книги из ГПНТБ / Пивоваров, С. Э. Моделирование процессов прогнозирования в приборостроении
.pdfР а с п р е д ел е н и е п а м я т и д л я м а с с и в а E l [ M i + 2 , M i + 7 ]
±
а(1,. = П. |
р Г1> . - П ■ |
р М - - 1 . |
» — П. |
|||
• |
и > |
е1 г ~ ~ и > |
|
|
|
е1,м1+7 ~~vt |
p H ) |
|
%— 4 . р (1) |
|
4 . |
p M |
♦ “ / 7 * |
|
|
%м,+5 |
* “ 7 > |
ei,Mf+6 - - u , |
||
r-=j+1
t:=2
~F =
. |
p (1).= n . |
p W |
. = |
[). |
е«> |
; = 0 |
; |
’ |
%S' “ i- 1,1’ |
ei,r (/> |
ei,«,+« ■ |
u > |
Bi,M ,+7 |
u |
|
||
pW
i - = U 1
i - = 2
i.: = i+f |
не т |
3 := j + 1 |
Рис. 14. Шаг 2 алгоритма опти мизации
137
решения |
задачи выбора оптимального варианта прогноза |
методом |
|||||||||
разложения (рис. 13—32). |
|
|
А1 [Мх + 1 , |
N + |
1]. |
||||||
Ш а г 1 |
(рис. |
13). Формирование массива |
|||||||||
Шаг 2 |
(рис. 14). Формирование массива |
El |
[Afj + 2, |
М, + |
7]. |
||||||
Ш а г |
3 |
(рис. |
15). |
Формирование |
массива |
А2 [М — УИ, + |
1, |
||||
N + М — Мг + |
1]. |
|
Формирование |
массива |
Е2 [М — М х + |
1, |
|||||
Ш а г |
4 |
(рис. |
16). |
||||||||
М — Mj + |
5]. |
|
Вычисление |
и занесение их в (Mj + 2)-ю |
|||||||
Ш а г 5 (рис. 17). |
|||||||||||
строку матрицы |
Е1 |
М,+ 1 |
|
________ |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
ём,+ 2,1= |
2 |
ei! ie‘!V+3. |
|
(/ = 1. Ali + 4). |
|
|
||||
|
|
|
|
t= i |
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 15. Шаг 3 алго- |
ритма оптимизации |
138 |
139 |
ф
Р а сп р ед ел ен и е п а м я т и д л я м а с с и в а
Е 2 [ м - м , + / , М -М -, + 5 ]
_________________ t ________________
Л ® |
. Л . п ^ |
, |
— л . |
|2) |
ei,1‘ |
ei,M-M1+‘T |
0 ’ |
ei,M-M, + 5 ' ~ 0, |
|
|
e l f . = M |
i + i i |
e f j : = b Ml+t |
|
Рис. 16. Шаг 4 алгоритма оптимизации
140
Рис. 17. Шаг 5 алгоритма оптимизации
Рис. 18. Шаг 6 алгоритма оптимизации
141
Рис. 19. Шаг 7 алгоритма оптимизации
Рис. 20. Шаг 8 алгоритма оптимизации
142
Ш а г 6 (рис. |
18). а + |
3. |
Формирование массива |
[(VJ |
и вы |
|
числение |
|
|
|
|
|
|
|
|
м, |
|
|
___ |
|
4 4’ |
, +, - |
2 |
<«,+,. |
( / - ' • « ) . |
|
|
|
|
t= 1 |
|
|
|
|
Ш а г 7 (рис. |
19). а. Организация массива Д(Л) [Л7] и вычисление |
|||||
м —м, |
|
|
|
|
|
|
Д;-А,= |
2 « - * „ , +4«S!'/+ , - c l A’. |
0 = 1. |
»). |
|
||
i=l |
|
|
|
|
|
|
Ш а г 8 (рис. 20). Проверка условия Д1Л,< |
0 (для всех / |
одно |
||||
временно), в противном случае переход на метку а + 1.
Рис. 21. Шаг 9 алгоритма оптимизации
Ш а г 9 (рис. 21). Выбор минимального значения среди отрицатель ных Д(Л) и присвоение индексу «значения индекса j.
Ш а г 10 |
(рис. 22). |
Вычисление элементов Ак и занесение их |
|
в М — М х + |
4-й столбец матрицы Е2 |
|
|
|
М—Af, |
_______ __ |
|
е ? , ' м - м х+ 4 — |
2 е1'!7+зй1-«, |
(4' = 1> M — Mi). |
|
|
|
/= 1 |
|
143
Рис. 22. Шаг 10 алгоритма оптимизации
Рис. 23, Шаг 11 алгоритма оптимизации
144
Ш а г 11 (рис. 23). Выбор элементов |
ёс'м-м,+*< 0 . |
Выра |
ботка признака неразрешимости при всех е);'л1_ м ,+4 < 0 |
и оста |
|
новка машины. Переход на метку а + 4. |
В противном случае вы |
|
числение значений ё ^ ' м - м , + ъ по |
формуле |
ё^'м —л!,+5 = -гл——----- , |
{i = 1. М — Mi). |
e i , М — Л ( , + 4 |
|
Ш а г 12 (рис. 24). Выбор элемента массива ё^'м-м.+ь с мини мальным значением и присвоение индексу R значения индекса i этого элемента.
Рис. 24. Шаг 12 алгоритма оптимизации
Ш а г 13 (рис. 25). Присвоениее^ 2значения к а е ^ л значения^) и пересчет матрицы Е2 по рекуррентным формулам
е<?'/+2 = £(?’/+ 2 — -Щ-е'ы при
eRK
4\ ’ / + 2 = 7 5 7 -, |
0" — 1 >M — M lt |
/ = 1. м — Afx+ |
1) |
при l = R. |
|
eRK |
|
|
|
|
|
|
|
|
М — М , |
|
|
Ш а г 14 |
(рис. |
26). Вычисление ём - м ,+ 1./' = |
2 |
^*’iе<!’/+з» |
|
____________ |
|
i ==i |
|
||
( /= 1, М — |
+ 1) |
и переход на метку а. |
|
|
|
6 С, Э. Пивоваров |
145 |
146
Рие. 27. Шаг 15 алгоритма оптимизации
6* |
( 147 |