Оптимальний розподіл проходок за глибиною свердловини в умовах невизначеності

Розв'язано задачу оптимального розподілу проходок за глибиною свердловини для випадку, коли параметри критерію оптимальності інтерпретуються як нечіткі числа. Таке припущення дало змогу детерміновану задачу нелінійного програмування переформулювати у задачу нечіткого нелінійного програмування....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кибернетика и системный анализ
Date:2020
Main Authors: Горбійчук, М.І., Лазорів, О.Т., Заячук, Я.І.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190365
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Оптимальний розподіл проходок за глибиною свердловини в умовах невизначеності / М.І. Горбійчук, О.Т. Лазорів, Я.І. Заячук // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 2. — С. 119–128. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Розв'язано задачу оптимального розподілу проходок за глибиною свердловини для випадку, коли параметри критерію оптимальності інтерпретуються як нечіткі числа. Таке припущення дало змогу детерміновану задачу нелінійного програмування переформулювати у задачу нечіткого нелінійного програмування. Ефективність запропонованого методу підтверджено імітаційним прикладом. Решена задача оптимального распределения проходок по глубине скважины на случай, когда параметры критерия оптимальности интерпретируются как нечеткие числа. Такое допущение позволило детерминированную задачу нелинейного программирования переформулировать в задачу нечеткого нелинейного программирования. Эффективность предложенного метода подтверждена имитационным примером. The problem of optimal distribution by depth of mining hole is solved for the case where parameters of optimality criterion are fuzzy numbers. This assumption made it possible to transform a deterministic nonlinear programming problem into a fuzzy nonlinear programming problem. Efficiency of the proposed method is confirmed by a simulation example.
ISSN:1019-5262