Методы обоснования организации и технологии железнодорожного строительства на основе многомерного анализа

• Автор: Максимов, Алексей Викторович
• Шифр специальности: 05.23.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 199 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ЕЛАВА 1 Современные организационные и технологические решения в железнодорожном строительстве ЕЕ Информационное обеспечение обоснования организационных и технологических решений в железнодорожном строительстве Е2. Основы применения новых технологий в моделировании организационных систем ЕЗ. Математические методы оценки организационных и технологических решений строительства и реконструкции железных дорог с позиций многомерного анализа ГЛАВА 2 Рационализация организационных решений в железнодорожном строительстве на основе многомерного анализа 2Л. Научные основы оптимизации показателей железнодорожного строительства
2.ЕЕ Методика одномерной оптимизации показателей железнодорожного строительства (МООП ЖС)
2.Е2. Методика многомерной оптимизации показателей железнодорожного строительства (ММОП ЖС)
2.2. Методика многомерного моделирования на уровне организационных решений (УОР) системы железнодорожного строительства (1 этап)
2.3. Методика многомерного моделирования на уровне организационно-технологических решений (УОТР) системы железнодорожного строительства (2 этап)

2.4. Методика многомерного моделирования на уровне технологических решений (УТР) системы железнодорожного строительства (3 этап)
ГЛАВА 3 Исследование показателей многомерного представления
производственной деятельности организаций железнодорожного строительства
3.1. Моделирование расчета мощности организаций железнодорожного строительства
3.2. Исследование производственной мощности подразделений организационного уровня на основе многомерного анализа
3.2.1. Многомерное моделирование мощности организации
3.2.2. Исследование поведения (варьирования) коэффициентов эластичности
3.2.3. Прогнозные модели мощности организации на основе многомерного анализа и оценка достоверности результатов
3.3. Многомерные модели показателей подразделений железнодорожного строительства на организационнотехнологическом уровне
3.3.1. Исследование ресурсов и возможностей организации
3.3.2. Многомерное прогнозное моделирование мощности СМП
3.3.3. Надежность и оценка достоверности результатов ГЛАВА 4 Многомерные модели организационно-технологических
мероприятий в железнодорожном строительстве
4.1. Описание исследуемого объекта

4.2, Разработка вероятностной модели многомерного вида для оптимизации работы погрузочно-транспортных комплексов при сооружении земляного полотна железной дороги
4.2.1. Многомерное моделирование для одноканальной СМОЭА
4.2.2. Многомерное моделирование для многоканальной СМОЭА
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение

Приложение
Приложение
Приложение

Для решения уравнений может быть применен любой приближенный метод решения уравнений с одним неизвестным.
Имитационные эксперименты при одномерной непрерывной оптимизации можно организовать с применением метода «золотого сечения», который обеспечивает хорошую сходимость к оптимуму.
Применение метода золотого сечения позволяет найти /опт (х) в интервале _а,Ь, если функция /опт(х) имеет вид, (рис. 7 а, б, в), причем в случаях, когда функция имеет вид (рис. 7 ,б, в), метод приведет к границе интервала с некоторой погрешностью [114]. В случае, (см. рис. 7, г), метод золотого сечения не обеспечивает получения максимального значения функции, так как уже на первом шаге в связи с тем, что 2Х > 2г будет получено решение х = а.
2.1.2. Методика многомерной оптимизации показателей железнодорожного строительства (ММОП ЖС)
При рассмотрении задачи многомерной оптимизации железнодорожной строительной системы (трест, СУ, СМП) предполагается, что дискретные переменные фиксированы на определенных значениях. В алгоритме непрерывной оптимизации рекомендуется применять градиентный метод, который, как и все линейные итерационные методы, сводится к решению задачи при любом начальном приближении и со скоростью геометрической прогрессии. Движение при оптимизации градиентным методом (при поиске максимума) осуществляется в направлении градиента целевой функции У/опт, дающем наискорейшее увеличение функции цели fonm.
Различаются градиентные методы по способу выбора размера шага в направлении движения. В рассматриваемом алгоритме размер шага выбирают таким образом, чтобы при движении из точки исходного приближения в
направлении /опт (Д0 ) достигнуть точки с максимальным значением целевой функции. Получается наискорейший подъем в точке исходного приближения. Следовательно, это градиентный метод с оптимальным выбором длины рабочего шага [124].