|
Алгоритма управления
Начнем с алгоритма построения приемлемых решений для поставщиков. Пусть для узла-поставщика решение на периоде тсгГ неприемлемо из-за недопустимого риска переполнения емкости. Тогда по формуле (1) следует определить, какого количества емкости не хватает и такое же количество прибавить к отгрузке на последний день периода т, уменьшив равномерно на это количество отгрузки по оставшимся суткам интервала Т—т.
Таким образом, исследования показали, что использование разработанного алгоритма построения оптимальной очередности запуска в производство серий изделий позволяет значительно снизить совокупную длительность производственного цикла. Это дает основание рекомендовать к внедрению разработанные математические модели определения оптимальной очередности запуска в производство серий изделий.
Мы проиллюстрируем это удивительное явление на Рис. 80 и Рис. 81, показывающих измерение фрактальной размерности в присутствии дискретной масштабной инвариантности фрактальных объектов. Точнее, мы рассмотрим так называемые канторовы множества, которые являются одними из самых простых геометрических объектов, имеющих фрактальные свойства. Рис. 82 показывает первые пять итераций алгоритма построения так называемого троичного канторова множества. На нулевом уровне конструкция канторова множества начинается с единичного интервала, то есть со всех точек на прямой между 0 и 1. Этот единичный интервал изображается закрашенным черным цветом отрезком на вершине фигуры. Первый уровень получается из нулевого уровня путем удаления всех точек, лежащих в центральной трети отрезка, то есть всех точек между 1/3 и 2/3. Второй уровень получается из первого уровня путем удаления центральной трети каждого оставшегося интервала на первом уровне, то есть всех точек от 1/9 до 2/9 и от 7/9 до 8/9. В общем, алгоритм построения канторова множества может быть описан следующим образом: следующий уровень получается из предыдущего уровня путем удаления центральной трети всех интервалов, полученных из предыдущего уровня. Данный алгоритм может быть закодирован при помощи следующего символического правила: 1—»101 и 0—»000. Этот процесс продолжается до бесконечности, а результатом его является множество точек, которые тонко "процежены" из единичного интервала. Наи-ном уровне множество состоит из N„=2" сегментов, каждый из которых имеет длину 1п=1/3", так что общая длина (то есть, измеренная в математическом
Результатом применения алгоритма построения модели
ного алгоритма построения оптимального дерева. Тем не менее,
Резюмирующие положения при использовании алгоритма построения
Резюмирующие положения при использовании алгоритма построения
направлений задолженности при использовании алгоритма построения
Блок-схема алгоритма построения ограничений на погашаемые
Блок-схема алгоритма построения приоритетов на погашаемые
Блок-схема алгоритма построения приоритетов на погашаемые
В соответствии с теоремой 4.12 проверка справедливости соотношения у' >м У" сводится к решению канонической задачи линейного программирования (4.27). Это решение может быть осуществлено с помощью известного алгоритма симплекс-метода. Такой способ проверки соотношения у1 >м у" удобен при создании общего алгоритма построения оценки сверху в случае конечного множества возможных векторов Y. Если же требуется решить задачу невысокой размерности «вручную», то более удобным оказывается использование следующего результата, который представляет собой частный случай теоремы 4.12, установленный в ходе доказательства этой теоремы.
В этом случае в качестве управляемого объекта выступает сам инвестиционный проект (ТЭО), а управляемой переменной является уровень экологического риска, для снижения которого разрабатываются ПОМ. На рис. 13 показана схема алгоритма управления техногенным и экологическим риском в системе управления проектом разработки нефтяных месторождений, представляющая собой цепь с обратной связью, которую здесь замыкает функция "координация управления экологическим риском". На схеме обозначены контуры взаимодействия с другими подсистемами.
внешних условий.В этом случае стоит задача построения системы,которая будет приспосабливотся к изменяющимся условиям работы, т.е адаптивной системы, В адаптивной системе производится перенастройка параметров или структуры регуляторов таким образом,чтобы обеспечить оптимальные условия работы замкнутойсистемы во всем диапозоне изменений параметров. По способу организации процесса адаптации системы могут выполняться как поисковые и беспоисковые ,т.е. с автоматическим поиском оптимальных условий работы и без него.Кроме того,по уровню адаптации системы разделяются на самонастраивающиеся, в которых на основе динамических характеристик объектов или системы и информации о параметрахпроисходит формирование алгоритма управления и изменения не только параметров,но и их структуры.
Известно, что возмущения, имеющие собственно случайный характер, например вариации начального припуска детали и режущей способности шлифовального круга, системами разомкнутого типа не компенсируются, и их влияние стремятся ослабить выбором типа и параметров соответствующего алгоритма управления рабочим циклом.
Дальнейшее повышение эффективности ТПШ связано с адаптацией и оптимизацией цикла обработки деталей в условиях случайного или неопределенного характера действующих факторов на основе разработки более совершенных алгоритмов и структур САУ. По различным оценкам автоматическая оптимизация режима обработки и формообразования деталей за счет адаптации системы управления к изменяющимся условиями ТПШ способна повысить производительность в 1.5...3 раза (3). Повышение качества продукции, как главной задачи машиностроения, также немыслимо без использования адаптивных САУ. До недавнего времени при оптимизации финишных операций критерий качества выступал как ограничивающее условие при выборе типа и параметров алгоритма управления режимом обработки деталей, а целью оптимизации являлось достижение экстремальных характеристик по производительности, себестоимости, приведенным затратам и т.д. Этому способствовали как сложившаяся ориентация на валовые показатели, так и недостаточная разработка проблемы в научном и прикладном аспектах.
Методология оценки, диагностики и прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия базируется на законах развития и функционирования систем, действие которых необходимо учитывать в процессе анализа. Общая схема управления производственными системами представлена на рис. 3.1, где оценка, диагностика и прогнозирование поведения системы являются составной частью алгоритма управления.
В качестве устройства, позволяющего определить наилучший "технологический" режим, можно использовать систему, осуществляющую накопление и статистическую обработку информации, поступающей с объекта в режиме его естественного функционирования. Алгоритм управления находится системой как результат обработки информации с объекта и совершенствуется по мере увеличения количества переработанной информации. Очевидно, что в каждый момент времени эффективность управления определяется степенью соответствия алгоритма управления, найденного компьютером, наилучшему варианту управления, соответствующему состоянию объекта в рассматриваемый момент времени. При нарушении соответствия необходима подстройка алгоритма управления, причем алгоритм самой подстройки определяется в результате накопления и оценки предыдущих подстроек. Такая система называется обучающейся, т.к. вырабатываемый ею алгоритм управления совершенствуется во времени по мере накопления и обработки информации, поступающей с объекта.
Остается заметить, в каких случаях погрешности играют существенную роль, а когда ими можно пренебречь. Очевидно, если торговля основана на простых стратегиях, вроде покупки отдельных опционов или создания элементарных спрэдов, где сложные расчеты можно заменить элементарными вычислениями, даже совсем грубые ошибки программного обеспечения не способны сильно повлиять на результат. В противоположность этому, при использовании сложного алгоритма управления риском позиции, неточные расчеты могут привести к неоправданным потерям, а в случае грубых ошибок— к катастрофе. Одним из ярких примеров сложного менеджмента можно признать давно известную технику дельта-нейтрального хеджирования. Хотя ее исполнение относительно несложно, но здесь в основе успеха лежит точность расчета, часто подкрепляемая опытом.
да, выражение которой заранее не определено и может находиться в результате синтеза алгоритма управления объектом.
Здесь предполагается, что концептуальные и фактуальные знания точно отражают процессы и сведения, относящиеся к некоторой предметной области. Тогда решение задачи, возникающей в этой области, будет получено на основе строгих математических методов, в соответствии с постановкой и спецификацией. Результаты исследования решения и прогноз используются для получения экспертной оценки и принятия решения о необходимости управления. Затем на основе подходящего алгоритма управления, имеющегося в базе знаний, формируется управляющее воздействие. Эффективность и непротиворечивость этого воздействия, прежде чем оно поступит на объект управления, оценивается с помощью имитационной математической модели. Оценка должна выполняться быстрее реальных процессов в ИС.
• описание продукционного алгоритма управления, контроля или мониторинга для прикладной системы.
Основным источником информации, раскрывающим сущность технологического процесса, является его математическая модель. Главное назначение модели — раскрытие структуры взаимосвязей в процессе и выработка алгоритма управления им. Информационный метод моделирования, рассматриваемый в этой главе, представлен в виде решения двух задач: анализа межоперационных взаимосвязей (моделирование технологических цепей) и разработки зависимостей между параметрами заготовки внутри операции (моделирование технологических операций).
Аналитические коэффициенты Аналитические способности Аналитических исследований Абсолютно ликвидные Аналитически расчетный Аналитической обработки Аналитического бухгалтерского Аналитического обеспечения Аналитическую обработку Аналитику приходится Анализировать изменения Анализировать состояние Анализируемых показателей вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
