Рубрика «scipy. optimize»

Решение задачи оптимизации многоступенчатых ракет - 1

Введение

Методы нелинейной оптимизации широко применяются при проектировании машин и механизмов. Указанные методы применяются и в ракетостроении, например, для оптимизации многоступенчатых ракет [1].

Многоступенчатая ракета — это аппарат, в котором части конструкции отделяются во время полета, придавая оставшейся части ракеты дополнительную скорость. Трёхступенчатая ракета схематически показана на рисунке.

Решение задачи оптимизации многоступенчатых ракет - 2

По мере движения ракеты, ступени отделяются до тех пор, пока не останется главная часть ракеты, несущая полезную нагрузку. Задача оптимизации ракеты состоит в таком распределении веса по ступеням, при котором определенная целевая функция достигает максимального либо минимального значения.

Мы рассмотрим две задачи в предположении, что коэффициент Решение задачи оптимизации многоступенчатых ракет - 3 и скорость реактивной струи Cn постоянны на каждой ступени, однако на разных ступенях могут принимать различные значения. В обеих задачах в качестве целевой функции принят коэффициент полезной нагрузки ракеты G, который необходимо минимизировать.

Характеристики многоступенчатой ракеты можно описать двумя уравнениями. Первое уравнение для коэффициента полезной нагрузки ракеты:

Решение задачи оптимизации многоступенчатых ракет - 4

где: W1– полезный вес ракеты ;WN –начальный вес ракеты до отделения ступеней.
Читать полностью »

Введение

Следует отметить, что методы решения задач линейного программирования относятся не к экономике, а к математике и вычислительной технике. При этом экономисту нужно обеспечить максимально комфортные условия диалога с соответствующим программным обеспечением. В свою очередь такие условия могут обеспечивать только динамично развивающиеся и интерактивные среды разработки, имеющие в своём арсенале набор необходимых для решения таких задач библиотек. Одной из каких сред разработки программного обеспечения безусловно является Python.

Постановка задачи

В публикациях [1,2] рассматривались решения прямых задач оптимизации методом линейного программирования и был предложен обоснованный выбор решателя scipy. optimize.

Однако известно [3], что каждой задаче линейного программирования соответствует так называемая выделенная(двойственная)задача. В ней по сравнению с прямой задачей строки переходят в столбцы, неравенства меняют знак, вместо максимума ищется минимум (или наоборот, вместо минимума — максимум). Задача, двойственная к двойственной — эта сама исходная задача.

Решение двойственной задачи очень важно для анализа использования ресурсов. В данной публикации будет доказано, что оптимальные значения целевых функций в исходной и двойственной задачах совпадают (т.е. максимум в исходной задаче совпадает с минимумом в двойственной).

Оптимальные значения стоимости материала и труда будут оцениваться по их вкладу в целевую функцию. В результате будут получены «объективно обусловленные оценки» сырья и рабочей силы, которые не совпадают с рыночными ценами.Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js