Файл: Пивоваров, С. Э. Моделирование процессов прогнозирования в приборостроении.pdf

Скачать файл (6,57Мб)

Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.10.2024

Просмотров: 64

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Рис. 31. Шаг 19 алгоритма оптимизации

for

i: = l

step

until Ml

[i,

lJT ^ b

[i];

[Ml +

1, 1 ]: =

for

j : = 1 step

1 until

[Ml +

1, j + l ] : = c

[j];

[1,

M l+ 6] := e l

[1,

M l+ 7 ]:= 0 ;

[1,

1]: = el

[1,

2] := e l

[1,

3]: = el

[1,

M l+ 4 ] := e l

[1, M l+ 5 ]: =

for

j: = 4

step

1 until

M l+ 3

e f [1, j] : = 0T ■

11 +

begin

for

i : = 2 step

until

[i,

3]: = al

[i — 1, 1]; el

[i,

l |: = e l

[i,

Ml + 4] i =

[i,

Ml + 5] : — el

[i,

M l+ 6]: = el [i,

Ml + 71: = 0 ;

[i,

2J : — i — 1

end;

151

Рис. 32. Шаг 20 алгоритма оптимизации

152

for

i: =

2 step

until

Ml -f 1

for

j: = 4 step

until

M l+ 3

begin

j — i = 2

then

[i, j] : = 1

else el

[i,

j ] : =

end;

for

j: =

step

1 until

M l+ 7

ёГ[М1 4-2, j]-: = 0;

for

j : =

1 step

until

for

i: =

step

until

M —Ml

[i,

j +

1] : = ab

[i; j];

for

i: =

step

until

M —Ml

[i,

1]: ==ТГ [Mf+TJ;

[M -M l + 1, 1]: = 0;

for

j : =

step

until

[ M - M l+ 1 ,

= c [j];

for

j: = N + 2

step

1 until

N + M—Ml +

do a2 [M -M l+ T , j] : ^ 0 ;

for

i: =

step

until

M —Ml

for

j: = N + 2

step

1 until

N + M— Ml +

begin

if j — i = N +

then

[i,

j] ; — 1 else

a2 [i,

j]: =

end;

for

i: =

step

until

M —Ml

begin

[i,

l]: = e2

[i,

M ^M l + 4 ] : = e2 ~[ТГМ - Ml + 5 ]

[i,

2]: = Ml -J- i;

e2[i,

3]: =

b [M l+ i]

end;

for

j: =

step

until

M — M l+ 5

ё2[М -М 1 +T ,

j] 1^0;

M—Ml

for

i: =

step

until

for

j: = 4

step

until

M —M l+ 3

begin

j — i = 3

then

e2 [i,

j] : =

1 else

e2 [i,

j] : =

end;

i : = 0; ALFA 3;

for

j: = 4

step

until

Ml-j-4 do begin

el [M l+ 2 ,

j ] : =

for

i: =

step

until

Ml + 1 do

[Ml +

j] : =

el [M l+ 2 ,

j] +

el[i, l]x e l[ i,

j + 3]

end;

for

j: =

step

until

begin

CLAM [j]: = al [МГ+Т,

j+ T ];

for i : = 1 step 1 until Ml do

CLAM [j]: =CLAM~jJP-

j + f ]

end;

el [All

-2,

i +

3 ]x a l[i,

ALFA: for j : = l

step

until

N do

begin

DELTA

L [jJT^ -

CLAM [j];

for

i i =

1 step

until M —Ml

DELTA

L[j]: = DELTA

L[j] +

e2[M —Ml,

i + 3]xa2[i,

j + 1] end;

f i = 1;

for

j i =

step

until

F d o begin

if DELTA

[ j] < 0

then f: = o end;

if f Ф о

then begin Г; =

1 + 1;

ВЫВОД“ШГ if

1> L

then begin

ВЫВОД (19);

go to ALFA 4 end; go to ALFA 1 end;

A : = DELTA L[l];

N do begin

for

j : =

1 step

until

if DELTA L [j] <

A then begin

A: = DELTA L [j];

k: = j end end;

for

i; =

1 step

1 until

M—"Ml "do”

begin

e2 [i,

M—M l+ 4 ]s = o; ~

for j s =

1 step

1 until

M —Ml

e2"[i,

M -M l+ 4 ]T F "e2 [i, М- M

l + 4 ] + e2[i,

j +

X a2 [i,

end;

pi: =

for i: =

l step

1 until

M—Ml

do begin

if e2 [i,

M— Ml + 4] <

о then

e2 [i,

M— Ml -(- 5]: =

1105 else

begin

pi : = o;

e2 [i,

M —Ml + 5 ]: = e2 [i, 3]/

e2 [i,

M — M l+ 4 ]

end; if p l = l

then

begin ВЫВОД (р1ГТ7); go to ALFA- 4 end;

B: = e2 [1,

M -M l + 5];

do begin

for

i : =

1 step 1 until

M—Ml

if e2 [i,

M— Ml + 5 ] < В then begin

B: = e2 [i,

M —Ml + 5];

r: = i end end;

e2[r,

2]: =

e2 [r,

l]: = CLAM[k];

for

i: =

step

until

M—Ml

for

j: =

1 step

until

M—Ml + 1 do begin

i =

then e2 [i,

j +

2]: = e2 [r,

j]/e2 [r, k]

else e2 [i,

j +

2]: = e2 [i,

j + 2] — e2 [r, j]/e2 [r,

end;

for

j:=

1 step

1 until

M—Ml + 1

begin

e2 [M — Ml + 1,

j ] : = o;

for

i: =

l step

1 until M —Ml

ё ^ [М -М Г Г 1 , П "Г ^е2[М -М Г + 1, j] +

e2 [i,

l]x e2 [i,

j + 2] end; go

ALFA;

ALFA

1: for j: = 1 step

1 until N do

begin

D: — 1; for

i: =

l step 1

until M—Ml

begin

e2 [i,

2] = j

then

begin D: = о; x [1,

j] : =

e2 [i,

end end;

D ^ o thenx [1, j ] : = о end;

154

el [M l+ 2 , Ml + 5] i = el [M l+ 2 , M l+ 4 ] - e 2 [M -M l + 1, 3];
if el [Ml + 2,	Ml + 5] = о then go to ALFA	2;
SIGMA : = o;	Гог i: = 1 step 1 until M —Ml	do
SIGMA: = SIGMA + e2 [i\T j x el^L 3];		~

for

i: =

step

1 until

do begin

el [i +

Ml + 5]: =

for

j: =

step

1 until

[i+

Ml + 5]: = el

[i —J—1(

M l-L-bj-F^lji, j]x x [l, j] end,

p2: =

for

i: =

1 step

1 until

Ml +

do begin

if el

[i,

Ml + 5 ] < o

then

e [i,

Ml +

6]: = 1105 else

begin

p2: =

[i,

Ml +

6]: = el [i,

3]/

[i,

M l+ 5 ]

end

end; if

p2 = 1

then

begin ВЫВОД (p2,

18); go to ALFA

4 end;

ATT^el

[1,

M l+ 6];

Ml + 1

do begin

for

i: =

step

until

if~el

[i,

Ml +

6] <

then begin

A1: = el

[i,

Ml +

6];

rl: =

i end

end

[rl,

2]: =

1; el

[rl,

Ml +7J: =

[rl,

1] : = SIGMA;

Ml + 1

for

i : = l

step

until

for

j: =

step

until

M l + 2

do begin

i =

then

[i,

j + 2]: = el [rl,

j]/el [rl,


else el [i, j + 2]: = el [i, j + 2] — (el									[rl, j]/el [rl, 1])
Xel [i,		1] end;		go to ALFA				3;
ALFA		2: foTT: =^1 + 1					step	1 until	L do
for	j: =-l		step1	until			N do x [i, j]: = o ;
for	i:=	1	step1	until			L do
for	j: =	l	step1	until			N do
7 [i,	j]: = x~jT. j] x el					[i, 3fxel [i,			M l+7];
for	j: =	1	step 1	until		N do begin
XOPT		[j]f=b;		foFIT =			1 Ttep 1 until 1 do
XOPT		[j]: = XOPT			[j] + y[i,			j] end;
ВЫВОД (XOPT);					ALFA 4: end end end end

Г л а в а б

КОМПЛЕКСНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ СТЭС

6.1. Вывод комплексной имитационной модели прогнозирования развития СТЭС

В предыдущих плавах были рассмотрены основные математико статистические модели, с помощью которых решаются задачи отдельных подсистем функционирования СТЭС. В целях комплекс ной оценки прогнозных решений с позиции представления отрасли как сложной системы необходимо построение комплексной имита ционной модели прогнозирования развития СТЭС.

Имитационная модель —есть общее логико-математическое представление системы, запрограммированное для решения на ЭВМ. Математические модели, использующиеся при имитации, могут быть различного типа. *

Имитационная модель обладает всеми или некоторыми из характеристик детерминированной, стохастической моделей и мо дели математического ожидания и выступает, как правило, в качестве динамической модели управления, т. е. модели многоша гового изменения, позволяющей рассматривать проблему в целом. В частности, имитационная модель прогнозирования развития СТЭС является комплексной моделью многошагового изменения, вклю чающей в себя все указанные типы моделей.

Имитационные модели прогнозирования развития СТЭС осно вываются на „проигрывании11 на ЭВМ случайных вариантов разви тия системы, образованных с помощью методов статистических испытаний. Для реализации подобной имитационной модели необ ходимо наличие достаточного количества исходной статистической информации. Следует помнить, что результаты, полученные ими тацией, т. е. по какой-то экспериментальной схеме, целиком обус

*	Д е т е р м и н и р о в а н н а я модель — аналитическое представление сис
темы,	при котором для данного множества входных значений на выходе может

быть получен единственный результат.

Н е д е т е р м и н и р о в а н н о й ,			или с т о х а с т и ч е с к о й , является такая
модель,	в которой	функциональные	соотношения зависят от случайных пара
метров.	Выходной	показатель такой модели для данного набора входных зна
чений может быть представлен только в вероятностном смысле.
Модель м а т е м а т и ч е с к о г о			о ж и д а н и я— модель, в которой строятся

случайные величины, математическое ожидание которых равно интересующим нас характеристикам.

156

Смотрите также файлы

Попов, Ю. Н. Повышение эффективности использования техники в земледелии.pdf

Рожков, Л. И. Средства радиосвязи учеб. пособие.pdf

Русанов, А. И. Механизация уборки соломы.pdf

Садовников, В. И. Потоки информации в системах управления.pdf

Сарычев, В. С. Эффективность применения монолитного железобетона и бетона в промышленном строительстве.pdf

Файл: Пивоваров, С. Э. Моделирование процессов прогнозирования в приборостроении.pdf

Смотрите также файлы

Информация

Списки файлов

Дополнительно