Вероятностные процессы и математическая статистика в автоматизированных системах
3.1 Выбор метода условной оптимизации
При решении поставленной задачи оптимизации был использован метод Фиако-МакКормика, который относится к непрямым методам решения задач нелинейного программирования. Непрямые методы преобразуют задачи с ограничениями в последовательность задач безусловной оптимизации путем введения в целевую функцию штрафных функций.
Содержание
- Введение
- 1. Постановка задачи
- 2. Этапы планирования и статической обработки результатов эксперимента для построения модели 2-го порядка
- 2.1 Построение модели плана II порядка
- 2.2 Кодирование факторов
- 2.3 Составление план - матрицы
- 2.4 Проверка воспроизводимости опытов
- 2.5 Расчет коэффициентов регрессии
- 2.6 Определение значимости коэффициентов
- 2.7 Проверка адекватности модели
- 3. Выбор и описание метода условной оптимизации
- 3.1 Выбор метода условной оптимизации
- 3.2 Описание метода условной оптимизации (Фиако-МакКормика)
- 4. Описание программы
- 4.1 Общие сведения
- 4.2 Функциональное назначение
- 4.3 Описание логической структуры программы
- 4.4 Используемые технические средства
- 4.5 Вызов и загрузка
- 4.6 Входные данные
- 4.7 Выходные данные
- 5. Результаты обработки данных эксперимента
- 6. графики зависимости отклика
- 7. кривые равного выхода
- Заключение
Похожие материалы
- 1.2. Методы математической статистики в прогнозировании
- Математическая статистика.
- [Править] Статистика случайных процессов и временных рядов
- Современное представление о математической статистике
- «Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы»
- 4. Концепция интегрированных автоматизированных систем
- Математическая статистика.
- Математическая статистика