СРАВНЕНИЕ ПРОГРАММНЫХ РЕАЛИЗАЦИЙ МЕТОДА НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ МНОЖИТЕЛЕЙ ЛАГРАНЖА И МЕТОДА ШТРАФНЫХ ФУНКЦИЙ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАВНОВЕСНОГО СОСТАВА НА ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ C-O
- Авторы: Сеченов П.А.1, Рыбенко И.А.1
-
Учреждения:
- Сибирский государственный индустриальный университет
- Выпуск: № 3 (2025)
- Страницы: 127-140
- Раздел: МОДЕЛИ, СИСТЕМЫ, СЕТИ В ТЕХНИКЕ
- URL: https://journals.rcsi.science/2227-8486/article/view/360431
- DOI: https://doi.org/10.21685/2227-8486-2025-3-10
- ID: 360431
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Актуальность и цели. Задача нахождения равновесного состава сложной многокомпонентной системы выполняется путем определения минимума приведенной энергии Гиббса при ограничениях, связанных с учетом баланса массы. Материалы и методы. Рассмотрен выбор методов перехода от задачи условной оптимизации к задаче безусловной оптимизации. Сравнивались методы неопределенных множителей Лагранжа и метод штрафных функций с различными параметрами. Выбор метода перехода от задачи безусловной оптимизации к задаче условной оптимизации повлиял на вид целевой функции приведенной энергии Гиббса. Результаты. При изменении целевой функции потребовалась модификация алгоритма определения первых и вторых производных в методе Ньютона – Рафсона, который используется для решения системы нелинейных алгебраических уравнений. Выводы. Проведен сравнительный анализ двух программных реализаций метода штрафных функций (с постоянным значением штрафа и с монотонно возрастающим значением штрафа) и метода множителей Лагранжа.
Об авторах
Павел Александрович Сеченов
Сибирский государственный индустриальный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: pavesa89@mail.ru
кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры прикладных информационных технологий и программирования
(Россия, г. Новокузнецк, ул. Кирова, 42)Инна Анатольевна Рыбенко
Сибирский государственный индустриальный университет
Email: rybenkoi@mail.ru
доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой прикладных информационных технологий и программирования
(Россия, г. Новокузнецк, ул. Кирова, 42)Список литературы
- Крикунов Д. О. Методы условной оптимизации диспетчерского управления восстановлением и модернизацией летательных аппаратов // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2018. Т. 11, № 1. С. 24–28. doi: 10.17516/1999-494X-0003
- Ганьшин К. Ю., Винокурский Д. Л., Мезенцева О. С., Самойлов Ф. В. Численный метод решения оптимизационной задачи траекторного управления и поддержания формации группой автономных БПЛА с прогнозирующими моделями // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 4 (114). С. 55–60. doi: 10.35330/1991-6639-2023-4-114-55-60
- Петров Е. Г. Методы решения задач дополнительности и двухуровневого программирования : дис. … канд. физ.-мат. наук : 05.13.01. Иркутск, 2011. 129 с.
- Коноплев Н. Е., Компанеец Б. С. Снижение потерь электроэнергии на участке сети путем оптимизации уровня напряжения методом штрафных функций // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2023. № 48. С. 50–71. doi: 10.15593/2224-9397/2023.4.0
- Сеченов П. А., Рыбенко И. А. Численный метод и математическая модель нахождения равновесного состава термодинамической системы программного комплекса T-Energy // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2022. Т. 49, № 4. С. 104–112. doi: 10.21822/2073- 6185-2022-49-4-104-112
- Хнаев О. А., Пчелинцев И. А. Параметрическая оптимизация систем. Методы решения экстремальных задач // Модели, системы, сети в экономике, технике, при- роде и обществе. 2012. № 2 (3). С. 146–152.
- Баркалов С. А., Курочка П. Н., Маилян Л. Д. [и др.]. Оптимизационные модели – инструмент системного моделирования : монография. М. : Кредо, 2023. 522 с.
- Нечаев Г. И., Рябичев В. Д., Скринникова А. В., Киричевский А. Р. Решение задачи оптимальной загрузки автотранспорта для различных видов груза на основе модели условной оптимизации // Транспорт Азиатско-Тихоокеанского региона. 2023. № 3 (36). С. 94–99.
- Алкезуини М. М., Горбаченко В. И. Совершенствование алгоритмов обучения сетей радиальных базисных функций для решения задач аппроксимации // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2017. № 3 (23). С. 123–138.
- Сеченов П. А., Рыбенко И. А. Сравнение программных реализаций методов решения СЛАУ в задаче нахождения равновесного состава сложной многокомпонентной гетерогенной системы // Вестник Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики. 2024. Т. 18, № 3. С. 86–98. doi: 10.55648/1998- 6920-2024-18-3-86-98
- Термодинамические свойства индивидуальных веществ : электронный справочник : в 6 т. URL: http://twt.mpei.ac.ru/TTHB/2/OIVT/IVTANThermo/Rus/index.htm (дата обращения: 05.12.2024).
- Буре В. М., Карелин В. В., Полякова Л. Н. Точные штрафные функции в задаче выбора оптимального оптового заказа в условиях быстрого колебания спроса // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2021. Т. 17, № 4. С. 397–408. doi: 10.21638/11701/spbu10.2021.408
Дополнительные файлы













