Математическое программирование в задачах оптимизации процессов бурения скважин
- Авторы: Ламбин А.И.1
-
Учреждения:
- Иркутский национальный исследовательсий технический университет
- Выпуск: Том 43, № 1 (2020)
- Страницы: 88-95
- Раздел: Разведка и разработка месторождений полезных ископаемых
- URL: https://journals.rcsi.science/2686-9993/article/view/358518
- DOI: https://doi.org/10.21285/2686-9993-2020-43-1-88-95
- ID: 358518
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Оптимизационные задачи, решаемые средствами линейного программирования, представляются в виде равенств или неравенств, а функция цели линейна. Методы линейного программирования широко распространены при решении задач техники, пищевой отрасли, химической индустрии. Эта распространенность объясняется доступностью математического обеспечения для решения задач линейного программирования большой размерности и возможностью их анализа при вариации исходных данных. Построение модели линейного программирования включает такие части, как определение переменных задачи, составление ограничений в виде неравенств и представление цели решения в виде линейной функции. В статье дано описание математической постановки задачи и представлена конкретная реализация этого описания на примере так называемых смесевых задач. В данном случае смесью является буровой раствор, технологическое качество которого зависит от входящих в него ингредиентов, стоимость его приготовления должна быть минимальной. Построение модели задачи осуществлялось путем решения ее графоаналитическим методом с привлечением программного кода построения графиков и специального кода решения задач линейного программирования среды MATLAB. Произведен анализ решения задачи, рассмотрены пути улучшения решения путем реорганизации состава смеси.
Ключевые слова
Об авторах
А. И. Ламбин
Иркутский национальный исследовательсий технический университет
Email: alambin@ex.istu.edu
Список литературы
Sallan J.M., Lordan O., Fernandez V. Modeling and solving linear programming with R. Catalonia: Universitat Politècnica de Catalunya, 2015. 108 p. Vanderbei R.J. Linear programming: foundations and extensions. New York: Springer, 2014. 414 p. Luenberger D.G., Ye Y. Linear and nonlinear programming. New York: Springer, 2008. 541 p. Rao S.S. Engineering optimization: theory and practice. Hoboken: Wiley, 2009. 813 p. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / пер. с анrл. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. 416 с. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Регсдел К. Оптимизация в технике / пер с англ. В 2 кн. Кн. 1. М.: Мир, 1986. 349 с. Данциг Д. Линейное программирование, его применения и обобщения / пер с англ. М.: Прогресс, 1966. 603 с. Bornemann F. Numerical linear algebra: a concise introduction with MATLAB and Julia. Cham: Springer, 2018. 157 p. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М.: Наука, 1966. 664 с. Банди Б. Основы линейного программирования / пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. Уайлд Д. Оптимальное проектирование / пер. с англ. М.: Мир, 1981. 272 с. Васильев Ф.П., Иваницкий А.Ю. Линейное программирование. М.: Факториал, 1998. 176 с. Кульневич А.Д. Линейное программирование // Молодой ученый. 2017. № 10. С. 29–32. Бородин Г.А., Титов В.А., Маслякова И.Н. Использование среды MatLab при решении задач линейного программирования // Фундаментальные исследования. 2016. № 11-1. С. 23–26. Рыкин О.Р. Линейное программирование в Матлабе. Универсальные линпрогоптимизаторы: производительность и табличный формат результата. Задания и задачи: монография. СПб.: Изд-во СПбПУ, 2016. 208 с. Дьяконов В.П. MATLAB и SIMULINK для радиоинженеров. М.: ДМК Пресс, 2010. 976 с. Карганов С.А. Решение задач линейного проектирования методов структурной оптимизации // Управление экономическими системами. 2012. № 7 (43). URL: http://uecs.ru/uecs43-432012/item/1443-2012-07-13-06-59-58 (02.12.2019).
Дополнительные файлы



