Алгоритм поиска объектов

Алгоритм поиска объектов [c.78]

Использование алгоритма поиска объектов с помощью реестра требует определенной технологии. [c.78]

Имитационные модели представляют собой запись алгоритма поиска решения методом численно] наиболее реальный путь внедрения математических методов и ЭВМ непосредственно в работу разработку управленческих решений. В имитационных моделях необязательна запись модели объекта уравнений имитационная модель может представлять собой словесное описание операций, произ чисел (так называемая операторная форма записи) модели дают алгоритм, то есть последовательное осуществление которых приводит к искомому результату (конкретному решению) алгоритмические [c.56]

Выше было показано, что системы обслуживания и, в частности, системы организации проведения ГИС и ТОР объектов добычи и транспорта нефти и газа являются по своей сути замкнутыми системами массового обслуживания, которые имеют достаточно большое количество как источников заявок (например, скважин - до нескольких сотен), так и каналов обслуживания (например, геофизических партий, ремонтных бригад), которые в процессе организации работ разбиваются на участки (например, районные насосные управления, экспедиции, площади и т.д.), образуя совокупность замкнутых параллельно работающих СМО (точнее подсистем одной замкнутой СМО). Поэтому, говоря об оптимизации планов и расписаний проведения ГИС и ТОР в рассмотренном выше смысле необходимо также, говорить и об оптимизации структуры и функционирования соответствующих им замкнутых систем массового обслуживания, Актуальность поставленной задачи - разработка эффективного алгоритма поиска оптимальной структуры системы проведения ГИС и ТОР, определяется еще и тем фактором, что в рыночных условиях функционирования этих систем, одинаково плохо иметь как недостаток, так и избыток ресурсов в системе. [c.443]

Алгоритм поиска оптимального соотношения числа объектов ПТО, бригад ПТО и количества МТР по моделям (критериям) (11.46) и (11.52) аналогичен алгоритму, описанному в параграфе 11.1 (общая схема). Он состоит из следующих шагов. [c.456]

Если в модели внешнего мира отображен цвет проверяемого объекта С0, алгоритм поиска отыскивает с точностью до некоторого отсчетного интервала S точки, имеющие тот же цвет Со, и кандидат на заданный объект легко обнаруживается. Другие процедуры подобны изложенным в разд. 4А. С помощью алгоритма прослеживания получается контур проверяемого объекта, после чего программа подбора отрезков прямых линий определяет уравнения прямых, аппроксимирующих контур. На фиг. 16 показана граничная линия проверяемого объекта, полученная путем обработки данных от части изображения, ограниченной прямоугольником на фиг. 12. Полезность цветовой информации [c.288]

В книге рассматриваются общие вопросы разработки математического обеспечения и решения на ЭВМ планово-экономических задач. Приводится функционально-структурная схема программного обеспечения комплексов таких задач. Описываются универсальные алгоритмы для загрузки и обновления информационного фонда, редактирования и печати документов и для некоторых конкретных работ, связанных с проведением расчетов (например, поиск объектов, автоматическое восстановление неправильных показателей и т. д.). В конце книги описывается конкретная функционирующая система автоматизированных расчетов для этой системы приводится технология расчетов и соответствующие схемы прохождения информации. [c.2]

Этапы обобщенного эвристического алгоритма означают 1 — определение общественной потребности ( V . М2) 2 — определение цели решения задачи 3 — предварительное изучение задачи (/ИЗ, М4) 4 — сбор и анализ информации о задаче (М4) 5 — исследование задачи 6 — выбор параметров объекта и предъявляемых к нему ограничений (требований) (Ml) 7 — уточнение формулировки задачи 8 — формулировка конечного результата 9 — выявление технических и физических противоречий в технической системе (М5) 10 — выбор поисковых процедур и эвристических приемов (Мб, М7) 11 — поиск идей решения задачи 12 — анализ и проработка идей решения задачи (МЗ, М4) 13 — выбор рациональных вариантов тех- [c.20]

Уточним приведенное определение в части понятия проектирования. Несмотря на то, что в ГОСТ 22487—77 указывается, каким образом составляется описание, а именно путем преобразования первичного описания, оптимизации заданных характеристик объекта или алгоритма его функционирования, устранения некорректности первичного описания и последовательного представления (при необходимости) описания на различных языках, нужно в определении отразить дополнительно целенаправленность проектирования на удовлетворение определенной потребности, и особые его процедуры, предшествующие составлению описания и относящиеся к творческим актам поиска и принятия решений. [c.50]

Вторая стадия предусматривает разработку технических предложений. Приступая к ней, конструктор вызывает программу поиска вариантов технических решений. По ней происходит обращение к массиву информации, представленной И—ИЛИ деревом технических решений или семантической моделью. И то и другое аккумулирует знания о технических системах определенного класса, включая сведения по уже созданным объектам, заключенные в проектах, авторских свидетельствах и патентах. При поиске вариантов по И—ИЛИ дереву программным путем будут составляться описания вариантов объекта в соответствии с алгоритмом, изложенным в п. 4.4. Используя программы графического отображения, описание можно представить в виде компоновки из включенных в него элементов на экране видеотерминала или на графопостроителе. При использовании семантического моделирования конструктору необходимо по концептуальному описанию, включающему цели проектирования и признаки объекта, составить описание функциональное, а по нему схему логических связок в соответствии с рекомендациями п. 4.4. По логической схеме связок будет выбрана из БД структурная схема, которая и составит вариант объекта проектирования. Здесь, как и в первом случае, описание варианта может быть представлено в виде графического отображения с указанием наименований составных элементов. [c.241]

Стратегия поиска. Эта часть алгоритма работает с интервалом между точками растра, равным 5, и выполняет поиск точки, цвет которой отличается от цвета Св фона. Значение S определяется, исходя из размеров объектов внешнего мира. Если S слишком велико, маленькие объекты могут быть пропущены, если же S слишком мало, время обработки оказывается чрезмерно большим. [c.284]

В некоторых случаях, когда шум на изображении заставляет алгоритм прослеживания вернуться на предыдущую точку, прослеживание замыкается в малую петлю. Усовершенствование стратегии, заключающееся в том, что в качестве граничных точек выбираются только новые точки, позволяет обойти эту трудность. Кроме того, вся зона, содержащая уже найденные объекты, маскируется таким образом, чтобы в нее уже больше не было доступа при поиске. [c.286]

Используемая в типовых нормах система поправочных коэффициентов построена в зависимости от сложности алгоритма (алгоритмы оптимизации и моделирования систем и объектов, учета, отчетности, поиска, реализующие стандартные методы решения и т. д.) вида информации (переменная, нормативно-справочная информация, банк данных) сложности организации контроля входной и выходной информации. [c.301]

Технология работы при использовании алгоритма. Чтобы облегчить поиск нужных объектов, можно использовать либо специфическую компоновку информационного фонда (см. разд. 1.4.4), либо таблицы типа реестра, содержащие показатели, облегчающие нужный поиск (см. разд. 1.4.3). По мнению автора, реестр — одна из наиболее удачных структур. [c.78]

Уравнение адаптации. АСУ в энергетике должна быть адаптивная, приспосабливающаяся система. В условиях энергетики методы адаптации применяются для вычисления наиболее вероятных характеристик объекта в процессе его нормальной деятельности (старения) и для изменения критериев (а значит и алгоритмов) управления в зависимости от сложившейся ситуации. Методы адаптации могут применяться при управлении режимом объекта и поиске наилучшего режима. [c.389]

Первый вариант — отсутствие складов. В этом случае решается классическая транспортная задача закрепления п потребителей за т поставщиками. Расстояние между объектами определяется как корень квадратный из суммы квадратов разностей их координат, см. формулу (11.9). Для распределения объемов перевозок используется ускоренный алгоритм Фогеля с последующим поиском оптимального варианта — минимума транспортной работы методом потенциалов. [c.398]

Описанный алгоритм используется в ряде тренажеров (3, 8, 18 и др.), позволяет наблюдать за происходящими изменениями в социально-экономическом объекте и выполнять поиск более корректного управления системой прогнозирования. [c.27]

Место имитационного моделирования в составе экономико-математических методов. 2.Мысленные и машинные модели социально экономических систем. 3.Социально-экономические процессы как объекты моделирования. 4. Структура и классификация имитационных моделей. 5.Основные этапы процесса имитации. 6.Определение системы, постановка задачи, формулирование модели и оценка ее адекватности. 7.Экспериментирование с использованием ИМ, механизм регламентации, интерпретация и реализация результатов. 8.Организационные аспекты имитационного моделирования. 9.Основные компоненты динамической мировой модели Форрестера. 10.Концепция петля обратной связи . И.Структура модели мировой системы. 12. Каноническая модель предприятия. 13.Моделирование затрат предприятия. 14.Моделирование налогообложения. 15.Использование имитационного моделирования для планирования. 16.Содержание процессов стратегического и тактического планирования. 17.Основные модули системы поддержки принятия решений. 18.Сущность статистического ИМ. 19.Метод Монте-Карло. 20.Идентификация закона распределения. 21.Классификация систем МО. 22.Сущность метода экспериментальной оптимизации. 23.Формирование концептуальной модели. 24.Принципы выбора критерия оптимальности, разработка алгоритма оптимизации. 25.Эвристические алгоритмы поиска решений. 26.Управленческие имитационные игры, их природа и сущность. 27. Структура и порядок разработки управленческих имитационных игр. [c.121]

Единицей информации считается показатель. В различных экономических дисциплинах (статистика, финансовый анализ, автоматизированная обработка данных и т. д.) даются неоднозначные определения экономического показателя. Согласно теории обработки информации [65. — С. 93], показатель — это информационная совокупность с минимальным составом, достаточным для образования документа. Информационную совокупность любой сложности можно свести в конечном итоге к определенной группе различных показателей, у каждого из которых будет свой алгоритм вывода . Показатель не только может быть элементом сложных информационных структур, но и сам представляет собой сложную структуру. Он образуется как последовательность из двух групп элементов, называемых реквизитами, — признаков и оснований. Признаки выражают качественные свойства показателя, его экономическое содержание. Они индивидуализируют показатель, устраняя возможность его смешения с другими показателями. Полный набор признаков данного показателя — тот, который необходим и достаточен для его отличия в множестве показателей. Признаки обязательны для выражения смысла показателя и его поиска. Основания — суть, количественные значения, числа, получаемые в результате подсчета натуральных единиц, взвешивания, измерения, вычислений и т. д. Основания выступают объектом вычислительных операций. Набор признаков без конкретного числового значения (основания) не считается показателем. Взятые же в совокупности они образуют специфическое высказывание, имеющее законченный экономический смысл, благодаря чему показатель и становится наименьшей информационной единицей, достаточной для документообразования и передачи сообщений [135. С. 28-29]. [c.34]

Таким образом, приступая к очередному циклу оперативного управления, необходимо решить две группы вопросов 1) определить, в какой области состояния находятся отдельные объекты и их совокупности 2) действуя по соответствующим стратегиям, найти оперативные решения для даждого объекта и системы в целом. В области 2 стратегия направлена на поиск допустимых решений, максимизирующих надежность функционирования системы. В области / надежность рассматривается по двум уровням первый уровень разрешает действия по критериям и алгоритмам области /, а второй — ограничивает допустимые решения. [c.104]

ВИС-технологии. Они широко используются системными менеджерами и для разработки прикладных программ управления теплоснабжением и электроснабжением, теплогидравлических расчетов систем теплоснабжения и решения таких задач в пакетном режиме. Топология тепловых сетей создавала целый ряд неудобств, связанных с поиском ошибок и со сложностью оценки результатов расчета из-за отсутствия наглядного представления инженерных сетей на карте объекта района или города. В связи с этим возникла необходимость визуализации расчетных схем тепловых и других коммуникационных сетей, а для исключения ошибок, связанных с заданием топологии сетей, разработаны алгоритмы анализа потоков через связанные узлы сети. В то же время системный менеджер видит сети привязанными к местности, плану квартала, города в виде растровой и векторной подложки (карты) с возможностью ее графического редактирования. [c.198]

Развитие аппарата современной математики вызывается практическими соображениями, связанными с распространением математических моделей и методов в самых различных сферах науки. Объекты, к которым сейчас применяются математические идеи, намного сложнее привычных объектов, традиционно изучавшихся математическими методами. Большая сложность новых объектов делает невозможным и нереальным решение задачи полной формализации протекающих в них процессов. Даже вероятностные модели оказываются слишком точными для подобных объектов и не могут быть построены из-за отсутствия нео бходимой статистической информации. Центральным звеном управления в этих новых объектах, как правило, является человек, характеризующийся всей гаммой потребностей, мотивов и целей, недоступных для полного анализа даже ему самому. Принятие решений в этих условиях происходит в многообъектной, многофункциональной системе, содержащей неопределенности, неизбежно связанные с человеком, его психикой, поведением. Они по необходимости должны носить многопараметрический, многокритериальный характер, основываться на анализе информации, который позволял вы находить достаточно рациональные решения, касающиеся (Производственных процессов, научных экспериментов, исследовательских разработок -и т. п. Но опыт кибернетики свидетельствует о том, что достигнуть этого довольно трудно. Отсюда оживленные поиски новых подходов и новых математических средств. Одним из направлений, в которых ныне активно ведется поиск, является теория нежестких объектов — размытых множеств, нечетких алгоритмов, расплывчатых понятий и т. п. [c.166]

Прекрасно разрабатывать торговые системы, не задумываясь об оптимизации. Но в реальности создание надежной системы — путь проб и ошибок, на котором какие-либо формы оптимизации неизбежны. Оптимизатор присутствует всегда — если не на поверхности, то в глубине процесса. Оптимизатор как таковой — это программа или алгоритм, пытающийся найти лучшее из возможных решений задачи оптимизация — процесс поиска, подбора этого решения. Оптимизатор может быть отдельной программой, возможно, выполненной в виде класса ++, объекта Delphi или функции A tiveX. Мощные продвинутые оптимизаторы часто создаются в виде компонентов, встраиваемых в программы, которые будет разрабатывать пользователь. Менее сложные оптимизаторы, например встречаемые в программах построения графиков высокого уровня, — обычно простые алгоритмы, занимающие несколько строчек программного кода. Поскольку любое решение, приводящее к оптимизации, является оптимизатором, оптимизация не обязательно связывается с компьютерами — оптимизатором может быть и человек, занятый решением задачи Надо сказать, что человеческий мозг — одна из наилучших эвристических систем на земле [c.47]

Смотреть страницы где упоминается термин Алгоритм поиска объектов

Смотреть главы в: