Решение задачи оптимальной упаковки гомотетических эллипсоидов в контейнере минимального объема
Рассматривается задача оптимизации упаковки гомотетичных одинаково ориентированных эллипсоидов в контейнере минимального объема. Строится математическая модель в виде задачи нелинейного программирования. Ограничения непересечения эллипсоидов и их включения в контейнер построены с использованием мето...
Збережено в:
Видавець: | Інстиут проблем машинобудування ім. А.М. Підгорного НАН України |
---|---|
Дата: | 2016 |
Автор: | |
Формат: | Стаття |
Мова: | Russian |
Опубліковано: |
Інстиут проблем машинобудування ім. А.М. Підгорного НАН України
2016
|
Назва видання: | Проблемы машиностроения |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/103896 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Цитувати: | Решение задачи оптимальной упаковки гомотетических эллипсоидов в контейнере минимального объема / О.М. Хлуд // Проблемы машиностроения. — 2016. — Т. 19, № 2. — С. 44-49. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineРезюме: | Рассматривается задача оптимизации упаковки гомотетичных одинаково ориентированных эллипсоидов в контейнере минимального объема. Строится математическая модель в виде задачи нелинейного программирования. Ограничения непересечения эллипсоидов и их включения в контейнер построены с использованием метода phi-функций В качестве контейнера рассматривается либо прямоугольный параллелепипед переменной длины, ширины и высоты, либо эллипсоид с переменным коэффициентом гомотетии. Предлагается алгоритм поиска локально оптимальных решений. с использованием гомотетических преобразований эллипсоидов и оптимизационной процедуры, позволяющей свести задачу с большим числом неравенств к последовательности задач с меньшим числом неравенств. Для поиска локальных минимумов задачи используется подход, в основе которого лежит метод мультистарта и оптимизационная процедура, включающая поиск допустимых стартовых точек и локальную оптимизацию. В качестве локально-оптимального решения выбирается наилучший из полученных локальных экстремумов. С целью минимизации числа нелинейных неравенств, формирующих область допустимых решений, предложена процедура LOFRT, которая позволяет значительно сократить вычислительные ресурсы. Приводятся результаты численных экспериментов. |
---|