Оптимизация и критерии оптимизации

Для задач линейного программирования разработаны эффективные алгоритмы, позволяющие находить оптим. решение за конечное число шагов, т. е. вычислений значений критерия О. Задачи нелинейного программирования решают обычно методом последоват. приближений, при этом точность получаемых решений зависит от числа выполненных шагов; поэтому для таких задач разработан ряд спец. методов, использующих конкретные особенности критерия оптимизации и ограничений (напр., квадратичное или динамич. программирование, принцип максимума и т.д.).

Подготовка задач к решению и оптимизационные расчеты.

При наличии модели, отражающей связи между переменными оптимизируемого объекта, следует подготовить задачу к решению с помощью подходящего алгоритма О., к-рый позволяет найти решение задачи с заданной точностью за конечное число шагов.

Вычислит. трудности, связанные с решением оптимизац. задачи, м.б. обусловлены след. причинами: 1) плохим масштабированием переменных, что проявляется как-большое различие в чувствительности критерия О. к изменениям разных переменных; 2) неудачным выбором метода О.; 3) неудачным выбором начального приближения решения.

В качестве метода О. обычно выбирают метод, к-рый приводит к конечным результатам с наим. затратами на вычисления. Выбор того или иного метода в значит. степени определяется постановкой оптимизац. задачи, а также используемой мат. моделью объекта О.

О. широко используют в хим. технологии для проектирования новых и интенсификации действующих процессов и произ-в. Примеры типовых задач О.: оптим. распределение технол. параметров (нагрузок, давлений, т-р и др.) в хим. реакторах; О. каскада аппаратов (теплообменников, дистилляц. колонн, реакторов и т.д.); Оптимизация хим.-технол. схем (ХТС) как сложных систем взаимосвязанных аппаратов; синтез оптим. структур ХТС при создании новых произ-в.

2. Расчеты

.1 Исходные данные для построения сетевой модели