупненные и характеризующие лишь основные направления развития энергосистем, такие, как масштабы развития отдельных типов электростанций (ГЭС, КЭС, АЭС) и размеры магистральных перетоков мощности и энергии. Дальнейшая же детализация решений по развитию различных типов электростанций, в частности ТЭС, долннелинейных математических моделей и в том числе специальных моделей по определению экономических оценок ТЭС. [c.211]

Алгоритмическая модель в построении моделей с перечисленными особенностями предусматривает использование естественного и формального языков, смешанный их вариант. Применение формального языка математики оправдано всегда в обеспечении взаимозаменяемости, изложение которого на естественном языке требует синтаксически сложных предложений и может привести к неточному их толкованию. Оно развивает способность к логическому мыгплению. Смешанный вариант языков использован в создании базовой математической модели оптимизации параметров для обеспечения заменяемости деталей. [c.27]

Для построения базовой математической модели оптимизации к указанным зависимостям необходимо добавить выражение целевой функции и, иногда, дополнительшле ограничения. [c.251]

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ И ТОЧНОСТИ ЮДЕЛИЙ МАШИНОСТРОЕНИЯ [c.311]

Перечисленные предпосылки принципа совмещения при построении математической модели оптимизации ТП и ТК в последовательном комплексе имеют исходное математическое описание матрицей процесса Марковина и поясняются временными фазами производства и реализации продукции (рис. 9.3). [c.434]

В отличие от работ по селекции и симплификации, базирующихся на несложных методах оценки и обоснования принимаемьпс рещений, например экспертных методах, оптимизацию объектов стандартизации осуществляют путем применения специальных экономико-математических методов и моделей оптимизации. Целью оптимизации является достижение оптимальной степени упорядочения и максимально возможной эффективности по выбранному критерию. [c.51]

Переходом от взаимозаменяемости однотипных изделий к много-типным решается задача обеспечения заменяемости в блочно-модульном построении (модуль 3). Происходит заменяемость одного из элементов комплекса изделия с одними параметрами на элемент с другими параметрами без изменения эффективности функционирования комплекса. Замена происходит по величине параметра, что особенно важно при реализации методов стандартизации — агрегатирования, унификации. Разработана процедура построения математических моделей оптимизации параметров деталей машин. [c.66]

mash-xxl.info

Математическая модель - оптимизация - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 3

Математическая модель - оптимизация

Cтраница 3

В данной главе представлена в основном интуитивно и в общих чертах система зависимостей между переменными, составляющими математическую модель оптимизации СРК. [31]

Предпосылкой обеспечения полноты средств решения оптимизационных задач и единства программных структур в комплексе ДИСО является фундаментальный характер трех математических моделей оптимизации, выбранных в качестве основы всех средств комплекса. Ниже приводится описание этих моделей в их иерархии, возникающей благодаря тому, что методы одного класса могут порождать подчинеппые задачи другого класса. Цель этого описания - дать читателю общее представление о структуре оптимизационных моделей, которые лежат в основе рсгис ния чрезвычайно широкого класса прикладных задач. Заметим кстати, что численные методы оптимизации являются одним из наиболее сложных разделов современной прикладной математики. [32]

При решении задач по сокращению объемов водопотребления и сбросов 3В, а также при определении базовых характеристик систем водопользования особо важную роль играют математические модели оптимизации бассейнового уровня. В совокупности это раскрывает структуру механизма экономического стимулирования. [33]

Математические модели делят: по комплексности оптимизируемых параметров - на автономные и связанные, по комплексности оптимизируемых объектов стандартизации - на базовую и рабочую математические модели оптимизации. [35]

Таким образом, в процессе разработки САПР проблема оптимального проектирования заключается в решении следующих основных вопросов: определение этапов процесса автоматизированного проектирования, сопровождаемых решением тех или иных задач оптимизации; построение математических моделей оптимизации; подбор методов решения задач оптимизации и разработка машинных алгоритмов; создание ( или заимствование) программного обеспечения решения задач оптимизации; разработка системы диалогового формирования и просмотра вариантов объекта проектирования с определением значений тех или иных показателей качества; разработка диалоговой системы формирования математических моделей и управления процессом решения соответствующих задач. [36]

При проектировании системы используют количественные методы оптимизации параметров, смысл которой заключается в установлении таких значений параметров и такого изменения их во времени, при которых достигается максимально возможная ( в определенных условиях эксплуатации системы) эффективность. Математическая модель оптимизации включает целевую функцию и ограничения. [37]

Математическая модель оптимизации ПОС является формализованной научной абстракцией, описывающей процесс функционирования объекта в общем случае на всех этапах его существования таким образом, что при помощи ее можно рассчитывать оптимальные значения параметров данного объекта. Основой при составлении математической модели оптимизации является математическое описание различных целей создания и применения объекта, ограничений по научно-техническим, производственным и эксплуатационным возможностям. [38]

Замена происходит по величине параметра, что особенно важно при реализации методов стандартизации - агрегатирования, унификации. Разработана процедура построения математических моделей оптимизации параметров деталей машин. [39]

Шестая - определение размеров многоцелевого лесопользования. Для этих целей разработана математическая модель оптимизации вариантов многоцелевого лесопользования, а также методы и схемы сохранения природоохранных функций леса при многоцелевом лесопользовании. Разработаны методы нормирования расчетной лесосеки при несплошных способах рубок и методы оптимизации многоцелевого лесопользования на основе параметрического линейного программирования. [40]

В исследовании учебного процесса, как уже указывалось, используются самые разнообразные модели: нестрогие описательные и достаточно строгие - логические, вероятностные и математические. Например, В. И. Михеевым под руководством автора разработана математическая модель оптимизации шаговой структуры самостоятельной работы студентов высшей школы. Кроме анализа шаговой структуры самостоятельной работы эта модель с успехом может быть использована для анализа учебного процесса в целом. [41]

При повышении уровня автоматизации систем проектирования сталкиваются с необходимостью дальнейшей формализации интеллектуальной деятельности. Лица, принимающие решения, должны руководствоваться не столько машинными результатами анализа строгих математических моделей оптимизации, сколько вынуждены учитывать большое число практических обстоятельств, описываемых на уровне понятий с использованием прагматических ( полезно - вредно) и психологических ( хорошо - плохо) шкал. [42]

Теоретическое решение любой задачи сводится к составлению алгоритма. Этому предшествует разработка математической модели задачи и метода вычисления, понимая под математической моделью оптимизации совокупность формул, уравнений, неравенств, критерия ( или условий) оптимальности, определяющую при заданной исходной информации оптимальный процесс ( в неявном или явном виде), а под методом вычисления - совокупность правил определения искомых величин на основе заданной математической модели при заданной исходной информации. [43]

Исходными для оптимизации ПОС служат пять групп зависимостей, составляющих или входящих в математическую модель оптимизации. [44]

Потребность в экономических оценках ТЭС возникает при решении многих энергетических задач, связанных с перспективным планированием ( проектированием) развития ТЭС в энергосистемах. Как уже отмечалось, экономические оценки ТЭС позволяют уточнить и конкретизировать решения по развитию ТЭС, получаемые на основе применения математических моделей оптимизации структуры энергосистем, и в этом смысле являются средством для сужения зоны неопределенности решений, полученных в результате расчетов по таким моделям. Кроме того, из-за неопределенного характера значительной части исходной информации ( например, по масштабам и режимам электропотребления, по возможностям развития отдельных типов электростанций, по топливным ресурсам), как правило, необходима многократная корректировка первоначальных решений о развитии ТЭС по мере изменения и уточнения исходной информации в процессе планирования. Экономические оценки ТЭС позволяют оперативно произвести такую корректировку и избежать трудоемких и множественных повторных расчетов на моделях оптимизации структуры энергосистем. Однако необходимо иметь в виду, что это положение не касается таких изменений исходной информации, которые способны существенно повлиять на конфигурацию интегрального графика производства электроэнергии по совокупности ТЭС, например, путем изменения перетоков мощности и энергии по ЛЭП и размещения электростанций по энергосистемам, ибо при таких изменениях уже не обойтись без повторных расчетов на моделях оптимизации структуры энергосистем. В этом случае новым условиям производства электроэнергии по совокупности ТЭС в энергосистеме должна соответствовать и новая система экономических оценок ТЭС, для чего необходимы повторные расчеты также и по предлагаемому способу. [45]

Страницы: 1 2 3 4

www.ngpedia.ru

Детерминированные модели оптимизация на основе

В учебнике описаны методы моделирования и области их применения, а также принципы построения и виды математических моделей. Подробно изложена методика составления кинетических и гидродинамических моделей. Рассмотрены математические модели химических реакторов и вопросы перехода от лабораторных опытных установок к промышленным аппаратам. Приведены примеры построения математических моделей некоторых аппаратов химической технологии. Отражены особенности статистических математических моделей, описана методика их составления как на основе пассивного, так и активного эксперимента. Изложены основные положения оптимизации химико-технологических процесссов, даны примеры решения задач оптимизации детерминированных и стохастических процессов. Учебник предназначен для студентов химико-технологических специальностей вузов. Его смогут использовать в своей практической работе также инженеры-химики. [c.2] Оптимизация на основе детерминированных моделей процессов во многих случаях позволяет получать весьма эффективные результаты на всех этапах. При отсутствии хорошей детерминированной [c.196]

Малая изученность процессов вносит функциональную неопределенность в математическую модель системы и алгоритмы оптимизации ХТС. Нестационарность течения процессов приводит к параметрической неопределенности. Для расчета параметров с целью оптимального управления процессом, производством необходимо учитывать обе указанные неопределенности. Для нестационарных систем важен прогноз значений параметров, иначе управление, рассчитанное по текущим значениям параметров, будет оптимальным для вчерашнего дня , то есть для прошедших времени и условий процесса. Эта проблема решается на основе применения адаптивно-эвристических моделей, учитывающих текущее состояние оборудования и тенденцию его изменения в будущем. Для целей оптимального проектирования адаптивно-эвристические модели упрощаются до детерминированных, использующих статистические зависимости изменения параметров за цикл работы оборудования. [c.12]

В книге Робертса рассматриваются вопросы оптимизации как детерминированных, так и стохастических моделей многостадийных процессов химической технологии методом динамического программирования. Использование этого метода особенно целесообразно при оптимизации процессов химической технологии, осуществляемых через последовательность этапов превращений, таких, как ректификация, абсорбция, экстракция, а также химических процессов, проводимых в цепочке реакторов, в многослойных контактных аппаратах и т. п. Этот метод позволяет определить оптимальную стратегию проведения процессов и, следовательно, может служить основой составления оптимального алгоритма управления процессом. [c.7]

Последняя, девятая глава посвящена применению динамического программирования для оптимизации стохастических процессов, модели которых формулируются на основе статистических вероятностных закономерностей. В этих случаях максимизируется математическое ожидание целевой функции (дохода), определяемой с помощью рекуррентного соотношения между N- а ф — 1)-й стадиями. Значительный интерес представляет проведенное автором с большой наглядностью и методичностью сопоставление детерминированных и стохастических процессов. Для современных химических процессов и больших химических систем (цех, завод) все более характерным становится замена однозначного детерминизма вероятностными связями между событиями. От изучения простых систем и единичных явлений переходят к изучению сложных систем и массовых явлений, когда важен уже не результат отдельного события, а общий эффект основной массы событий. Венцом практической реализации и управления стохастическими процессами являются адаптивные, или самоорганизующиеся, модели, основанные на стохастической природе явлений. [c.9]

Таким образом, целевой функцией при нижеописанном технико-экономическом обосновании мощности ЭПУ на основе предлагаемых детерминированно-статистических моделей (см. 2 - 4) являются приведенные затраты, а задачей оптимизации математического моделирования является отыскание основных параметров (8ц, Щ, и число ЭПУ Л для цеха заданной годовой производительности Мц), минимизирующих целевую функцию (ЛЗу -> min). Согласно уравнению (1.2), приведенные затраты определяются себестоимостью металла и удельными капитальными затратами на его производство. Следовательно, для построения математической модели необходимо выявить количественную связь между себестоимостью, удельными капитальными затратами и параметрами ЭПУ с учетом периода времени (года), выплавляемого сортамента, применяемой технологии вьшлавки (переплава), различных внешних факторов [c.9]

chem21.info