Основы математического моделирования и оптимизации процессов и систем очистки и регенерации воздуха. Дворецкий С.И - 73 стр.

UptoLike

Шаг
1
.
Положить
1
=
p
. Задать множество подобластей
),...,1(
)(
k
k
l
NlT =
, (число
k
фиксировано, следовательно, число
подобластей и их размеры остаются постоянными в этом алгоритме). Задать начальные значения
),...,1,(,,,
11
)0()0()0(,)0(,
NlIidazz
li
=
соответствующих переменных. Задать достаточно малое число
0
>
ε
.
Шаг
2
.
Создать начальное множество
)1,(
2
k
l
S
критических точек для всех подобластей
),...,1(
1
NlT
l
=
.
{
}
0),,,(:,...,1,
)1(,,)0(,)0()0()1(,,)1,(
2
>ξ=ξ=
jli
j
jlk
l
zdagmjS
,
где
)1(,, jl
ξ
есть решение задачи
),,,(max
)0(,)0()0(
)(
ξ
ξ
i
j
T
zdag
k
l
.
Шаг
3
.
Решить задачу
k
k
l
lll
ii
j
ii
Ii
i
zzda
kUL
NlSzdag
Iimjzdag
zdaIwF
il
,...,1,,0),,,(
,,,...,1,0),,,(
),,,,(min
)1,(
,2
1
,,,
)(,
1
1
=ξξ
=ξ
ξ=
и
определить
нижнюю
границу
)(,
1
kUL
F
величины
)(,
1
kU
F
.
Пусть
[
]
)(,)(,)()(
,,,
plpipp
zzda
решение
этой
задачи
.
Шаг
4
.
решить
k
N
задач
(
)
ξ
Ξξ
,,,max
)(,)()(
)(
plpp
j
zdag
k
l
,
где
{
}
)(,,)(,,
)(
:
klUklL
k
l
ξξξξ=Ξ
.
Обозначим
через
)(,, pjl
ξ
решение
этой
задачи
при
фиксированных
[
jl,
].
Шаг
5
.
Проверить
выполнение
условий
k
pjlplpp
j
Nlmjzdag ,...,1,,...,1,),,,(
)(,,)(,)()(
==εξ
.
Если
все
неравенства
выполняются
,
решение
задачи
,,...,1,0),,,(maxmax
,,,...,1,0),,,(
),,,,(min
)(
1
1
,,,
)(,
1
k
l
j
T
j
ii
j
ii
Ii
i
zzda
kU
Nlzdag
Iimjzdag
zdaIwF
k
l
li
=ξ
=ξ
ξ=
ξ
где
l
z
вектор
управляющих
переменных
,
соответствующий
l
-
подоб
-
ласти
;
получено
,
перейти
к
шагу
9;
в
противном
случае
перейти
к
шагу
6.
Шаг
6
.
Создать
множества
),...,1(
)(,
k
pl
NlR =
точек
)(,, pjl
ξ
,
для
которых
ограничения
на
шаге
5
нарушаются
.
{
}
.,...,1,,,(:,...,1,
)()()(,,)(,
k
pp
j
pjlpl
NldagmjR ==ξ=
Шаг
7
.
Создать
новые
множества
критических
точек
,,...,1,
)()(
2
)(
2
k
plp
l
lp
l
NlRSS ==
+
U
Которые
будут
использоваться
на
следующей
итерации
.
Шаг
8
.
Положить
1:
+
=
pp
,
перейти
к
шагу
3.
Шаг
9.
Создать
и
запомнить
множество
активных
точек
{
}
mjNlzdagS
k
pjlklkk
j
pjlk
PA
,...,1,,...,1,0),,,(:
)(,,)(,)()()(,,)(
.
===ξξ=
,
где
p
номер
последней
итерации
этого
алгоритма
.
Двухэтапная
задача
оптимизации
0),,(max
,,0),,,(
),,,,(min
1
,,
1
1
ξ
ξ
ξ=
Ξξ
dah
Iizdag
zdaIwF
ii
i
Ii
i
i
zDdAa
i
имеет
вид
задачи
полубесконечного
программирования
.
Поэтому
для
ее
решения
можно
использовать
алгоритм
внешней
аппроксимации
.
Алгоритм
2 (
внешней
аппроксимации
).
Шаг
1.
Положить
1=
k
.
Задать
начальные
значения
)0()0(
, da
,
множество
аппроксимационных
точек
{
}
11
:
IiS
i
ξ=
,
начальное
множество
критических
точек
)0(
2
S
и
достаточно
малое
число
0
>
ε
.
Шаг
2.
Решить
задачу