- •А.Г.Семенов
- •Математические модели в инженерной практике
- •Учебное пособие для студентов механических специальностей
- •Заочной формы обучения
- •I. Оглавление
- •I. Оглавление 4
- •II. Рабочая программа курса "математические модели в инженерной практике"
- •III.Лекционный курс
- •3.1. Основные понятия математического моделирования
- •3.2. Решение нелинейных алгебраических уравнений
- •3.3. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •3.4. Исследование сеточных функций
- •3.5. Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •3.6. Моделирование процессов, приводящих к дифференциальным уравнениям в частных производных
- •3.7. Дифференциальное уравнение теплопроводности
- •3.8. Краевые задачи для уравнений в частных производных
- •3.9. Численные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных.
- •3.9. Оптимизационные модели. Основные понятия и определения
- •3.10. Схема решения задач оптимизации
- •3.11. Численные методы решения задач безусловной одномерной оптимизации
- •3.12. Многомерная безусловная оптимизация
- •3.13. Условная оптимизация при решении инженерных задач
- •3.14. Линейное программирование
- •Анализ полученного решения:
- •3.15. Обработка экспериментальных данных
- •IV. Лабораторные работы
- •4.1. Работа 1:Табулирование функций.
- •Табулирование функции одной переменной.
- •Табулирование функции двух переменных
- •4.2.Работа 2: Решение трансцендентных алгебраических уравнений
- •Метод половинного деления интервала
- •Метод последовательных приближений (итераций)
- •3. Использование модуля "Подбор параметра"
- •4.3. Работа 3. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •1. Метод простых итераций
- •2. Применение модуля "Поиск решения"
- •4.4. Работа 4: Решение задач линейного программирования
- •4.5. Работа 5. Обработка экспериментальных данных
- •V. Контрольные работы
- •5.1. Контрольная работа № 1
- •5.2. Контрольная работа № 2
- •VI. Вопросы к зачету
- •VII.Библиографический список.
3.9. Оптимизационные модели. Основные понятия и определения
Под оптимизацией понимают процесс выбора наилучшего варианта среди всех возможных. Например, выбор наилучшего варианта конструкции, наилучшего способа раскроя материала, наилучшего режима работы оборудования, наилучшего графика перевозок и т. п.
Если в
конкретной задаче обозначить независимые
параметры через x
,
x
,
… , xn,
а зависимый параметр через P,
то величину P можно
представить, как функцию:
P
= f(x
,
x
,
… , x
). (51)
Процесс оптимизации будет заключаться в том, чтобы найти такие значения аргументов х1, х2, … , хn из области определения функции Р, при которых эта функция достигает наибольшего или наименьшего значения. Функцию Р называют целевой функцией. Параметры x , x , … , x в инженерной практике называют проектными параметрами (при решении экономических задач – параметрами плана), область изменения проектных параметров – областью проектирования. Количество n проектных параметров, подлежащих учёту, определяет размерность задач и позволяет разделить их на одномерные (n = 1) и многомерные (n 1).
При решении конкретных задач, как правило, возникает необходимость учитывать дополнительные ограничения, налагаемые на проектные параметры, а также связи между параметрами, отражающие законы природы, сырьевые и материальные ресурсы, спрос и предложения рынка и т.п. Такие задачи называются условными.
Связи и ограничения можно описать в виде ограничений–равенств, ограничений-неравенств, или их совокупности:
Ограничения – равенства: Ограничения – неравенства:
f1(x1,
x2,
…, xn)
= 0 a1
q1(x1,
x2,
…, xn)
b1
f2(x1, x2, …, xn) = 0 a2 q2(x1, x2, …, xn) b2 (52)
…………………… ……………………..
fm(x1, x2, …, xn) = 0 ak qk(x1, x2, …, xn) bk
Ограничения сужают область проектирования и иногда позволяют выразить одни проектные параметры через другие, что позволяет уменьшить размерность решаемой задачи и сокращает время, затрачиваемое на решение.
Пример. Необходимо сконструировать контейнер в форме прямоугольного цилиндра, так, чтобы при заданном объёме длина сварных швов была наименьшей.
Целевой функцией (величиной подлежащей оптимизации) является длина швов L. Она зависит от двух параметров: высоты контейнера H и радиуса R, и определяется по формуле:
L = F ( H, R ) = 4R + H,
где R, H – проектные параметры . Ограничение на объем банки
V0 = R2H
является ограничением-равенством. Воспользуемся им для уменьшения количество проектных параметров. Этого можно достичь, выразив R через V0 и H, или, выразив H через V0 и R.
В первом случае:
и L = F(H)
= 4
+
H.
Во втором:
H
=
и L
= F(R)
= 4
.
Во втором случае оптимизируемая функция оказалась проще, поэтому возьмём её в качестве целевой при естественных ограничениях: H > 0, R > 0.
Теперь можем сформулировать задачу в стандартной форме:
Задача: одномерная.
Проектный параметр: R.
Целевая функция, минимум которой надо найти: L(R)=4R+V0/R2 ..
Основываясь на данном примере, можно заключить, что для разработки математической модели задачи оптимизации необходимо:
По смысловому содержанию выделить проектные параметры.
Записать целевую функцию.
Записать систему ограничений и с помощью ограничений-равенств максимально снизить количество проектных параметров (размерность задачи).
