
- •Федеральное агентство по образованию
- •Содержание
- •Введение
- •Работа 1. Решение транспортной задачи симплексным методом линейного программирования
- •Задание: используя симплексный метод научиться решать задачи линейного программирования, освоить методику решения одно- и многопродуктовой транспортной задачи в среде Microsoft Office Excel.
- •1.1. Сведение задачи с ограничениями типа неравенств к задаче с ограничениями типа равенств
- •1.2. Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •1.3. Постановка транспортной задачи
- •Алгоритм решения транспортной задачи
- •1.4. Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы
- •Работа 2. Оптимизация реактора идеального смешения методами нелинейного программирования
- •2.1. Градиентные методы
- •Метод градиента
- •Метод наискорейшего спуска
- •Алгоритм решения задачи методом наискорейшего спуска
- •Блок-схема алгоритма решения задачи методом наискорейшего спуска
- •2.2. Безградиентные методы детерминированного поиска
- •Метод сканирования
- •Алгоритм метода сканирования с переменным шагом
- •Блок – схема алгоритма решения задачи методом сканирования
- •2.3. Методы случайного поиска
- •Метод случайных направлений
- •Метод случайных направлений с обратным шагом
- •Получение случайных чисел из последовательности
- •Алгоритм метода случайных направлений с обратным шагом
- •Блок – схема алгоритма решения задачи методом случайных направлений с обратным шагом
- •2.4. Поиск при наличии «оврагов» целевой функции
- •Алгоритм решения задачи методом шагов по «оврагу»
- •Блок – схема алгоритма решения задачи методом шагов по «оврагу»
- •2.5. Постановка задачи оптимизации реактора идеального смешения
- •2.6. Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы
- •Работа 3. Оптимизация реактора идеального вытеснения на основе принципа максимума
- •3.1. Формулировка принципа максимума в задаче со свободным правым концом
- •Алгоритм численного решения задачи со свободным правым концом
- •Блок-схема алгоритма решения задачи на основе принципа максимума
- •3.2. Постановка задачи оптимизации реактора идеального вытеснения
- •Приближенные методы численного интегрирования дифференциальных уравнений
- •Метод Рунге-Кутта
- •3.3. Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы
- •Библиографический список
Алгоритм численного решения задачи со свободным правым концом
Пусть требуется найти
управление ,
обеспечивающее минимум функционалу
(3.11)
и удовлетворяющее системе дифференциальных уравнений
,
(3.12)
c начальными условиями
. (3.13)
Кроме того управление должно удовлетворять ограничениям
, (3.14)
где ,
,
.
Алгоритм решения задачи следующий.
Составляется функция H
, (3.15)
где
– правая часть j-го
дифференциального уравнения (3.12),
разрешенного относительно первой
производной
,
– сопряженные функций,
,
.
Определяется система сопряженных уравнений
,
(3.16)
с конечными условиями
.
3. Заданный интервал времени
разбивается на S
частей с шагом
.
4. Область изменения управления
разбивается на L
частей с шагом
.
Решение задачи условимся вести от начала интервала
.Поэтому в начале интервала задаются начальные условия для интегрирования сопряженных систем уравнений (3.16), полученных в п. 2,
,
.
В начале интервала интегрирования
по известным
,
вычисляется значение функции Н при каждом значении управления u из области
, начиная с
до
c шагом
.
7. Из рассчитанного массива
значений функции Н
выбирается максимальное и определяется
соответствующее оптимальное управление
.
8. На основе
и
,
рассчитывается для следующего момента
времени
оптимальная фазовая траектория
и значения
сопряженных функций
.
9. Используя рассчитанные
,
в исходной (3.12) и
сопряженной (3.16) системах уравнений для
момента времени
вычисляется функция
длякаждого управления
u
из области
также, как это описано
в п. 6 для точки
.
10. Процедура расчета
повторяется, начиная с п. 6 при каждом
новом значении
до тех пор, пока не
будет рассчитано
управление на всем
интервале времени от
до
.
11. В конце интервала
интегрирования необходимо проверить
выполнение конечных условий для функций
:
.Если расчетное значение
,
то начальные значения
заданы неверно. Требуется изменить
начальные значения так, чтобы конечные
были равны заданным с
допустимой погрешностью
.
При каждом новом значении
процедура расчета повторяется,
начиная с п. 5.
Для определения начальных
значений
предлагается использовать метод
сканирования.
При использовании данного
метода необходимо задать область
значений начальных условий для
интегрирования сопряженных систем
уравнений
и определить величину рабочего шага
поиска
.
Критерием окончания поиска может служить условие
,
где
– заданная погрешность расчета. Если
в результате поиска не найдено значение
,
обеспечивающее выполнение условия
окончания поиска, то следует пересмотреть
границы области
либо изменить величину рабочего шага
.
Блок-схема алгоритма решения задачи на основе принципа максимума
3.2. Постановка задачи оптимизации реактора идеального вытеснения
На основе принципа максимума построить оптимальный температурной профиль в реакторе идеального вытеснения.
В реакторе идеального вытеснения протекает реакция первого порядка превращения исходного реагента А в продукт реакции Р.
Скорости химической реакций:
,
,
где ,
– константы скорости
реакций, связаны с температурой реакции
уравнением Аррениуса
,
,
,
– концентрации компонентов А и Р
соответственно.Обозначим
,
.
Процесс реакции в реакторе описывается системой уравнений
,
с начальными условиями ,
;
,
.
Управлением процесса
является распределение температуры
реактора ,
0С,
которое удовлетворяет ограничениям
,
где
,
.
Время реакции
,
где
– время окончания реакции,
мин.
Требуется найти такой закон
изменения температуры реактора ,
при котором концентрация продукта
реакции на выходе реактора максимальна,
что эквивалентно
минимуму функционала
.
Шаг разбиения времени
реакции
следует выбрать равным
мин.
Шаг разбиения области
изменения управления
принять равным
0С.
Область значений начальных
условий для интегрирования сопряженных
систем уравнений
составляет
,
величина рабочего шага поиска
.
После расчете функции Н
по каждому в фиксированный момент
времени t
выбирается максимальное значение
функции
,
при этом величина
неотрицательна.
Соответствующее этому
значению управление есть оптимальное
управление
.
Далее на основе
рассчитываются оптимальные
значения концентраций
и
,
а также сопряженных функций
,
.
Расчет ,
,
и
в пределах от t
до
осуществляется одним
из приближенных методов
интегрирования дифференциальных
уравнений [7].