title: Parametric optimisation of distributed dynamical control systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Едаменко Николай Семенович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Edamenko Nikolaj Semenovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ожигин Кирилл Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ozigin Kirill Valerevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Andrianov Sergej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040301
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25817
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе был проведен анализ различных методы оптимизации нелинейных функций. Из них был выбран метод скользящего допуска, как наиболее универсальный и применимый к задачам размерности больше трех. Была выполнена реализация метода на языке Java, и поставлен вычислительный эксперимент. Результат исследования показал, что метод скользящего допуска является удобным и эффективным инструментом для оптимизации, не требующий больших затрат памяти и имеющий высокую скорость сходимости.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this scientific article, various methods for optimizing nonlinear functions were analyzed. The sliding tolerance method was chosen of them as the most universal and applicable to problems of dimensions greater than three. The method was implemented in Java, and a computational experiment was performed. The result of the study showed that the sliding tolerance method is a convenient and effective tool for optimization, which does not require large amounts of memory and has a high convergence rate.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод скользящего допуска
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод деформируемого многогранника
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: симплексный поиск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: минимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сходимость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sliding tolerance method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deformable polyhedron method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: simplex search
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: minimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convergence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Parametric optimisation of distributed dynamical control systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Параметрическая оптимизация распределенных динамических систем управления
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom2.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25817/1/Diplom2.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 831,69 kB
resources.filename: reviewSV_Ozigin_podpis.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25817/2/reviewSV_Ozigin_podpis.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 30,37 kB