ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1. Анализ существующих методов решения задач оптимизации ХТС в условиях неопределенности информации
1.1. Виды неопределенности информации
1.2. Учет неопределенности информации при математическом моделировании и оптимизации ХТС
1.3. Выбор стратегии для проектирования ХТС при наличии неопределенности информации
1.4. Задачи стохастического программирования
1.4.1. Основные понятия Выводы по главе
2. Оптимизация непрерывных стационарных ХТС в условиях интервальной неопределенности информации
2.1. Постановка задачи оптимизации ХТС в условиях неопределенности информации
2.2. Методы оптимизации ХТС в условиях интервальной неопределенности
2.2.1. Описание предлагаемого приближенного метода оптимизации
2.2.2. Приближенное решение задачи оптимизации для последовательности экстракторов с рециклом в условиях интервальной неопределенности
2.2.3. Приближенное решение задачи оптимизации для последовательности экстракторов с рециклом с использованием методов теории чувствительности
2.2.4. Использование стратегии минимакса для последовательности экстракторов с рециклом
Выводы по главе
3. Оптимизация ХТС в условиях неопределенности с использованием характеристики неопределенных параметров в виде случайных независимых величин с известными законами и параметрами распределения
3.1. Постановка задачи
3.2. Описание метода МонтеКарло для вычисления многомерных интегралов
3.2.1. Принцип работы метода МонтеКарло
3.2.2. Применение метода нахождения среднего значения функции для вычисления мерного интеграла
3.2.3. Статистическая оценка погрешности метода МонтеКарло
3.3. Оптимизация математического ожидания целевой функции с учетом неопределенности параметров для последовательности экстракторов с рециклом
3.3.1. Постановка задачи
3.3.2. Оптимизация с использованием метода МонтеКарло для вычисления многомерного интеграла
3.3.3. Оптимизация с использованием приближенной зависимости критерия оптимизации от оптимизирующих и неопределенных параметров при вычислении многомерного интеграла
3.4. Исследование влияния неопределенных параметров при математическом моделировании ХТС
3.4.1. ХТС синтеза нитрила акриловой кислоты Выводы по главе
4. Описание программных продуктов, разработанных для решения задач оптимизации ХТС при неопределенности исходной информации
4.1. Описание программы для построения статистической модели ХТС методом Брандона в рамках электронной таблицы x
4.1.1. Построение математической модели по методу Брандона
4.1.2. Ранжирование влияющих факторов
4.1.3. Выбор вида зависимости и построение статистической модели
4.2. Описание программы, разработанной для построения статистической модели ХТС методом Брандона в среде i с использованием базы данных
4.3. Описание программы для выбора поисковых переменных при оптимизации ХТС при неопределенности исходной информации на основе учета структуры уравнений математического описания
4.3.1. Алгоритм выбора поисковых переменных для оптимизации ХТС с учетом неопределенности исходной информации
4.4.1. Тестирование работы алгоритма выбора поисковых переменных на примере последовательности экстракторов
4.4.2. Тестирование работы алгоритма декомпозиции уравнений математического описания
Выводы по главе 4 Заключение Список литературы
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность
- Київ+380960830922