Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Вычислительная технология и инструментальные средства решения задач оптимального управления

Диссертация: Вычислительная технология и инструментальные средства решения задач оптимального управления
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В третьей главе рассматриваются вопросы оценки качества алгоритмов и программных комплексов для решения ЗОУ. Автор предлагает рассматривать качество алгоритма как совокупность свойств точности, надежности и эффективности и приводит сценарии доказательства этих свойств. В главе рассматриваются предлагаемые автором методики регулярного тестирования алгоритмов оптимизации и коллекция собранных… Читать ещё >

Вычислительная технология и инструментальные средства решения задач оптимального управления (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. ПРАВДОПОДОБИЕ И КОРРЕКТИРОВКА ОПТИМИЗАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
    • 1. 1. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент
    • 1. 2. Анализ класса задач оптимального управления (ЗОУ)
    • 1. 3. Методика оценки правдоподобия оптимизационной модели
    • 1. 4. Сценарии доказательства правдоподобия оптимизационной модели
    • 1. 5. Методика корректировки оптимизационной модели
  • 2. МУЛЬТИМЕТОДНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ
    • 2. 1. Принципиальные положения мультиметодной технологии
    • 2. 2. Алгоритмы решения задач оптимального управления с параллелепи-педными ограничениями
    • 2. 3. Алгоритмы решения ЗОУ с терминальными ограничениями
    • 2. 4. Алгоритмы учета фазовых ограничений
    • 2. 5. Глобализующие алгоритмы в задачах оптимального управления
    • 2. 6. Специализированные вычислительные схемы для различных типов задач
    • 2. 7. Дискретизация непрерывной системы и оценка градиентов функционалов
    • 2. 8. Верификация компонентов ЗОУ
    • 2. 9. Алгоритмы фазового оценивания
  • 3. КАЧЕСТВО АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ ДЛЯ ЗОУ
    • 3. 1. Сценарные методы доказательства качества алгоритмов
    • 3. 2. Методики регулярного тестирования алгоритмов оптимизации
    • 3. 3. Коллекции тестовых задач
    • 3. 4. Стресс-тестирование для доказательства нерегулярных свойств алгоритмов
    • 3. 5. Сравнительное тестирование алгоритма OPTCON
    • 3. 6. Тестирование параллельной мультиметодной схемы
    • 3. 7. Методика оценки качества программных комплексов для ЗОУ
  • 4. ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗОУ
    • 4. 1. Общий подход к реализации программных средств для ЗОУ
    • 4. 2. Блок нелинейного оптимального управления в ППП МАПР (ППП МАПР-ОУ)
    • 4. 3. Реализация ПК OPTCON под управлением MS DOS
    • 4. 4. Распараллеливание алгоритмов ПК OPTCON
    • 4. 5. ПК OPTCON-2 как ядро вычислительного сервера
    • 4. 6. Сравнительный анализ качества программных комплексов для ЗОУ
  • 5. ЭКСПЕРТНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗОУ ЧЕРЕЗ ИНТЕРНЕТ
    • 5. 1. Проблемы отчуждаемости программного обеспечения (ПО) и унаследованное ПО
    • 5. 2. Технология построения оптимизационных моделей для ЗОУ
    • 5. 3. Интерфейс пользователя-клиента вычислительного сервера ОРТСОК
    • 5. 4. Технология экспертной поддержки удаленного пользователя
    • 5. 5. Интернет-технология решения ЗОУ с использованием вычислительного сервера ОРТСОИ
  • 6. РЕШЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ
    • 6. 1. Общая технология решения ЗОУ широкого класса. Приемы и способы редукции широкого класса ЗОУ к канонической задаче
    • 6. 2. Задача ориентации орбитального телескопа
    • 6. 3. Планирующая посадка тяжелого летательного аппарата
    • 6. 4. Задача управления манипулятором промышленного робота
    • 6. 5. Оптимизация режимов электроэнергетической сети с элементами постоянного тока
    • 6. 6. Задача восстановления Черных земель в Калмыкии
    • 6. 7. Задача оптимизации лесопользования
    • 6. 8. Прогнозирование экономической ситуации Кабанского района Бурятии

Актуальность темы

диссертационной работы определяется тремя существенными факторами. Первым из них является значимость математического моделирования как одного из важнейших методов научных исследований, характеризующегося постоянным расширением областей применения и привлечением специалистов из разных предметных областей, не всегда обладающих высокой математической квалификацией. Корректность (правдоподобие, адекватность) математических моделей является необходимым условием практического использования созданных моделей и имеющихся программных средств. В то же время этот вопрос недостаточно проработан: отсутствуют методики оценки правдоподобия и корректировки математических моделей, что затрудняет процесс создания адекватных моделей и их верификации.

Вторым фактором, определяющим актуальность работы, является объективная трудность решения задач оптимизации динамических систем и недостатки существующих технологий и программных комплексов (ПК) для решения этих задач. Для преодоления этих недостатков необходим сравнительный анализ существующих технологий и программных комплексов, разработка общего методического подхода к решению поставленной проблемы и реализации программных инструментальных средств, позволяющих детально исследовать поставленные задачи оптимизации. Преодоление этой проблемы требует разработки соответствующих методик оценки качества алгоритмов и программ и их сравнительной оценки.

Третий фактор связан с одной из современных тенденций развития информационных технологий, а именно, с переходом к использованию Интернет как среды программирования, к созданию распределенных программных комплексов, вычислительных серверов, ядром которых являются специализированные комплексы программ, и специализированных? еЬ-сервисов (УеЬ-служб), предоставляющих пользователям спектр вычислительных услуг. Использование технологии УеЬ-сервисов может позволить эффективно решить проблему отчуждаемости программного продукта от его разработчиков. Для применения этих тенденций при решении задач оптимального управления необходимы адаптация унаследованного программного обеспечения, разработка технологии создания ШеЬ-сервисов в области оптимального управления и технологии экспертной поддержки удаленных пользователей, не всегда обладающих требуемой математической и/или программистской квалификацией.

Основной целью диссертации является исследование и разработка вычислительной технологии решения задач оптимального управления и инструментальных средств ее поддержки, а также применение разработанной вычислительной технологии и инструментальных компонентов для решения сложных прикладных задач оптимального управления.

Для достижения этой цели необходимо решить задачи разработки:

1) методического подхода к построению вычислительной технологии, основанного на использовании методов оценки правдоподобия оптимизационных моделей и качества алгоритмов оптимизации, а также современных информационных технологий ('?еЬ-сервисов);

2) методик оценки правдоподобия и корректировки оптимизационных моделей;

3) алгоритмов оптимизации, отвечающих требованиям эффективности, надежности, точности;

4) методик оценки качества и регулярного тестирования этих алгоритмов;

5) программных средств, реализующих перечисленные методики и алгоритмы и соответствующих требованиям к современным программным комплексам;

6) технологии решения задач оптимального управления в Интернет и экспертной поддержки удаленного пользователя.

Методология исследования опирается на основные положения системного анализа, методы теории программирования, конечномерной оптимизации, теории управления, численного анализа.

Постановка задачи оптимального управления.

Классическая задача оптимального управления. Пусть имеется управляемый процесс, описываемый системой обыкновенных дифференциальных уравнений х = /(ж (?), гб (?),?) с начальными условиями х{Ц) = а-0, определенный на интервале Т = [¿-о,^]- Здесь t — независимая переменная (чаще всего время), х (1) — п-вектор фазовых координат, и ({) — г-вектор управляющих функций, п-вектор-функция f (x (t), u (t), t) предполагается непрерывно-дифференцируемой по всем аргументам, кроме Начальный фазовый вектор х (Ьо) = х° задан. Допустимыми будем называть управляющие функции е и С Ег для V где и — выпуклое замкнутое множество из соответствующего пространства.

Задача оптимального управления со свободным правым концом траектории (ЗОУСК) состоит в поиске вектор-функции удовлетворяющей ограничениям и доставляющей минимум функционалу 1о (и) = po (x (ti)). В задаче оптимального управления с терминальными ограничениями (ЗОУТО) присутствуют также ограничения вида Ij{u) = (fj{x{t)) — (<)0, j = 1, т. В задаче оптимального управления с фазовыми ограничениями (ЗОУФО) к ЗОУТО добавляются также фазовые ограничения типа неравенства Ij (u) — gj (x (t), u (t), t) < 0, j = 1, mt.

Все функции.

Базовые (стандартные) типы задач. При реализации программных средств для задач оптимального управления (ЗОУ) удобнее рассматривать несколько другой вид оптимизационной модели. В качестве базовой (стандартной, канонической) постановки задачи, воспринимаемой входными языками программных комплексов, рассматривается следующая:

X = f{x (t), u (t), prp, t),.

Щ < u (t) < Ug,.

Iq (u) = ipo (x (ti), prp) min, (ЗОУСК).

Ij (u) = <�рз (х{ь), ргр) = (<)0, 3 = (ЗОУТО).

Ij (u) = gj (x (t), u (t), prp, t) < 0, j=Tjnb. (ЗОУФО).

Здесь ui, ug — r-вектора параллелепинедных ограничений на управление, ргр — ¿—вектор постановочных параметров — констант, присутствующих в модели, но не изменяемых в процессе оптимизации. В диссертационной работе будем рассматривать три типа стандартных задач оптимального управления — ЗОУСК, ЗОУТО и ЗОУФО.

Рассматриваемые классы прикладных задач. Рассмотренные постановки задачи, естественно, не являются всеобщими и не могут охватить всего многообразия практически значимых оптимизационных моделей. В то же время чрезмерное усложнение базовых моделей также нецелесообразно, так как влечет соответствующее усложнение алгоритмов и программных средств, что делает их еще менее доступными для широкого пользователя. Выход видится в применении методик редуцирования задач к стандартной форме (чаще всего, к последовательности задач в стандартной форме) и применении имеющихся программных технологий.

Будем рассматривать решение задач оптимального управления следующих нестандартных типов:

— задачи с интегральными функционалами;

— задачи с недифференцируемыми функциями в правых частях;

— задачи с фазовыми ограничениями-равенствами;

— задачи с промежуточными ограничениями;

— алгебро-дифференциальные задачи;

— задачи с нефиксированным временем процесса;

— задачи с запаздыванием.

Для приведения задачи к каноническому виду (стандартизации задачи) известно множество математических приемов и методов. Большинство таких приемов позволяют свести исходную задачу к одной или последовательности стандартных задач. Авторство таких приемов проследить довольно трудно, но они часто применяются в различных работах [1, 7, 61, 63, 83, 122, 126, 138, 139, 160, 183, 199, 208, 209, 235, 277, 278, 289, 299, 304, 331, 337]. Необходимо заметить, что корректность таких приемов изучена недостаточно. Имеются примеры [208], когда математически эквивалентное преобразование одной задачи в другую, не меняя множества решений, тем не менее, радикально меняет их свойства (например, исходная система была устойчива, преобразованная — неустойчива и наоборот). По мнению автора, применение таких подходов требует осторожности, дополнительных усилий по оценке полученного результата и может производиться только с участием экспертка-математика и постановщика задачи.

В диссертационной работе предлагается подход к конструированию вычислительных алгоритмов, позволяющий расширить область применения вычислительных методов оптимального управления и получать решения разнородных задач оптимизации в динамических системах на основе единой вычислительной технологии.

Обзор пакетов прикладных программ (ППП) для решения ЗОУ. Разработка алгоритмов для решения задач оптимального управления началась в условиях наличия многочисленных заказов со стороны практических приложений еще в 60-х годах и велась во многих организациях. Однако большинство предлагаемых методов были реализованы в виде научно-исследовательских прототипов программ и не прошли требуемые этапы доведения до уровня программного продукта.

Российские пакеты программ для ЗОУ. Первым технологически оформленным программным средством для задач оптимального управления можно считать программный комплекс CONTROL (Федоренко Р. П, Попов B.C., ИПМ АН СССР им. М. В. Келдыша, ЭВМ БЭСМ-6, ЭВМ VAX) [220, 221, 277]. Реализованная технология детально описана в монографии [277], долгое время служившей уникальным учебным пособием по практическому решению задач.

В рамках проекта ДИСО— «Диалоговая Система Оптимизации» (Евтушенко Ю.Г., Грачев Н. И., ВЦ АН СССР, ЭВМ БЭСМ-6, IBM PC) [51, 79, 80, 81, 100, 101] был создан блок «Оптимальное управление», реализующий методы редукции к задаче математического программирования. Программный комплекс включал развитую диалоговую систему, что позволяло применять разнообразные интерактивные технологии решения [101]. Несколько позже возможности ДИСО были расширены на класс разрывных задач [79, 81].

Для линейных ЗОУ А. И. Тятюшкиным (ИрВЦ СО РАН, ЭВМ БЭСМ-6) [264, 266, 267, 270, 271] был разработан пакет программ (ППП ЛЗОУ), включающий большое количество разнообразных методов, глубоко учитывающих специфику линейных систем [271].

В рамках программного проекта МАПР — «Математическое программирование в многомерных задачах» (Тятюшкин А.И., Горнов А. Ю., ИрВЦ СО РАН, ЭВМ БЭСМ-6, ЭВМ Эльбрус) [60] для нелинейных ЗОУ была реализована и около десяти лет развивалась диалоговая технология решения. Блок «Нелинейное оптимальное управление» ППП МАПР был использован при решении значительного числа прикладных задач оптимизации [71].

Параллельно ведущаяся в этой же организации разработка «ППП для ЗОУ» (Гурман В.И., Батурин В. А., ЭВМ БЭСМ-6) включала методы, основанные на достаточных условиях оптимальности, и активно применялась для решения навигационных и эколого-экономических задач [84].

Пакет программ КОНУС — «Комплексная Оптимизация Нелинейных Управляемых Систем» (Жолудев А.И., Тятюшкин А. И., ИрВЦ СО РАН, ЕС ЭВМ) был основан на методе редукции к задаче математического программирования и алгоритмических компонентах, аналогичных ППП MINOS [112, 270].

Программный проект OPTCON (Горнов А.Ю., ИрВЦ СО РАН, IBM PC) был направлен на создание компактной, но многофункциональной технологии решения ЗОУ. Реализованная на его основе мультиметодная технология применима к широкому классу задач и более 15 лет используется в практических приложениях [75].

Зарубежные пакеты программ для ЗОУ. За рубежом, по данным сайта Control Engineering Virtual Library, около 400 организаций ведут работы, связанные с оптимизацией динамических систем. Однако, как и в России, только немногие из них уделяют внимание созданию и развитию программных технологий для задач оптимального управления.

В рамках проекта MATLAB реализовано приложение RIOTS -" Recursive Integration Optimal Trajectory Solver" (Schwartz A., Polak E., Chen Y.) [373].

По заявлению авторов, RIOTS является «наилучшим решателем задач оптимального управления» («The Most Powerful Optimal Control Problem Solver»), но «распространяется без всяких гарантий производительности и точности» («distributed without any performance or accuracy guarantees»). В сопроводительных документах указано, что пользователь должен знать «теорию оптимального управления, оптимизацию и численные методы аппроксимации». Результатов серьезного тестирования или применения технологии к решению практических задач в научной литературе не приводится.

SOCS — «Sparse Optimal Control Software» (J. Betts) — программный комплекс, реализуемый службой Boeing Computer Services фирмы Boeing [307]. Оптимизационное ядро составляют алгоритмы SPRNLP и BARNLP (последовательное квадратичное программирование). В доступных публикациях описывается довольно развитая программная технология, успешно применяемая к решению практических задач навигации, робототехники и химической кинетики.

PDECON — (К. Schittkowski, University of Bayreuth, Germany) — программная технология для широкого класса задач оптимального управления, включающего, кроме классических постановок, системы дифференциальных уравнений в частных производных и алгебро-дифференциальные системы [372]. Алгоритмическую основу технологии составляют оригинальные методы последовательного квадратичного программирования, разрабатываемые этой научной группой более 30 лет. По оценкам автора, это лидирующая разработка в рассматриваемом классе программных продуктов.

В Аргоннской национальной лаборатории (Argonne National Laboratory) при поддержке министерства энергетики США ведется разработка и тестирование технологий решения задач оптимального управления (More J., Bondarenko A., Bortz D.), основанных на передовых коммерческих пакетах математического программирования (DONLP2, LANCELOT, MINOS, SNOPT, LOQO) [310].

MISER3 (Teo K.L., Goh C.J., Hong Kong Polytechnic University) -программный комплекс оптимизации динамических систем, развиваемый около 15 лет [379]. Предлагаемая технология в значительной степени опирается как на теорию оптимального управления, так и на классическую конечномерную оптимизацию. Имеется большое число публикаций по решению практических задач с использованием MISER3.

DIRCOL (О. von Stryk, Darmstadt University, Germany) — пакет программ, основанный на коллокационных методах и редукции к задаче математического программирования [389, 390]. В качестве базовой оптимизационной технологии используются известные пакеты NPSOL и SNOPT (Systems Optimization Laboratory, Stanford University) [365]. Утверждается, что DIRCOL эксплуатируется в 60 организациях. Имеются публикации о приложениях технологии к решению прикладных задач из робототехники, навигации, биологии и экономики.

В 1998 г. был анонсирован амбициозный проект создания набора оптимизационных технологий, включающего программный комплекс для задач динамической оптимизации — MINOPT (Schweiger С., Floudas С., Princeton University) [374]. За небольшим исключением, данная технология является расширенным интерфейсом между задачей и набором пакетов конечномерной оптимизации (CPLEX, LPSOLVE, MINOS, NPSOL, SNOPT, DASOLV, DAESSA). Публикаций о тестировании и практическом применении ПК MINOPT в прессе найти не удалось.

Свойства программных технологий для задач оптимизации динамических систем. Выделим те слабости и уязвимые места вышеописанных программных технологий, которые препятствуют их широкому применению на практике.

Подавляющее большинство технологий остаются труднодоступными. Неуклюжесть интерфейсов многие авторы разработок пытаются преодолевать, создавая версии технологий в виде Toolbox для Matlab. Однако это несущественно снижает квалификационную планку для пользователя — неспециалиста в вычислительной математике, которому предлагается освоить множество сложных понятий и взять на себя полную ответственность за качество полученного решения.

Большинство технологий, особенно зарубежных, реализованы с использованием заимствованной алгоритмической базы, что препятствует глубокому учету специфики задач оптимального управления. Идея использования мощных пакетов конечномерной оптимизации, несомненно, упрощает реализацию, но сильно ограничивает дальнейшие возможности создания гибких вычислительных схем. В конечном итоге в выигрыше по критериям эффективности и надежности оказываются те программные комплексы (PDECON, MISER3, российские пакеты), авторы которых сохранили контроль над базовыми оптимизационными компонентами, что, как правило, подтверждается вычислительными экспериментами.

В большинстве технологий неразвиты или просто отсутствуют инструментальные компоненты, требуемые для детального исследования оптимизационных моделей и экстремальных задач такого типа. Алгоритмы для нелинейных ЗОУ, по известной классификации [123, с. 16−17], несомненно, относятся ко второму, более сложному типу алгоритмов, для которых не гарантируется получение приемлемых результатов за конечное число шагов. Таким же неудобным свойством обладают даже многие вспомогательные задачи, используемые в этих алгоритмах. В этом случае для получения надежных результатов необходимо иметь развитый набор инструментальных средств верификации различных аспектов решения — качества дискретизации, качества решения дискретизованных задач, постоптимизационного анализа.

Практически все рассмотренные технологии лишены средств поддержки и автоматизации моделирования. По опыту автора, при решении практических задач около 90% времени эксперта тратится на создание и доводку модели, и только 10% — собственно на оптимизацию. При конструировании моделей и постановке задачи оптимизации, естественно, возникает множество сложных вопросов (идентификация модели, исследование предельных свойств, поиск особых состояний, упрощение модели, нахождение адекватной структуры управляющих воздействий и т. д.), без корректного решения которых невозможно рассчитывать на успех. Большинство из этих задач могут быть решены, хотя бы частично, с использованием оптимизационных процедур, что требует специальных интерфейсов, технологий и подходов.

Научная новизна. Предложен методический подход и разработана основанная на применении современных информационных технологий (?еЬ-сервисов) вычислительная технология решения задач оптимального управления, включающая: методики оценки правдоподобия и корректировки оптимизационных моделейалгоритмы оптимизации, отвечающие требованиям эффективности, надежности, точностиметодики оценки качества и регулярного тестирования этих алгоритмовинструментальные средства решения задач оптимального управления в виде специализированного вычислительного сервера в Интернет, а также технологию решения задач оптимального управления через Интернет и технологию экспертной поддержки удаленного пользователя.

На защиту выносятся:

1) методики оценки правдоподобия и корректировки оптимизационных моделей;

2) алгоритмы оптимизации, отвечающие требованиям эффективности, надежности, точности;

3) методики оценки качества и регулярного тестирования этих алгоритмов;

4) технология решения задач оптимального управления через Интернет;

5) технология экспертной поддержки удаленного пользователя.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в разработке инструментальных средств для решения задач оптимального управления и их использовании для решения прикладных задач из различных областей науки и техники, а также в обеспечении возможности специалистам различных прикладных областей решать задачи оптимального управления с использованием созданного вычислительного сервера через Интернет.

Внедрение. Результаты диссертационной работы являются обобщением более чем двадцатипятилетней научно-производственной деятельности соискателя.

Разработка и применение предложенных в диссертации вычислительной технологии и программных средств, выполненные в течение 19 812 006 гг., производились в рамках плановых тем ИДСТУ СО РАН (ранее — ИрВЦ СО АН СССР) и хоздоговорных тем с Раменским приборостроительным КБ (от 01.03.1991 «Разработка диалогового комплекса программ для решения задач оптимального управления» — № 2/92 от 01.01.1992 «Создание комплекса программ для разработки алгоритмов управления самолетом в общепилотажных режимах, специальных режимах и режимах наведения») — Институтом программных систем РАН (№ 32/90 от 01.09.1990 «Программная реализация комплекса ОРТСОМ для задач оптимального управления») — Институтом систем энергетики (№ 82/89 от 01.08.1990 «Исследование принципов оптимального управления передачами постоянного тока в составе основной сети ЕЭЭС СССР» — № 39/2 от 01.04.2002 «Научно-исследовательская работа по созданию вычислительного ядра вычислительного сервера ОРТСОН для задач оптимального управления»).

На разных этапах работа выполнялась при поддержке грантов РФФИ № 99−01−216 «Свойства динамических систем, связанные со структурой множества их решений, и приложения» — Глобального экологического трастового фонда (ГЭФ) по проекту «Сохранение биоразнообразия» Российской Федерации, № 1 010 008−83 «Разработка и внедрение механизмов устойчивого природопользования в Центральной экологической зоне озера Байкал» — РФФИ № 01−01−101 «Параллельные вычисления и многоме-тодная технология решения задач оптимального управления с автоматическим выбором метода» — РФФИ-ГФЕН Китая № 02−01−39 006 «Оптимизация и идентификация эволюционных управляемых систем и приложения к хемивариационным неравенствам» — РФФИ № 03−01−203 «Параметрическая оптимизация управляемых систем» — РФФИ № 02−07−90 343 «Internet-технология поддержки удаленного пользователя пакета прикладных программ OPTCON-2 для решения сложных задач оптимального управления» — РФФИ № 04−01−857 «Разработка численных методов для жестких систем и дифференциально-алгебраических уравнений, возникающих при решении вырожденных задач оптимального управления» — РФФИ № 04−07−90 401 «Инструментальные средства экспертной поддержки математического моделирования, доступные пользователям с применением Internet-технологии» — РФФИ N2 06−01−247 «Исследование эволюционных включений и управляемых систем с операторами монотонного типа» — РФФИ № 06−07−89 215 «Информационно-вычислительная система для экспертной поддержки пользователей математических пакетов, применяемых в слабоформализованных предметных областях (медицина, биология, геология, география)» — гранта фундаментальных исследований СО РАН № 2003;3 «Методы, технологии и инструментальные средства создания вычислительной инфраструктуры в Internet», гранта РГНФ № 04−02−271 «Разработка методов и технологии моделирования динамических систем в экономике» — гранта Иркутской областной администрации «Медико-экономический прогноз развития трудовых ресурсов промышленных центров Иркутской области» .

Личный вклад автора. Основные теоретические результаты диссертационной работы получены лично автором. Программные реализации алгоритмов и методик выполнены лично автором, за исключением системных компонентов ПК OPTCON, реализованных А. О. Диваковым, и системных компонентов вычислительного сервера OPTCON, реализованных Д. В. Подкаменным. Из совместных работ, опубликованных в соавторстве, в диссертации использованы результаты, полученные автором лично.

Апробация диссертационной работы. Результаты диссертационной работы докладывались на всесоюзных, всероссийских и международных конференциях: VII Всесоюзной конференции «Проблемы теоретической кибернетики» (Иркутск, 1985) — Байкальских школах-семинарах «Методы оптимизации и их приложения» (Иркутск, 1983, 1986, 1989,.

1992, 2001, 2005) — IX-XI Всесоюзных симпозиумах «Системы программного обеспечения решения задач оптимального планирования» (Минск, 1986; Нарва-Йыэссу, 1988; Кострома, 1990).- VI Всесоюзном съезде по теоретической и прикладной механике (Ташкент, 1986) — IV Международной конференции по пограничным и внутренним слоям (BAIL-IV, Новосибирск, 1986) — Всесоюзном совещании «Обеспечение надежности при управлении развитием и функционированием электроэнергетических систем» (Иркутск, 1988) — Международной школе СЭВ «Экологические основы управления и планирования ландшафта» (Новы Двур, ЧССР, 1988) — III Международной конференции «Differential inclusions and control» (Переславль-Залесский, 1998) — Международной конференция по распределенным системам «Экономика и охрана окружающей среды» (Екатеринбург, 2000) — Международной конференции «Математика, Интеллект, Управление» (Иркутск, 2000) — Международной конференции по нелинейной демографии (Германия, Росток, 2000) — III Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 2001) — Международной конференции «Optimization and Optimal Control» (Улан-Батор, Монголия, 2002) — Байкальских конференциях по информационным технологиям (Иркутск, 1993, 1996, 19 982 007) — V Всероссийском семинаре «Моделирование неравновесных систем» (Красноярск, 2002) — II-III Региональных школах-семинарах «Распределенные и кластерные вычисления» (Красноярск, 2002, 2003) — IV Российской конференции «Дискретный анализ и исследование операций» (Новосибирск, 2002) — Выездном заседании координационного научного совета по программе «Информационные и телекоммуникационные ресурсы СО РАН» (Иркутск, 2002) — Международном симпозиуме «Обобщенные решения в задачах управления» (Переславль-Залесский, 2002) — Международной конференции «Вычислительные технологии и математическое моделирование в науке, технике и образовании» (Алма-Ата, 2002) — «Ляпу-новских чтениях» (Иркутск, 2002) — XIV Понтрягинских чтениях «Современные методы теории краевых задач» (Воронеж, 2003) — Всероссийской конференции «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы» (Улан-Удэ, 2003) — XII Всероссийской конференции «Математическое программирование и приложения» (Екатеринбург, 2003) — Международной конференции «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Усть-Каменогорск, Казахстан, 2003).

Основные результаты работы на разных этапах ее выполнения обсуждались в ведущих научных центрах: Вычислительном центре АН СССР г. Москва), Московском государственном университете (факультет вычислительной математики и кибернетики), Вычислительном центре СО АН СССР (г. Новосибирск), Институте кибернетики им. В. М. Глушкова (г. Киев), Институте проблем управления РАН (г. Москва), Центральном экономико-математическом институте РАН (г. Москва), Институте программных систем РАН (г. Переславль-Залесский), Институте математики и механики УрО АН (г. Екатеринбург), Институте математики СО РАН (г. Новосибирск), Институте вычислительного моделирования СО РАН (г. Красноярск), Иркутском государственном университете, Институте динамики систем и теории управления СО РАН, Институте систем энергетики СО РАН (г. Иркутск).

Публикации по теме диссертации.

1. Горнов А. Ю., Жолудев А. И., Тятюшкин А. И., Эринчек Н. М. Численное решение задач оптимального управления в пакетном режиме // Пакеты прикладных программ. Опыт разработки. — Новосибирск: Наука, 1983. — С. 3−17.

2. Горнов А. Ю., Жолудев А. И., Тятюшкин А. И., Эринчек Н. М. Технология решения задач оптимального управления, основанная на ППП «Математическое программирование в многомерных задачах» // Теоретические и прикладные вопросы оптимального управления. — Новосибирск: Наука, 1985. — С. 226−244.

3. Горнов А. Ю., Дмитриев М. Г., Тятюшкин А. И. Приближенное решение сингулярно возмущенных задач оптимального управления // Тез. докл. Всесоюзн. конф. «Проблемы теоретической кибернетики». — Иркутск, 1985. — Ч. И. — С. 39−40.

4. Горнов А. Ю., Дмитриев М. Г., Тятюшкин А. И. Опыт решения задач оптимального уравления с пограничным слоем / ИрВЦ СО АН СССР. — Иркутск, 1985. — 18 с. — Деп. в ВИНИТИ 09.12.1985, № 8441-В.

5. Горнов А. Ю. Диалоговая система ППП МАПР для задач оптимального управления // Тез. докл. IX Всесоюзн. симпозиума «Системы программного обеспечения решения задач оптимального планирования». — Минск, 1986. — С. 29−30.

6. Горнов А. Ю., Дмитриев М. Г., Тятюшкин А. И. Опыт решения задач оптимального уравления с пограничным слоем // Тез. докл. VI Всесоюзн. съезде по теор. и прикл. механике. — Ташкент, 1986. — С. 212−213.

7. Belokopytov S.V., Dmitriev M.G., Gerasimov V.A., Klishevich A.M., Gornov A.U., Tyatyushkin A.I., Pasynkov V.M. Interior and outer boundary layers in the optimal control problems. Asymptotic and numerical methods // Proc. of the BAIL-4 Conf. — Dublin (Ireland): Boole Press Limited, 1986. — P. 216−221.

8. Белокопытов C.B., Герасимов В. А., Горнов А. Ю., Дмитриев M.Г., Клишевич A.M., Пасынков В.H., Тятюшкин А. И. Внутренние и внешние погранслои в задачах оптимального управления. Асимптотические и численные методы расчета // Тез. докл. IV Междунар. конф. по погр. и внутр. слоям. — Новосибирск, 1986. — С. 20.

9. Габасов Р., Тятюшкин А. И., Жолудев А. И. и др. Пакет прикладных программ «Математическое программирование многомерных задач» // Алгоритмы и программы: Инф. Бюлл. — М.: ВНТИЦ, 1986. — № 2 (71). — С. 33.

10. Горнов А. Ю., Касимов Н. Г., Кучеров Ю. Н. Оптимизация управления в динамических режимах ЭЭС, содержащих элементы постоянного тока. Надежность при управлении развитием и Функционированием электроэнергетических систем. — Иркутск: СЭИ, 1988. — С. 200−208.

11. Горнов А. Ю. Технология решения прикладных задач оптимального управления в диалоговом режиме // Тез. докл. X Всесоюзн. симпозиума «Системы программного обеспечения решения задач оптимального планирования». — Нарва-Йыэсуу, 1988. — С. 184.

12. Горнов А. Ю., Касимов Н. Г., Кучеров Ю. Н. Модель оптимального управления переходными режимами ЭЭС, содержащих элементы постоянного тока // Всесоюзн. науч.-техн. конф. «Создание комплексов электротех. оборудования высоковольтной, преобразовательной, сильноточной и полупроводниковой техники». — М., 1989. — С. 22.

13. Виноградов Б. В., Черкашин А. К., Горнов А. Ю., Кулик К. Н. Динамический мониторинг деградации и восстановления пастбищ Черных Земель // Проблемы освоения пустынь. — Ашхабад, 1990. — № 1. — С. 10−19.

14. Даровских С. Н., Горнов А. Ю., Жолудев А. И., Тятюшкин А. И., Ха-ютин М.И., Ширяев В. И., Эринчек Н. М. Опыт применения пакета прикладных программ к задаче оптимального управления маневрирующим ЛА // Интеллектуализация программных средств. — Новосибирск: Наука, 1990.

15. Горнов А. Ю. Программное обеспечение задач оптимального управления с терминальными ограничениями: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. — Иркутск, 1990. — 20 с.

16. Черкашин А. К., Горнов А. Ю. Оптимизация лесопользования в таежных лесах лесосырьевой базы Усть-Илимского ЛПК // Оптимизация геосистем. — Иркутск: Ин-т географии СО АН СССР, 1991. — С. 99−112.

17. Vinogradov В. V., Cherkashin А.К., Gornov A.Yu., Kulik K.N. Dynamic monitoring of degradation and restoration of pastures in the Black Lands of Kalmykia // Probl-Desert-Dev. — N.Y.: Allerton Press, 1990. -№ 1. — P. 7−14. — http://wsare.usu.edu/pasture/datat-z.htm/.

18. Анапольский Л. Ю., Петрякова E.A., Горнов А. Ю. Решение линейного алгебраического уравнения с помощью нейронной сети Хопфил-да // Известия вузов. Приборостроение. — 1994. — Т. 37, Вып. 3−4. — С. 51−56.

19. Gornov A. Yu. On a Class of Algorithms for Constructing Internal Estimates of Reachable Set // Proc. of the Intern. Workshop DIC-98. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. — Pereslavl-Zalessky, 1998. — P. 10−12.

20. Bockmelder E.P., Feichtinger G., Gornov A. Yu. Applying the Variational Maximum Principle to a Model of Age-Specific Drug Initiation // Proc. of Intern. Conf. «Distributed System and Optimization». Ekaterinburg, May 26−29, 2000. — Ekaterinburg, 2000. — P. 289−292.

21. Анапольский Л. Ю., Горнов А. Ю. Параметрический анализ числа решений уравнений равновесия трехузловой электроэнергетической системы //Тр. XII Байкальской Междунар. конф. «Методы оптимизации и их приложения». Иркутск, Байкал. — Иркутск, 2001. — Т. 6. — С. 156−161.

22. Feichtinger G., Gornov A.Yu., Bockmelder E.P. An Approach to Mathematical Modelling of Age-Specific Social and Economic Processes // Тр. XII Байкальской Междунар. конф. «Методы оптимизации и их приложения». — Иркутск, 2001. — Т. 2. — С. 216−221.

23. Горнов А. И., Тятюшкин А. И. Программная реализация мультиме-тодной технологии для задач оптимального управления // Тр. III Междунар. конф. «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». Самара, 4−9 сентября 2001 г. — Самара: ИПУСС РАН, 2001. — С. 301−307.

24. Масселъ Л. В., Горнов А. Ю., Подкаменный Д. В. Создание вычислительных ресурсов в Internet на основе унаследованного программного обеспечения // Вычислительные технологии. — 2002. — Т. 32, № 4. — С. 247−253.

25. Батурин В. А., Горнов А. Ю., Массель JI.B. Internet-технология математического моделирования и вычислительного эксперимента для решения задач оптимального управления // Вычислительные технологии. — 2002. — Т. 32, № 4. — С. 339−347.

26. Бокмельдер Е. П., Горнов А. Ю., Файхтингер Г. Оптимизация рекламной деятельности по вовлечению потребителей новых товаров. Распределенная модель // Оптимизация, управление, интеллект. — 2002. — № 6. — С. 149−157.

27. Горнов А. Ю., Тятюшкин А. И. Параллельные алгоритмы поиска оптимального управления // Обобщенные решения в задачах управления: Тез. докл. Междунар. симпозиума. Переславль-Залесский, 27−31 августа 2002 г. — Переславль-Залесский, 2002. — С. 139−144.

28. Горнов А. Ю., Бокмельдер Е. П., Файхтингер Г. Моделирование и численное решение социально-экономических задач с учетом возрастной специфики // Обобщенные решения в задачах управления: Тез. докл. Междунар. симпозиума. Переславль-Залесский, 27−31 августа 2002 г. — Переславль-Залесский, 2002. — С. 160−165.

29. Горнов А. Ю. Метод максимизации объема для аппроксимации интегральной воронки нелинейной управляемой динамической системы на плоскости // Обобщенные решения в задачах управления: Тез. докл. Междунар. симпозиума. Переславль-Залесский, 27−31 августа 2002 г. — Переславль-Залесский, 2002. — С. 200−204.

30. Горнов А. Ю., Зоркалъцев В. И., Филатов А. Ю. Алгоритмы внутренних точек с неточным решением вспомогательной задачи // Дискретный анализ и исследование операций: Тез. докл. Российской конф. Новосибирск, 24−28 июня 2002 г. — Новосибирск, 2002. — С. 154.

31. Tyatyushkin A.I., Gornov A. Yu. Parallel and Distributed Computations for Solving Optimal Control Problems // Intern. Conf. on Optimization and Optimal Control. Ulaanbaator (Mongolia), August 13−17, 2002. — Ulaanbaator, 2002. — P. 31−32.

32. Горнов А. Ю. Технология решения задач оптимизации непрерывных динамических систем, основанная на комплексе программ OPTCON // Моделирование неравновесных систем: Тез. докл. V Всерос. семинаpa. Красноярск, 18−20 октября 2002 г. — Красноярск, 2002. — С. 5051.

33. Подкаменный Д. В., Болдырев Е. А., Горнов А. Ю. Разработка удаленного доступа к пакету прикладных программ для решения задач оптимального управления // Тр. II Межрег. школы-семинара «Распределенные кластерные вычисления». — Красноярск, 2002. — С. 1−8.

34. Горнов А. Ю. Интегрирование систем полулинейных гиперболических уравнений с использованием многоточечной аппроксимации Паде // Ляпуновские чтения: Тез. докл. Иркутск, 25−27 ноября 2002 г. — Иркутск, 2002. — С. 17.

35. Горнов А. Ю. Алгоритмы решения аппроксимативных задач математического программирования, возникающих при оптимизации динамических систем //12 Всерос. конф. «Математическое программирование и приложения». Екатеринбург, 24−28 февраля 2003 г. — Екатеринбург, 2003. — С. 86−87.

36. Горнов А. Ю., Масселъ Л. В., Подкаменный Д. В. Создание вычислительных ресурсов в Internet на основе унаследованного программного обеспечения // Интеграция информационных технологий в системных исследованиях энергетики. — Новосибирск: Наука, 2003. — С. 258−296.

37. Горнов А. Ю. Мультиметодная технология численного решения экстремальных краевых задач для нелинейных динамических систем // Сб. тр. Воронежской весенней математической школы «Понтря-гинские чтения-XIV» «Современные методы теории краевых задач». — Воронеж, 2003. — С. 42−43.

38. Массель Л. В., Горнов А. Ю., Батурин В. А. Интеграция математических и информационных технологий: методический подход и опыт реализации // Вычислительные технологии. — 2003. — Т. 8. — С. 206−213.

39. Горнов А. Ю. Технология экспертной поддержки постановки и решения задач оптимизации динамических систем // Вычислительные технологии. — 2002. — Т. 8. — С. 276−283.

40. Горнов А. Ю. Комплекс программ OPTCON для решения прикладных задач оптимального управления // Материалы Всерос. конф. «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы». — Ч. 1. — Улан-Удэ, 2003. — С. 112−115.

41. Горнов А. Ю. Реализация метода случайного мультистарта для задачи оптимального управления // Ляпуновские чтения. Тез. докл. — Иркутск, 2003.

42. Горнов А. Ю. Технология проектирования программных комплексов для задач оптимального управления // Вестник ИрГТУ. — 2004. — m (17). — С. 148−153.

43. Горнов А. Ю. Технология оценки правдоподобия оптимизационной модели // Вычислительные технологии. — 2004. — Т. 9 (II). — С. 120−129.

44. Горнов А. Ю. Параллельный алгоритм поиска оптимального управления в задачах с параллелепипедными ограничениями // Вестник ИрГТУ. — 2004. — № 3 (19). — С. 104−110.

45. Горнов А. Ю. Мультиметодный алгоритм решения задачи оптимального управления с параллелепипедными ограничениями // Сб. тр. Между нар. конф. «Математическое программирование и приложения». — Екатеринбург, 2004.

46. Горнов А. Ю., Массель Л. В. Интерактивная технология генерации динамических моделей и инструментальные средства ее поддержки // Вычислительные технологии — 2004. — Т. 9 (II). — С. 129−136.

47. Дьякович М. П., Бокмельдер Е. П., Горнов А. Ю. Психофизиологические и мотивационные составляющие трудового потенциала промышленных предприятий: оценка и управление // Бюллетень ВСНЦ СО РАМН. — 2004. — № 3. — С. 24−27.

48. Dyakovich M., Bokmelder Е., Gornov A. Worker’s health dynamic control model //Intern. Conf. Mathematical Modelling Social Economic Dynamics (Международная конференция математическое моделирование социальной и экономической динамики (MMSED-2004)). — Moscow. — MSSU, 23−25 of June 2004. — P. 100.

49. Массель JI.В., Горнов А. Ю., Болдырев Е. А., Бахвалов C.B., Черноусое A.B., Копайгородский A.A. Архитектура инструментальной среды для поддержки интерактивной технологии построения динамически х моделей // Вычислительные технологии. — 2004. — Т. 8 (III). — С. 150−157.

50. Данеева A.B., Горнов А. Ю. О некотором опыте численного решения невыпуклых задач оптимального управления // Материалы Всерос. конф. с междунар. участием «Математика, ее приложения и математическое образование». — Улан-Удэ, 2005. — Улан-Удэ: Изд-во ВСГ-ТУ. — С. 75−78.

51. Горнов А. Ю., Данеева A.B. Подход к исследованию невыпуклых задач оптимального управления с параллелепипедными ограничениями // Вестник Бурятского университета. Сер. «Математика и информатика». — 2005. — Вып. 2. — С. 122−130.

52. Горнов А. Ю. Численное исследование задач оптимального управления в жестких системах // Тр. XIII Байкальской Междунар. школы-семинара «Методы оптимизации и их приложения». — 2005, Иркутск.

— Т. 5. — С. 77−83.

53. Бокмельдер Е. П., Дъякович М. П., Горнов А. Ю. Распределенная модель управления состоянием здоровья рабочих предприятий с вредными условиями труда //Тр. XIII Байкальской Междунар. школы-семинара «Методы оптимизации и их приложения». — 2005, Иркутск.

— Т. 5. — С. 51−56.

54. Ливанцова Т. С., Горнов А. Ю. Подход к поиску глобального экстремума в задаче оптимального управления // Тр. X Байкальской все-рос. конф. «Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании». — Ч. I. — Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. — С. 154−160.

55. Масселъ Л. В., Горнов А. Ю., Бахвалов С. В. Технология построения линейных динамических моделей для исследований в экономике // Труды X Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании» .

— Ч. И. — Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. — С. 118−123.

56. Горнов А. Ю., Данеева A.B. Методики конструирования тестовых задач оптимального управления // Вестник Бурятского ун-та. Сер. «Математика и информатика». 2006. — Вып. 3. — С. 136−143.

57. Горнов А. Ю. Верификация постановки и решения задачи оптимального управления // Вестник ИрГТУ. — 2006. — Т. 3, № 2 (26). — С. 131−138.

58. Горнов А. Ю., Зароднюк Т. С. Разработка информационно-вычислительной системы для экспертной поддержки пользователей математических пакетов при численном решении задач оптимального управления Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. — Иркутск: ИрГУПС. — 2006. — № 1. — С.

59. Ливанцова Т. С., Горнов А. Ю. Подход к построению нелокального синтеза оптимального управления // Вестник ИрГТУ. — 2006. — Т. 3, № 2 (26). — С. 142−148.

60. Данеева A.B., Горнов А. Ю. Об одной методике генерации тестовых задач оптимального управления // Тез. докл. Междунар. симпозиума «Обобщенные решения в задачах управления». — Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2006. — С. 43−45.

61. Ефимова Н. В., Рукавишников B.C., Лещенко Я. А., Киндрич В. А., Чубук В. Н., Горнов А. Ю., Зароднюк Т. С. Опыт разработки программ социально-экономического развития городов (на примере г. Иркутска) // Матер, пленума «Современные проблемы гигиены города, методология и пути решения». — Москва, 2006. — С. 106−108.

Содержание диссертационной работы по главам.

В первой главе рассматривается поставленная автором проблема оценки правдоподобия и корректировки оптимизационных моделей. Вводятся основные понятия, связанные с математическим моделированием и проведением вычислительного эксперимента, анализируется класс задач оптимального управления, рассматриваются вычислительные технологии задач оптимального управления. Приводятся введенные автором определения правдоподобия и меры правдоподобия, описываются разработанные им же методики оценки правдоподобия и корректировки оптимизационных моделей, а также сценарии доказательства правдоподобия оптимизационных моделей, основанные на опровержении утверждений о наличии тех или иных свойств модели.

Вторая глава посвящена рассмотрению мультиметодных технологий решения задач оптимального управления. В главе излагаются принципиальные положения мультиметодной технологии, подчеркивается, что автор предлагает отличающуюся от традиционной трактовку термина «мультиметодность», подразумевающую интеграцию совокупности не только математических, но и технологических инженерных методов решения ЗОУ. В главе описаны разработанные автором алгоритмы для решения ЗОУ с параллелепипедными, терминальными и фазовыми ограничениями, глобализующие алгоритмы. Рассматриваются предлагаемые автором специализированные вычислительные схемы для различных типов задач, а также способы дискретизации непрерывной задачи и оценки градиентов функционалов, алгоритмы верификации компонентов ЗОУ и фазового оценивания.

В третьей главе рассматриваются вопросы оценки качества алгоритмов и программных комплексов для решения ЗОУ. Автор предлагает рассматривать качество алгоритма как совокупность свойств точности, надежности и эффективности и приводит сценарии доказательства этих свойств. В главе рассматриваются предлагаемые автором методики регулярного тестирования алгоритмов оптимизации и коллекция собранных автором тестовых задач. Предлагается использовать стресс-тестирование для доказательства нерегулярных свойств алгоритмов. Комментируются результаты проведенного автором сравнительного тестирования алгоритма OPTCON и нескольких известных программных комплексов, где OPTCON в большинстве случаев выигрывает в эффективности. Рассматривается также тестирование параллельной мультиметод-ной схемы и приводится предлагаемая автором методика оценки качества программных комплексов для ЗОУ.

Четвертая глава посвящена описанию разработанных автором программных продуктов для решения ЗОУ. Рассматривается общий подход к реализации программных средств ОУ и реализации программных комплексов для решения ЗОУ для разных ЭВМ и различных операционных сред: блок нелинейного оптимального управления в ППП МАПР, ПК OPTCON под управлением MS DOS, версия ПК OPTCON для распараллеливания алгоритмов и современная версия ПК OPTCON-2 как ядро вычислительного сервера. Рассматриваются функциональное наполнение OPTCON-2, основные понятия, используемые при работе с сервером, и синтаксис языков математической и программной постановок задач, описанный с помощью формул Бэкуса-Наура. В заключительном разделе главы дается сравнительный анализ качества программных комплексов для ЗОУ в соответствии с методикой, приведенной в предыдущей главе, и отмечается, что по большинству характеристик последняя версия превосходит свои прототипы.

Пятая глава посвящена вопросам разработки вычислительной технологии решения ЗОУ через Интернет. Рассматривается проблема отчуждаемости программного обеспечения (ПО) и вопросы адаптации унаследованного ПО (не отвечающего требованиям современных информационных технологий). Предлагается, как один из путей решения проблемы отчуждаемости программных продуктов для решения ЗОУ, переход к Web-сервисам (Web-службам). Предлагается технология построения оптимизационных моделей для ЗОУ, описывается синтаксис языка содержательной постановки задачи с помощью формул Бэкуса-Наура. Рассматривается Интернет-технология решения ЗОУ с использованием вычислительного сервера OPTCON. Описывается технология экспертной поддержки удаленного пользователя, иллюстрируется интерфейс пользователя — клиента вычислительного сервера ОРТССЖ.

В шестой главе рассматривается применение авторских программных продуктов для решения ряда прикладных задач. Излагается общая диалоговая технология решения ЗОУ и описывается решение следующих задач: задача ориентации орбитального телескопапланирующая посадка тяжелого летательного аппаратазадача управления манипулятором промышленного роботаоптимизация режимов электроэнергетической сети с элементами постоянного токазадача восстановления Черных Земель в Калмыкиизадача оптимизации лесопользованияпрогнозирование экономической ситуации Кабанского района Бурятии. Оценивается сложность и особенности решения рассмотренных задач.

В заключении излагаются результаты диссертационной работы. В приложениях к работе приводятся синтаксис языка диалоговой системы, тестовая коллекция множеств достижимости управляемых систем и тестовая коллекция ЗОУ.

Выводы. Базовый вариант оптимального управления в условиях социально-экономического равновесия, как показывают расчеты, требует экстенсивного использования ресурсов, роста инвестиций и информированности населения при ограничении дотаций населения. Эти тенденции можно учесть, варьируя свободные коэффициенты в базовых уравнениях.

Заключение

.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты.

1. Выполнено исследование задач оптимального управления широкого класса и разработан методический подход к построению вычислительной технологии решения ЗОУ, включающий:

• методики оценки правдоподобия и корректировки оптимизационных моделей;

• алгоритмы оптимизации, отвечающие требованиям эффективности, надежности, точности;

• методики оценки качества и регулярного тестирования этих алгоритмов и программных средств для решения ЗОУ;

• принципы построения программных комплексов для решения ЗОУ и инструментальных средств, реализующих разработанные алгоритмы и методики.

2. Разработана основанная на применении современных информационных технологий (Web-сервисов) вычислительная технология решения задач оптимального управления, включающая:

• технологию оценки правдоподобия и корректировки оптимизационных моделей;

• технологию тестирования (сравнительное тестирование, статистическое тестирование, стресс-тестирование) алгоритмов и оценки качества программных средств;

• технологию решения задач оптимального управления через Internet;

• технологию экспертной поддержки удаленного пользователя;

• инструментальные средства решения задач оптимального управления в виде специализированного вычислительного сервера в Internet.

3. Разработанные методики, алгоритмы и программные средства применены для решения ряда прикладных задач, опыт применения интегрирован в виде обобщенной методики (технологии) решения ЗОУ.

Показать весь текст

Список литературы

  1. A.A., Гамкрелидзе Р. В. Вариация «замена времени» в оптимальном управлении // Докл. АН СССР. 1990. — Т. 311, № 2. -С. 265−270.
  2. В.М., Тихомиров В. М., Фомин С. В. Оптимальное управление. М., 1979.
  3. В.М. Теоретические основы машинной арифметики. — Алма-Ата: Наука, 1976. — 324 с.
  4. A.C. Непрерывные и итеративные процессы с операторами проектирования // Вопросы кибернетики. Вычислительные вопросы анализа больших систем. — М.: Наука, 1989. — С. 1−43.
  5. A.B., Васильев О. В. Итерационные процессы принципа максимума и их модификации в системах с распределенными параметрами // Дифф. уравнения. — 1996. — Т. 32, JV0- 6. — С. 797−803.
  6. С. С. Простой, быстрый, надежный алгоритм переменного порядка и шага, основанный на методах типа Розенброка. — Новосибирск, 1984. 40 с. — (Препринт / ВЦ СО АН СССР- № 543).
  7. A.B. Расширения и возмущения задач оптимального управления // Тр. МИАН. 1998. — Т. 220. — С. 27−34.
  8. С.М. Метод гладких аппроксимаций в теории необходимых условий оптимальности для дифференциальных включений // Изв. РАН. Сер. мат. 1997. — Т. 61, № 2. — С. 3−26.
  9. М., Фалб П. Оптимальное управление. — М.: Машиностро-ние, 1968. 764 с.
  10. В.Н., Колмановский В. В., Носов В. Р. Математическая теория конструирования систем управления. — М.: Высшая школа, 1989. 447 с.
  11. Л. Т. Оптимальное управление разрывными системами. — Новосибирск: Наука, 1987. — 227 с.
  12. К.И. Основы численного анализа. — М.: Наука, 1986. — 744 с.
  13. К.И., Годунов С. К., Софронов И. Д., Федоренко Р. П. и др. Теоретические основы конструирования численных алгоритмов задач математической физики. — М.: Наука, 1979. — 295 с.
  14. Д. И. Поисковые методы оптимального проектирования. — М.: Сов. радио, 1975. — 214 с.
  15. В.А., Горнов А. Ю., Масселъ Л.В. Internet-технология математического моделирования и вычислительного эксперимента для решения задач оптимального управления // Вычислительные технологии. 2002. — Т. 32, № 4. — С. 339−347.
  16. В.А., Урбанович Д. Е. Приближенные методы оптимального управления, основанные на принципе расширения. — Новосибирск: Наука, 1997. — 174 с.
  17. Н.С. Численные методы. Т. 1. — М.: Наука, 1975.
  18. М.М. Практическое программирование. — М.: Научный мир, 2001. 269 с.
  19. М.М., Ильин В. П. Некоторые вопросы технологии разработки ППП // Пакеты прикладных программ. Функциональное наполнение. — М.: Наука, 1986. — С. 90−110.
  20. Бейкер ДжГрейвс-Моррис П. Аппроксимации Паде. — М.: Мир, 1986. 502 с.
  21. Р. Динамическое программирование. — М.: Наука, 1976. — 352 с.
  22. Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. — М.: Наука, 1969. — 118 с.
  23. E.H., Поляк Б. Т., Скоков В. А. Комплекс программ оптимизации // Эконом, и мат. методы. 1978. — Т. 14, № 4. — С. 792−796.
  24. Д. Условная оптимизация и методы множителей Лагран-жа. — М.: Радио и связь, 1987. — 400 с.
  25. В.И. О выпуклости сфер достижимости // Дифф. уравнения. 1972. — Т. 8, № 12. — С. 2149−2155.
  26. В.И. Принцип максимума для дифференциальных включений // Тр. МИ АН СССР. 1984. — Т. 166. — С. 23−43.
  27. В.И., Филиппов А. Ф. Дифференциальные включения и оптимальное управление // Тр. МИАН СССР. — 1985. — Т. 169. С. 194−252.
  28. A.B. Поглощаемые и непоглощаемые точки множеств достижимости и обобщенные уравнения Гамильтона-Якоби // Изв. РАН. 1992. — Т. 56, № 1. — С. 215−228.
  29. A.B., Пятницкий Е. С. Необходимые условия оптимальности в терминах обобщенных уравнений Гамильтона-Якоби-Беллмана при наличии фазовых ограничений // Тр. МИАН. — 1995. Т. 211. — С. 62−80.
  30. В.И., Игонина Т. Р. О задаче полета летательного аппарата на максимальную дальность // Изв. АН СССР. Механика твердого тела. 1982. — № 2. — С. 20−24.
  31. Ю.Е. Линейные и нелинейные алгебро-дифференциальные системы. — Новосибирск: Наука, 2000. — 223 с.
  32. Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. — М.: Наука, 1983. — 464 с.
  33. А., Хо-Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления. М.: Мир, 1972. — 544 с.
  34. Ф.П. Как проектируются и создаются программные комплексы. М.: Наука, 1979. — 152 с.
  35. Д.О., Задорожный В. И., Калиниченко Л. А., Курошев М. Ю., Шумилов С. С. Интероперабельные информационные системы: архитектуры и технологии // СУБД. — 1995. — N2 4.
  36. А.Г. Метод интегральных воронок дифференциальных включений для исследования управляемых систем // Дифф. уравнения. 1985. — Т. 21, № 8. — С. 1304−1313.
  37. Р., Мак-Гроу Дж., Акселърод Т. и др. Программирование на параллельных вычислительных машинах. — М.: Мир, 1991. — 376 с.
  38. Дж. Оптимальное управление дифференциальными и функциональными уравнениями. — М.: Наука, 1977. — 623 с.
  39. О.В. Лекции по методам оптимизации. — Иркутск: Изд-во Иркут. ун-та, 1994. — 340 с.
  40. О.В., Бельтюков Н. Б., Терлецкий В. А. Алгоритмы оптимизации динамических систем, основанные на принципе максимума // Вопросы кибернетики. Модели и методы анализа больших систем. М.: Наука, 1991. — С. 17−38.
  41. О.В., Срочко В. А., Терлецкий В. А. Методы оптимизации и их приложения. — Новосибирск: Наука, 1990. — 148 с.
  42. О.В., Тятпюшкин А. И. Об одном методе решения задач оптимального управления, основанном на принципе максимума // Журн. вычисл. математики и мат. физики. — 1981. — Т. 21, № 6. — С. 1376−1384.
  43. Ф.П. Лекции по методам решения экстремальных задач. — М.: Изд-во Моск. ун-та, 1974. — 374 с.
  44. Ф.П. Методы решения экстремальных задач. — М.: Наука, 1981. 400 с.
  45. С.А. О трансверсальной выпуклости множеств достижимости одного класса гладких управляемых систем // Докл. РАН. — 1994. Т. 337, № 5. — С. 545−547.
  46. В. В. Численный метод решения задачи оптимального управления // ЖВМ. 1966. — Т. 6. — С. 635−647.
  47. В.М. Основы численных методов. — М.: Высшая школа, 2002. 840 с.
  48. E.H., Мазурик В. П. Диалоговая система оптимизации: Инструкция пользователю. — М.: ВЦ АН СССР, 1980. — 56 с.
  49. A.B., Жидков Н. П., Щедрин В. М. Метод отыскания глобального минимума функции одного переменного // ЖВМиМФ. — 1975. № 4. — С. 1040−1042.
  50. .В., Черкашин А. К., Горнов А. Ю., Кулик К. Н. Динамический мониторинг деградации и восстановления пастбищ Черных Земель // Проблемы освоения пустынь. — Ашхабад, 1990. — № 1. С. 10−19.
  51. В.В., Кузнецов Ю. А. Матрицы и вычисления. — М.: Наука, 1984. 320 с.
  52. В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. — СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 608 с.
  53. Р., Кириллова Ф. М. Конструктивные методы оптимального управления // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1983. — № 2. — С. 169−185.
  54. Р., Кириллова Ф. М. Конструктивные методы оптимизации. Ч. 2: Задачи управления. — Минск: Университетское, 1984. — 207 с.
  55. Р., Кириллова Ф. М., Тятюшкин А. И. Конструктивные методы оптимизации. Ч. 1: Линейные задачи. — Минск: Университетское, 1984. 214 с.
  56. Р., Кирилова Ф. М. Методы оптимизации. — Минск: Изд-во Белорус, ун-та, 1981. — 350 с.
  57. Р., Тятюшкин А. И., Жолудев А. И. и др. Пакет прикладных программ «Математическое программирование многомерных задач» // Алгоритмы и программы: Инф. Бюлл. — М.: ВНТИЦ, 1986. № 2 (71). — С. 33.
  58. Ф., Мюррей У. Численные методы условной оптимизации. — М.: Мир, 1977. 290 с.
  59. Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. — М.: Наука, 1985.
  60. Р., Лионе Ж. Л., Тремолъер Р. Численное исследование вариационных неравенств. — М.: Мир, 1979. — 574 с.
  61. В.М., Олеярш Г. Б. Диалоговая система планирования ДИСПЛАН // Упр. машины и системы. 1976. — № 4. — С. 123 124.
  62. С.К., Антонов А.Г, Кирилюк О. П., Костин В. И. Гарантированная точность решения систем линейных уравнений. — Новосибирск: Наука, 1988. — 456 с.
  63. С.К., Рябенький B.C. Разностные схемы. — М.: Наука, 1977. 439 с.
  64. Голуб Дж, Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. — М.: Мир, 1999. 548 с.
  65. Е.Г., Третьяков Н. В. Модифицированные функции Лагранжа. Теория и методы оптимизации. — М.: Наука, 1989. — 400 с.
  66. В.В., Толстоногое A.A. О непрерывных селекторах и свойствах решений дифференциальных включений с т-аккретивными операторами // Докл. АН СССР. — 1990. — Т. 315, № 5. С. 1035−1039.
  67. А.Ю. Программное обеспечение задач оптимального управления с терминальными ограничениями: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. — Иркутск, 1990. — 20 с.
  68. А.Ю., Жолудев А. И., Тятюшкин А. И., Эринчек Н. М. Численное решение задач оптимального управления в пакетном режиме // Пакеты прикладных программ. Опыт разработки. — Новосибирск: Наука, 1983. С. 3−17.
  69. А.Ю., Дмитриев М. Г., Тятюшкин А. И. Опыт решения задач оптимального уравления с пограничным слоем / ИрВЦ СО АН СССР. Иркутск, 1985. — 18 с. — Деп. в ВИНИТИ 09.12.1985, № 8441-В.
  70. А.Ю., Дмитриев М. Г., Тятюшкин А. И. Опыт решения задач оптимального уравления с пограничным слоем // Тез. докл. VI Всесоюзн. съезде по теор. и прикл. механике. — Ташкент, 1986. — С. 212−213.
  71. А.Ю., Дмитриев М. Г., Тятюшкин А. И. Приближенное решение сингулярно возмущенных задач оптимального управления // Тез. докл. Всесоюзн. конф. «Проблемы теоретической кибернетики». Иркутск, 1985. — Ч. II. — С. 39−40.
  72. А.Ю., Зоркалъцев В. И., Филатов А. Ю. Алгоритмы внутренних точек с неточным решением вспомогательной задачи // Дискретный анализ и исследование операций: Тез. докл. Российской конф. Новосибирск, 24−28 июня 2002 г. — Новосибирск, 2002. — С. 154.
  73. А.Ю., Касимов Н. Г., Кучеров Ю. Н. Оптимизация управления в динамических режимах ЭЭС, содержащих элементы постоянного тока. Надежность при управлении развитием и Функционированием электроэнергетических систем. — Иркутск: СЭИ, 1988. — С. 200−208.
  74. Н.И., Евтушенко Ю. Г. Пакет программ для решения задач оптимального управления. — М.: ВЦ АН СССР, 1978. — 77 с.
  75. Н.И., Фильков А. Н. Алгоритмические основы оптимизации управляемых систем с разрывной правой частью. — М.: ВЦ АН СССР, 1986. 35 с.
  76. Н.И., Фильков А. Н. Решение задач оптимального управления в системе ДИСО. М.: ВЦ АН СССР, 1986. — 67 с.
  77. В.И. Вырожденные задачи оптимального управления. — М.: Наука, 1977. 304 с.
  78. В. И. Принцип расширения в задачах оптимального управления. М.: Наука, 1985. — 288 с.
  79. В.И., Батурин В. А., Расина И. В. Приближенные методы оптимального управления. — Иркутск: Изд-во Иркут. ун-та, 1983. — 178 с.
  80. В.И., Дмитриев М. Г., Осипов Г. С. Интеллектуальная мно-гометодная технология для решения и анализа задач управления (концепция). — Переславль-Залесский, 1996. — 11 с. — (Препринт / Ин-т программных систем РАН).
  81. В.И., Константинов Г. Н. Множества достижимости управляемых систем. Связь с уравнением Беллмана / ИГУ. — Иркутск, 1981. 14 с. — Деп. в ВИНИТИ 14.08.81, № 4038−81.
  82. В.И., Константинов Г. Н. Оценка множеств достижимости управляемых систем // Динамическое управление. — Свердловск, 1979. С. 72−73.
  83. Х.Г., Моисеев А. Н., Ушаков В. Н. Об аппроксимации областей достижимости управляемых систем // ПММ. — 1998. — Т. 62, Вып. 2. С. 179−187.
  84. Х.Г., Ушаков В. Н. Дифференциальные свойства интегральных воронок и стабильных мостов // ПММ. — 1991. — Т. 55, Вып. 1. С. 72−78.
  85. Дал У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование. — М.: Мир, 1975.
  86. Де Бор К. Практическое руководство по сплайнам. — М.: Радио и связь, 1985. 304 с.
  87. В.Ф., Рубинов A.M. Приближенные методы решения экстремальных задач. — Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1968. — 179 с.
  88. В. К. Аппроксимативные методы решения дифференциальных и интегральных уравнений. — Киев: Наукова Думка, 1988. — 304 с.
  89. Дику cap В. В., Милютин А. А. Качественные и численные методы в принципе максимума. — М.: Наука, 1989.
  90. М.Г. Пограничный слой в задачах оптимального управления // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1983. — № 4. — С. 6369.
  91. М.Г., Клишевич A.M. Итерационные методы решения сингулярно возмущенных краевых задач условно устойчивого типа // ЖВМ. 1987. — Т. 27, № 12. — С. 1812−1823.
  92. В.А., Деренко Н. В. Численные методы решения задач импульсного управления, основанные на обобщенном условии стационарности // Сб. тр. Всерос. науч. школы. — Иркутск, 1994. — Т. 2. — С. 59−70.
  93. Дж., Шнабелъ Р. Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений. — М.: Мир, 1988. — 440 с.
  94. Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. — М.: Наука, 1982. — 432 с.
  95. Ю.Г., Бурдаков О. П., Голиков А. И., Жадан В. Г., Потапов М. А. Диалоговый комплекс ДИСО. Раздел нелинейного программирования (версия 2) / ВЦ АН СССР. М., 1982. — 88 с. -Деп. в ВИНИТИ 01.06.1982, № 2716−82.
  96. Ю.Г., Жадан В. Г. Об одном подходе к систематизации численных методов нелинейного программирования // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1983. — № 1. — С. 47−59.
  97. Ю.Г., Жадан В. Г. Точные вспомогательные функции в задачах оптимизации // ЖВМ и МФ. — 1990. — Т. 30, № 1. -С. 43−57.
  98. И. И. Метод штрафов в выпуклом программировании // ДАН СССР. 1967. — Т. 173, № 4. — С. 748−751.
  99. И.И. Структура и организация пакета оптимизации ОПТИМА-2 // Пакеты прикладных программ. Методы оптимизации. М.: Наука, 1984. — С. 3−25.
  100. Ю.М., Гуленко В. П., Царенко Т. Н. Конечно-разностный метод в задачах оптимального управления. — Киев: Наукова Думка, 1978.
  101. А.П., Ильин В. П. Пакеты прикладных программ как метод решения прикладных задач // Пакеты прикладных программ. Проблемы и перспективы. — М.: Наука, 1982. — С. 4−18.
  102. В. Г. Численные методы линейного и нелинейного программирования. ВЦ РАН, 2002. — 65 с.
  103. A.A., Жилинскас А. Г. Методы поиска глобального экстремума. — М.: Наука, 1991. — 248 с.
  104. А., Шалтянис В. Поиск оптимума. — М.: Наука, 1989. 128 с.
  105. А.Г. Глобальная оптимизация. Аксиоматика статистических моделей, алгоритмы, применения. — Вильнюс: Мокслас, 1986. 166 с.
  106. А.И., Тятюшкин А. И., Эринчек Н. М. Численные методы оптимизации управляемых систем // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1989. — № 4. — С. 14−31.
  107. В. И. Семейство алгоритмов метода внутренних точек // Приближенные методы анализа и оптимизации. — Иркутск: СЭИ СО АН СССР, 1985. С. 55−71.
  108. В.И. Лекции по теории управления. — М.: Наука, 1975. — 496 с.
  109. В.В. Методы вычислений на ЭВМ. — Киев: Наукова думка, 1986. 584 с.
  110. В.К., Сонин В. В. Новый подход к проблеме аппроксимации и его приложение к вариационным и минимаксным задачам //Тр. ЦАГИ. 1975. — Вып. 1646. — С. 3−23.
  111. В.А., Кротов В. Ф. Итеративный метод построения разрывных решений задач оптимального управления // АиТ. — 1995.— № 1. С. 29−43.
  112. Г. К. Алгоритм сбижаюгцихся многогранников // ЖВМ. — 1996. Т. 36, № 4. — С. 134−147.
  113. Г. К. Об одном классе адаптивных алгоритмов аппроксимации выпуклых тел многогранниками // ЖВМ. — 1992. — Т. 32, № 1. С. 136−152.
  114. Г. К. Об эффективности хаусдорфовых алгоритмов полиэдральной аппроксимации выпуклых тел // ЖВМ. — 1993. — Т. 33, № 5. С. 796−805.
  115. Г. К., Кондратьев Д. Л. Об одном методе исследования незамкнутых нелинейных моделей // Мат. моделирование. — 1992. Т. 4, № 3. — С. 105−118.
  116. Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям. — М.: Наука, 1976. — 576 с.
  117. У. Зарубежные библиотеки и пакеты программ по вычислительной математике. — М.: Наука, 1993. — 344 с.
  118. Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное обеспечение. — М.: Мир, 1998. — 575 с.
  119. Г. Дж. Метод градиентов // Методы оптимизации с приложениями к механике космического полета. — М.: Наука, 1965. — С. 101−116.
  120. Н.Е. Вычислительные методы теории оптимального управления. Л.: Изд-во ЛГУ, 1968.
  121. Н.Е. Методы последовательных оценок в задачах оптимизации управляемых систем. — Л.: Изд-во ЛГУ, 1968.
  122. Д. Системология. Автоматизация решения системных задач. — М.: Радио и связь, 1990. — 539 с.
  123. В.А. Об одном способе описания эволюции множества достижимости дифференциального включения // Тр. Мат. ин-та им. В. А. Стеклова. 1995. — Т. 211. — С. 235−242.
  124. В. А. Об уравнении множеств достижимости дифференциальных включений // Дифф. уравнения. — 1988. — № 4. — С. 629 694.
  125. В.А. Оценки множества достижимости дифференциальных включений // Мат. заметки. — 1985. — Т. 37, Вып. 6. — С. 916 925.
  126. В. А. Уравнение множеств достижимости дифференциальных включений в задачах с фазовыми ограничениями // Тр. МИАН СССР. 1988. — Т. 185. — С. 116−125.
  127. В.А., Певчих К. Э. Об одном методе аппроксимации множеств достижимости дифференциальных включений с заданной точностью // ЖВМ. 1991. — Т. 31, JV® 1. — С. 152−157.
  128. Г. Н. Нормирование воздействий на динамические системы. — Иркутск: Изд-во ИГУ, 1983. — 187 с.
  129. П.П. Сплайны в теории приближений. — Новосибирск: Наука, 1984. 352 с.
  130. Е.К. Интервальные покоординатные оценки для множеств достижимых состояний линейной стационарной системы. Ч. 1,2 // АиТ. 1980. — № 5. — С. 12−22- № 12. — С. 10−17.
  131. В. И. О сходимости одного варианта метода динамического программирования для задач оптимального управления // ЖВМ. — 1968. Т. 8, № 2. — С. 429−435.
  132. A.A. и др. Справочник по теории автоматического управления. — М.: Наука, 1987. — 712 с.
  133. H.H. Теория управления движением. — М.: Наука, 1968. 476 с.
  134. A.A., Лупян Е. А. Обзор методов реструктуризации и интеграции информационных систем. — www.citforum.ru.
  135. В.Ф. Вычислительные алгоритмы решения и оптимизации управляемых систем уравнений. Ч. 1,2 // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1975. — № 5. — С. 3−15- № 6. — С. 3−13.
  136. В. Ф. Методы решения вариационных задач на основе достаточных условий абсолютного минимума. Ч. 1−4 // АиТ. — 1962. — Т. 23, № 12. С. 1571−1583- 1963. — Т. 24, № 5. — С. 581−598- № 7. -С. 826−843- 1965. — Т. 26, № 11. — С. 24−41.
  137. В.Ф., Гурман В. И. Методы и задачи оптимального управления. — М.: Наука, 1973. — 446 с.
  138. В.Ф., Фельдман И. Н. Итерационный метод решения задач оптимального управления // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1983. № 2. — С. 160−168.
  139. И.А., Черноусько Ф. Л. Алгоритмы метода последовательных приближений для задач оптимального управления // ЖВМ. — 1972. № 1. — С. 14−34.
  140. И. А., Черноусъко Ф. Л. О методе последовательных приближений для решения задач оптимального управления // ЖВМ. — 1962. № 6. — С. 1132−1138.
  141. С. Переносимость и интероперабельность информационных систем и международные стандарты. — www.citforum.ru.
  142. А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. — М.: Наука, 1977. — 392 с.
  143. А.Б., Никонов O.E. К задаче синтеза стратегий управления. Эволюционные уравнения и многозначное интегрирование // Докл. АН СССР. 1990. — Т. 311, № 4. — С. 788−793.
  144. А.Б., Филиппова Т. Ф. Об описании множества выживающих траекторий дифференциального включения // Докл. АН СССР. 1986. — Т. 289, № 1. — С. 38−41.
  145. А.Б., Филиппова Т. Ф. Об описании множества выживающих траекторий управляемой системы // Дифф. уравнения. — 1987. Т. 23, № 8. — С. 1303−1315.
  146. А.Б., Филиппова Т. Ф. Об описании пучка выживающих траекторий дифференциального включения // Докл. АН СССР. 1986. — Т. 279, № 1.
  147. Г. А. О поведении множеств достижимости линейных мат-рично сингулярно возмущенных систем // Тр. Мат. ин-та РАН. — 1995. Т. 211. — С. 316−325.
  148. Г. М. Системы управления базами данных — коротко о главном // СУБД. 1995. — № 1−4.
  149. О.И., Горвиц Г. Г. Методы поиска локального экстремума овражных функций. — М.: Наука, 1990. — 95 с.
  150. М.Г. Программное обеспечение для решения задач численного анализа на СМ ЭВМ. — Кишинев: Штиинца, 1991. — 238 с.
  151. В. И. О построении программного обеспечения вычислительного эксперимента // Пакеты прикладных программ. Вычислительный эксперимент. — М.: Наука, 1983. — С. 83−99.
  152. В. И. О построении программного обеспечения вычислительного эксперимента // Алгоритмы и алгоритмические языки. Пакеты прикладных программ. Вычислительный эксперимент. — М.: Наука, 1983. С. 86−101.
  153. В. И. Проблемы и пути разработки программного обеспечения вычислительного эксперимента // Комплексы программ математической физики и архитектура ЭВМ: Тр. школы-семинара. — Красноярск: ВЦ АН СССР, 1988. С. 218−234.
  154. A.M. Динамика полета и управления. — М.: Наука, 1969. — 259 с.
  155. A.B. О понятии обобщенных множеств достижимости и их построении для линейных управляемых систем // Докл. АН СССР. 1980. — Т. 250, № 5. — С. 1081−1083.
  156. A.B. Численный метод построения множеств достижимости для линейной управляемой системы // ЖВМ. — 1972. № 3. -С. 785−788.
  157. A.B. Численный метод построения множеств достижимости для линейных управляемых систем с фазовыми ограничениями // ЖВМ. 1975. — Т. 1, № 1. — С. 67−78.
  158. Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов. — М.: Наука, 1986. — 232 с.
  159. A.A., Черноусько Ф. Л. Метод последовательных приближений для расчета оптимального управления // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1983. — № 2. — С. 147−159.
  160. Г. Искусство тестирования программ. — М.: Финансы и статистика, 1982. — 176 с.
  161. Г. И. Методы вычислительной математики. — М.: Наука, 1980.
  162. Л.В., Болдырев Е. А. Моделирование и разработка современных программных комплексов (на примере исследования проблемы энергетической безопасности) // Вычислительные технологии. 2002. — Т. 7, № 4. — С. 59−70.
  163. Л.В., Болдырев Е. А., Горнов А. Ю. и др. Интеграция информационных технологий в системных исследованиях энергетики / Под ред. Н. И. Воропая. — Новосибирск: Наука, 2003. — 320 с.
  164. Л.В., Горнов А. Ю., Батурин В. А. Интеграция математических и информационных технологий: методический подход и опыт реализации // Вычислительные технологии. — 2003. — Т. 8. — С. 206−213.
  165. Л.В., Горнов А. Ю., Подкаменный Д. В. Создание вычислительных ресурсов в Internet на основе унаследованного программного обеспечения // Вычислительные технологии. — 2002. — Т. 32, № 4. С. 247−253.
  166. Математическая энциклопедия: В 5 томах / Под ред. И. М. Виноградова. — М.: Сов. энциклопедия, 1982.
  167. В.М. и др. Метод векторных функций Ляпунова в теории устойчивости. — М.: Наука, 1987. — 312 с.
  168. Мелик-Гайзакян И.В., Мелик-Гайзакян М.В., Тарасенко В. Ф. Методология моделирования нелинейной динамики сложных систем. — М.: Физматлит, 2001. 272 с.
  169. М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. — М.: Мир, 1978. — 311 с.
  170. .М., Панков А. Р. Теория случайных процессов в примерах и задачах. — М.: Физматлит, 2002. — 320 с.
  171. H.H. Математика ставит эксперимент. — М.: Наука, 1979. — 224 с.
  172. H.H. Универсум, информация, общество. — М.: Устойчивый мир, 2001. 200 с.
  173. H.H. Численные методы в теории оптимальных систем. — М.: Наука, 1971. 424 с.
  174. H.H. Элементы теории оптимальных систем. — М.: Наука, 1975. 488 с.
  175. H.H., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. — М.: Наука, 1975. — 526 с.
  176. .Ш. Методы аппроксимации в задачах оптимизации и управления. — М.: Наука, 1988. — 360 с.
  177. А. И. Методы нелинейных отображений в оптимальном управлении. — Новосибирск: Наука, 1983. — 222 с.
  178. A.C., Юдин Д. Б. Сложность задач и эффективность методов оптимизации. — М.: Наука, 1979.
  179. A.C., Юдин Д. Б. Информационная сложность математического программирования // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1983. — № 1. — С. 88−117.
  180. Ю.Е. Эффективные методы в нелинейном программировании. — М.: Радио и связь, 1989. — 302 с.
  181. Ю., Фаррар Дж., Рейнгольд Э. Машинный подход к решению математических задач. — М.: Мир, 1979. — 351 с.
  182. М.С. Об аппроксимации множества достижимости для управляемого процесса // Мат. заметки. — 1987. — Т. 41, № 1. — С. 71−76.
  183. М.С. Об одном методе аппроксимации множества достижимости для управляемого процесса // ЖВМ. — 1988. — Т. 28, № 8. С. 1252−1254.
  184. М.С. Об оценке множества достижимости нелинейного управляемого объекта изнутри // Дифф. уравнения. — 1999. — Т. 35, № 11. С. 1487−1491.
  185. Е.А. Численные методы выпуклой оптимизации. — М.: Наука, 1991.
  186. А.И., Черноусько Ф. Л. Двусторонние оценки ОД управляемых систем // ПММ. 1982. — Т. 46, Вып. 5. — С. 737−744.
  187. С. Б. Метод построения множества достижимости для линейных управляемых систем с фазовыми ограничениями // ЖВМ. 1977. — № 5. — С. 1311−1315.
  188. Г. А., Феоктистов А. Г., Новопашин А. П. Инструментальные системы организации распределенных вычислений в сети Интернет (обзор). Иркутск: ИДСТУ СО РАН, 2002. — 38 с.
  189. Г. А., Феоктистов Д. Г. Генерация управляющей программы пакета прикладных программ в метасистеме САТУРН // Пакеты прикладных программ. Технология разработки. — М.: Наука, 1984. С. 4−14.
  190. В.Я., Поляк Б. Т., Ребрий В. А., Третьяков Н. В. Опыт решения задач оптимального управления // Выч. методы и программирование. 1967. — Вып. 9. — С. 179−192.
  191. Дж. Введение в параллельные и векторные методы решения линейных систем. — М.: Мир, 1991. — 367 с.
  192. Дж., Рейнболдт В. Итерационные методы решения систем уравнений со многими неизвестными. — М.: Мир, 1975.
  193. Ю.С., Васильев Ф. П., Потапов М. М. Основы метода динамической регуляризации. — М.: Изд-во МГУ, 1999. — 237 с.
  194. А.И. Дифференциальное уравнение невыпуклых множеств достижимости // Мат. заметки. — 1985. — Т. 37, № 5. — С. 717−726.
  195. А.И. Необходимое и достаточное условие выпуклости множеств достижимости дифференциальных включений // Мат. заметки. 1987. — Т. 41, № 2. — С. 207−215.
  196. А.И. Уравнение множеств достижимости // Сиб. мат. журн. 1986. — Т. 25, № 4. — С. 143−154.
  197. А.И., Панасюк В. И. Асимптотическая магистральная оптимизация управляемых систем. — Минск: Наука и техника, 1986. — 296 с.
  198. А.И., Панасюк В. И. Об одном уравнении, порождаемом дифференциальным включением // Мат. заметки. — 1980. — Т. 27, № 3. С. 429−437.
  199. А.И., Панасюк В. И. Уравнение областей достижимости и их применение в задачах оптимального управления // АиТ. — 1982. № 5. — С. 67−68.
  200. В.В., Поттосин И. В., Светланова Ф. Г. Принципы построения базового системного обеспечения пакетов прикладных программ // Пакеты прикладных программ. Системное наполнение. — М.: Наука, 1984. С. 12−28.
  201. Ф.И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ. — М.: Высшая школа, 1989. — 367 с.
  202. Ю.П. Изменение корректности при эквивалентных преобразованиях математических моделей // Сорос, обр. журн. — 2000. — Т. 6, № 12. С. 114−118.
  203. Ю.П. Оптимальное управление электроприводом. — Л.: Энергия, 1971. С. 49−50.
  204. Ю.П., Петров Л. Ю. Неожиданное в математике и его связь с авариями и катастрофами последних лет. — СПб.: Изд-во СПбГУ, 2000. 115 с.
  205. Д.В., Болдырев Е. А., Горнов А. Ю. Разработка удаленного доступа к пакету прикладных программ для решения задач оптимального управления // Тр. II Межрег. школы-семинара «Распределенные кластерные вычисления». — Красноярск, 2002. — С. 1−8.
  206. В.А. К задаче определения возможных состояний нестационарной линейной системы // АиТ. — 1975. — № 7. — С. 187−189.
  207. Д. Математика и правдоподобные рассуждения. — М.: Наука, 1975. 464 с.
  208. Д. Математическое открытие. — М.: Наука, 1976. — 448 с.
  209. Э. Численные методы оптимизации. Единый подход. — М.: Мир, 1974.
  210. Е.С. Необходимые условия в задаче оптимизации с дифференциальным включением // Тр. Мат. ин-та РАН. — 1995. — Т. 211. С. 387−400.
  211. . Т. Введение в оптимизацию. — М.: Наука, 1983. — 382 с.
  212. . Т., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002. — 303 с.
  213. JI.C., Болтянский В. Г., Гамкрелидзе Р. В., Мищенко Е. В. Математическая теория оптимальных процессов. — М.: Наука, 1961. 384 с.
  214. B.C., Федоренко Р. П. О стандартной программе решения задач оптимального управления. — М., 1983. — 32 с. — (Препринт / ИПМ АН СССР).
  215. B.C., Федоренко Р. П. Комплекс программ для приближенного решения задач оптимального управления (Описание применения). М.: ИПМ АН СССР, 1984. — 56 с.
  216. И.И., Виленкин С. Я., Медведев И. Л. Параллельные вычислительные системы с общим управлением. — М.: Энергоатом-издат, 1983.
  217. Ф., Шеймос М. Вычислительная геометрия. Введение. М.: Мир, 1989. — 478 с.
  218. А.П. О множествах достижимости в банаховом пространстве // Вестник Харьков, ун-та. — 1979. — № 177. — С. 27−35.
  219. А.И. Элементы теории оптимальных дискретных процессов. — М.: Наука, 1973. 255 с.
  220. .П. Выпуклый анализ и экстремальные задачи. — М.: Наука, 1980.
  221. В.Н. Метод линеаризации. — М.: Наука, 1979. — 208 с.
  222. В.Н. Необходимые условия экстремума. — М.: Наука, 1982.
  223. В.Н., Данилин Ю. М. Численные методы в экстремальных задачах. — М.: Наука, 1975.
  224. Ю.В., Устинов C.M., Черноруцкий И. Г. Численные методы решения жестких систем. — М.: Наука, 1979. — 208 с.
  225. М.Н., Кучеров Ю. Н. Модель анализа надежности основных сетей ЕЭЭС, содержащих передачи постоянного тока // Анализ и оптимизация надежности объединенных энергосистем. — Фрунзе, 1985. С. 44−46.
  226. A.A., Гулин A.B. Численные методы. — М.: Наука, 1989. 432 с.
  227. A.A., Михайлов А. П. Математическое моделирование. — М.: Физматлит, 2001. — 320 с.
  228. Сеа Ж. Оптимизация. Теория и алгоритмы. — М.: Мир, 1973. — 244 с.
  229. Э.П., Уайт Ч.С. Ш. Оптимальное управление системами. — М.: Радио и связь, 1982.
  230. Ю.Б., Шагаев Ч. Условия выпуклости множества достижимости // Известия Туркмен. АН СССР. 1978. — № 6. — С. 3−8.
  231. Г. В. Уточнение оценки нижней грани функционала в задаче оптимального управления // Сб. тр. Всерос. науч. школы. — Иркутск, 1995. Т. 4.
  232. В. А. Некоторый вычислительный опыт решения задач нелинейного программирования // Математические методы решения экономических задач. — М.: Наука, 1977. — Т. 7. — С. 51−69.
  233. В.А., Нестеров Ю. Е., Пурмаль Е. И. Пакет анализа оптимизационных экономических моделей — ППП «ПАОЭМ ЕС ЭВМ». Нелинейное программирование. — М.: ЦЭМИ АН СССР, 1980. — 55 с.
  234. Советский энциклопедический словарь / Под ред. A.M. Прохорова. — М.: Сов. энциклопедия, 1981. — 1600 с.
  235. В.А. Вариационный принцип максимума и методы линеаризации в задачах оптимального управления. — Иркутск: Изд-во Иркут. ун-та, 1989. — 160 с.
  236. В.А. Вычислительные методы оптимального управления. — Иркутск: Изд-во Иркут. ун-та, 1982. — 110 с.
  237. В.А. Итерационные методы решения задач оптимального управления. — М.: Физматлит, 2000. — 160 с.
  238. C.B., Субботин Ю. Н. Сплайны в вычислительной математике. — М.: Наука, 1976. — 248 с.
  239. Л.Н., Кукушкина О. В., Поликарпов А. А., Столярова Е. М. Новостная машина для экспресс-анализа текстовых потоков электронных СМИ. М., 2004. — 12 с. — (Препринт / МФТИ).
  240. Л.Н., Новик К.В. Joiner-сеть для моделирования взаимодействующих параллельных процессов. — М., 2005. — 4 с. — (Препринт / МФТИ).
  241. JI.H., Новик K.B. Струйный анализ временных рядов // Моделирование процессов управления и обработки информации. — М.: МФТИ, 1999. С. 198−212.
  242. A.C. Минимизация разности двух выпуклых функций. — Иркутск: Изд-во Иркут. ун-та, 2002. — 52 с.
  243. A.C., Шаранхаева Е. В. О невыпуклой задаче оптимального управления // Журн. вычисл. математики и мат. физики. 2005. — Т. 45, № 10. — С. 1785−1800.
  244. Р. Г. Численные методы многоэкстремальной оптимизации. М.: Наука, 1978. — 238 с.
  245. . Г. О структуре множества достижимости для управляемых систем с инерцией // Мат. заметки. — 1991. — Т. 49, № 2. — С. 150−151.
  246. А.И., Ченцов А. Г. Оптимизация гарантии в задачах управления. — М., 1981.
  247. С.И. О выпуклости достижимых множеств одного класса динамических систем // Управляемые системы. — Новосибирск, 1979. № 18. — С. 59−64.
  248. А.Г., Тимохов A.B., Федоров В. В. Курс методов оптимизации. — М.: Наука, 1986.
  249. Д., Куо В. С. Оптимальное управление и математическое программирование. — М.: Наука, 1975. — 216 с.
  250. А.Т., Уланова ТА. Об управлении пучком траекторий с помощью систем функций // Дифф. уравнения. — 1981. № 6. -С. 1132−1134.
  251. А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979. — 288 с.
  252. A.A. Дифференциальные включения в банаховом пространстве. — Новосибирск: Наука, 1986. — 295 с.
  253. A.A. Об уравнении интегральной воронки дифференциального включения // Мат. заметки. — 1982. — Т. 32, № 6. — С. 841−852.
  254. A.A. О структуре множества решений дифференциального включения с невыпуклой правой частью // УМН. — 1981. — № 4. С. 226−227.
  255. A.A. Свойства множеств достижимости эволюционных включений и управляемых систем субдифференциального типа // Сиб. мат. журн. 2004. — Т. 45, № 4. — С. 920−945.
  256. Труды Междунар. конф. «Идентификация систем и задачи управления». SICPRO-2000. 26−28 сентября 2000 г. М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2000.
  257. Л.М., Плотников П. В. Основы численных методов. — М.: Физматлит, 2002. — 304 с.
  258. А.И. Численные методы решения задач оптимального управления с ограничениями на фазовые координаты // Изв. РАН. Теория и системы управления. — 1998. — N2 2. — С. 127−133.
  259. А.И. Мультиметодная технология и параллельные вычисления в задачах оптимального управления // Тр. XII Байкальской Междунар. конф. «Методы оптимизации и их приложения». — Иркутск, 2001. Т. 2. — С. 172−178.
  260. А.И. Мультиметодные алгоритмы для численного решения задач оптимального управления //Тр. АНН «Нелинейные науки на рубеже тысячелетий». — 2001. — С. 79−94.
  261. А.И. Мультиметодные алгоритмы оптимизации управления // Материалы науч.-метод. семинара «Информационные технологии в образовании и науке». — Иркутск, 2001. — С. 52−54.
  262. А.И. Параллельные алгоритмы для расчета оптимального управления // Тр. III Междунар. конф. «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». — Самара: ИПУСС РАН, 2001. С. 265−271.
  263. А.И. Параллельные вычисления в задачах оптимального управления // Сиб. ЖВМ СО РАН. Новосибирск, 2000. — Т. 3, № 2. — С. 181−190.
  264. А.И. ППП КОНУС для оптимизации непрерывных управляемых систем // Пакеты прикладных программ: Опыт использования. — М.: Наука, 1989. — С. 63−83.
  265. А. И. Численные методы и программные средства оптимизации управляемых систем. — Новосибирск: Наука, 1992. — 193 с.
  266. А.И. Численные методы решения задач оптимального управления с ограничениями на фазовые координаты // Изв. АН. Теория и системы управления. — 1998. — № 2. — С. 127−133.
  267. Дж., Райнш К. Справичник алгоритмов на языке АЛГОЛ. Линейная алгебра. — М.: Машиностроение, 1976. — 389 с.
  268. Д. Руководство по созданию документации для математического обеспечения. — М.: Наука, 1975. — 128 с.
  269. В.Н., Хрипунов А. П. О приближенном построении интегральных воронок дифференциальных включений // ЖВМ. — 1994. Т. 34, № 7. — С. 965−977.
  270. М., Прата С., Мартин Д. Язык Си. М.: Мир, 1988. — 512 с.
  271. Р.П. Приближенное решение задач оптимального управления. — М.: Наука, 1978. 488 с.
  272. В.В. Численные методы максимина. — М.: Наука, 1979.
  273. А.Ф. Дифференциальные уравнения с многозначной разрывной правой частью // Докл. АН СССР. 1963. — Т. 151, № 1. -С. 65−68.
  274. Дж. Программное обеспечение и его разработка. — М.: Мир, 1985. 368 с.
  275. A.M. Об угловых точках границ областей достижимости // ПММ. 1983. — Т. 47, Вып. 4. — С. 566−574.
  276. Дж., Малькольм М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений. — М.: Мир, 1980. — 279 с.
  277. E.H. Параметризация множества управляемости линейной динамической системы // Тр. Мат. ин-та РАН. — 1995. — Т. 211. — С. 401−410.
  278. Э., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений // Жесткие и дифференциально-алгебраические задачи. М.: Мир, 1999. — 685 с.
  279. Э., Нерсетт С., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Нежесткие задачи. — М.: Мир, 1990. — 512 с.
  280. Г. Информация и самоорганизация.— М.: Мир, 1991.
  281. Д. Прикладное нелинейное программирование. — М.: Мир, 1975. 534 с.
  282. Дж., Уатт Дж. Современные численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. — М.: Мир, 1979. — 312 с.
  283. М., Клич А., Кубичек М., Марек М. Методы анализа нелинейных динамических моделей. — М.: Мир, 1991. — 368 с.
  284. Э., Лундерштедт Р. Численные методы оптимизации. — М.: Машиностроение, 1981. — 192 с.
  285. М.М. Необходимые и достаточные условия оптимальности в форме уравнения Беллмана // Докл. АН СССР. — 1978. — Т. 242, № 5. С. 1023−1026.
  286. М.М. Точное описание множеств достижимости и условия глобальной оптимальности динамических систем // АиТ. — 1988. № 5. — С. 62−70- № 7. — С. 70−80.
  287. С. Множество достижимости для билинейных систем // Вестник МГУ. Вычисл. математика и кибернетика. — 1985. № 4. — С. 52−57.
  288. А.Г. Допустимые множества и их релаксации. I: Краевые задачи. — Пермь: Перм. политех, ин-т, 1990. —- С. 185−196.
  289. А.К. Модель динамики лесонасаждений лесхоза и ее применение для решения прогнозных задач // Планирование и прогнозирование природно-экономических систем. — Новосибирск: Наука, 1984. С. 69−81.
  290. А.К., Горнов А. Ю. Оптимизация лесопользования в таежных лесах лесосырьевой базы Усть-Илимского ЛПК // Оптимизация геосистем. — Иркутск: Ин-т географии СО АН СССР, 1991. — С. 99−112.
  291. Ф. Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. М.: Наука, 1988. — 319 с.
  292. Ф.Л. Эллипсоидальные оценки области достижимости управляемой системы // ПММ. — 1981. — Т. 45, Вып. 1. — С. 11−19.
  293. Ф.Л., Баничук В. П. Вариационные задачи механики и управления. — М.: Наука, 1973. — 238 с.
  294. В.К. Решение невыпуклых нелинейных задач оптимизации. М.: Наука, 1983. — 256 с.
  295. Л. И. Об одном численном методе решения задач оптимального управления // ЖВМ. 1962. — Т. 2, № 3. — С. 488−491.
  296. А.И. Параметрическое представление интегральной воронки дифференциального включения // ЖВМ. — 1998. — Т. 38, № И. С. 1795−1800.
  297. Т.М. О применении градиентного метода в задачах оптимального управления // Космические исследования. — 1986. — № 5. — С. 651−669.
  298. Agrachev A.A., Gamkrelidze R.V. Symplectic methods for optimizations and control // Geometry of feedback and optimal control. N.Y.: M. Dekker, 1998. — P. 19−77.
  299. Barzilai J., Borwein J.M. Two point step size gradient methods // IMA J. of Numerical Analysis. 1988. — № 8. — P. 141−148.
  300. Behrens D., Caulkins J.P., Tragler G., Haunschmied J.L., Feichtinger G. A dynamic model of drug initiation: implications for treatment and drug control // Mathematical Biosciences. — 1999. — Vol. 159. P. 1−20.
  301. Betts J.T. Practical Methods for Optimal Control Using Nonlinear Programming. Philadelphia: SIAM, 2001. — 190 p.
  302. Birgin E., Evtushenko Yu.G. Automatic Differentiation and Spectral Projected Gradient Methods for Optimal Control Problems // Optimization Methods k Software. 1998. — Vol. 10, № 2. — P. 125 146.
  303. Blatt M., Schittkowski K. PDECON: A FORTRAN code for solving optimal control problems based on ordinary, algebraic and partialdifferential equations: Report, Department of Mathematics, University of Bayreuth, 1997.
  304. Bondarenko A., Bortz D., More J. A Collection of Large — Scale Nonlinearly Constrained Optimization Test Problems // Optimization Online. — 1998. — Vol. 20. — citeseer.ist.psu.edu/383 097.html.
  305. Bressan A., Piccoli B. A Baire Category Approach to the Bang-Bang Property: Ref. S.I.S.S.A. 70/92/M. 21 p.
  306. Bressan A., Colombo G. Generalized Baire category and differential inclusions in Banash spaces //J- Differential Equations. — 1988. — Vol. 76. P. 135−158.
  307. Brockett R. W. On the reachable set for bilinear systems // Lect. Notes Econ. and Math. Syst. 1975. — Vol. 111. — P 54−63.
  308. Buckley A. A portable package for testing minimization algorithms // Proc. of COAL Conf. on Math. Progr. Colorado, 1982.
  309. Cellina A., Ornelas A. Representation of the Attainable Set for Lipschitzian Differential Inclusions // Rocky mountain J. Math. — 1992. Vol. 22, № 1. — P. 117−124.
  310. Chernousko F.L. Ellipsoidal Bounds on Solutions of linear Differential Equations with Uncertain Matrices // Proc. of the Intern. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. Pereslavl-Zalessky, 1998. — P 5.
  311. Cowell W.R., Fosdick L.D. A Program for Development of High Quality Mathematical software // University of Colorado Department of Computer Science Report CU-CS-070−75. 1975.
  312. Cowell W.R., Fosdick L.D. Mathematical software production. Mathematical software. III. — Academic Press, 1977. — P. 195−224.
  313. Crowder H.P., Dembo R.S., Mulvey J.M. Reporting computational experiments in mathematical programming // Math. Programming. — 1978. Vol. 15. — P. 316−329.
  314. Czyzyk J., Mesnier M., More J. The NEOS (Network-Enabled Optimization System) Server: Technical Report 97/02, Optimization Technology Center, February 1997.
  315. Dadebo S., Luus R. Optimal control of time-delay systems by dynamic programming // Optimal Control Application & Methods. — 1992. — № 13. P. 29−41.
  316. Denkowski Z., Migorski S., Mortola S. Differential inclusions and minimizing movements. — Pisa, 1993. — (Preprint / SNS Pisa- № 36).
  317. DiPillo G., Grippo L. A new class of augmented Lagrangians in nonlinear programming // S.J.C.O. 1979. — № 17. — P. 618−628.
  318. Dmitriev M.G., Soltanov S.T. Asymptotics of Outer Attainability Sets Ellipsoidal Estimates for Linear Singularity Perturbed Control Systems // Proc. of the Intern. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 711, 1998. Pereslavl-Zalessky, 1998. — P. 6.
  319. Donchev A.L., Farkhi E.M. Error estimates for discretized differential inclusions // Computing. 1989. — Vol. 41. — P. 349−358.
  320. Dontchev A.L., Hager W. W. Euler approximation of the feasible set // Numer. Funct. Anal, and Optimiz. 1994. — Vol. 15, № 3&4. — P. 245 261.
  321. Donchev A.L., Lempio F. Difference methods for differential inclusions: A survey // SIAM Rev. 1992. — Vol. 34, № 2.
  322. Feichtinger G., Gornov A.Yu., Bockmelder E.P. An Approach to Mathematical Modelling of Age-Specific Social and Economic Processes // Тр. XII Байкальской Междунар. конф. «Методы оптимизации и их приложения». — Иркутск, 2001. — Т. 2. — С. 216−221.
  323. Figurina T.Yu., Ovseevich A.L. Limit Behavior of Attainable Sets of Singularity Perturbed Linear Control Systems // Proc. of the Intern. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. — Pereslavl-Zalessky, 1998. P.6−8.
  324. Fletcher R. Practical Methods of Optimization. Vol. 1, 2. N.Y., 1980- 1981.
  325. Floudas C.A., Pardalos P.M. A Collection of Test Problems for Constrained Global Optimization Algorithms. — Springer-Verlag, 1990. 180 p.
  326. Ford B. Parameterization of the environment for transportable numerical software // ACM Trans, on Numer. Soft. — 1978. № 4. -P. 100−103.
  327. Forsythe G. Algorithms for scientific computations // Comm. ACM. — 1966. № 9. — P. 255−256.
  328. Frankowska H. Contingent cones to reachable sets of control systems // SIAM J. Contr. and Optimiz. 1989. — Vol. 27, № 1. — P. 170−198.
  329. Gill P.E., Murray W., Picken S.M., Wright M.H. The design and structure of a Fortran program library for optimization // ACM Trans, on Math. Soft. 1979. — № 5. — P. 259−283.
  330. Gornov A.Yu. On a Class of Algorithms for Constructing Internal Estimates of Reachable Set // Proc. of the Intern. Workshop DIC-98. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. Pereslavl-Zalessky, 1998. -P. 10−12.
  331. Grienwank A.O. Generalized descent for global optimization // J. Optimiz. Theory and Applic. 1981. — Vol. 34, № 1. — P. 11−39.
  332. Griewank A. On Automatic Differentiation // Mathematical Programming: Recent Developments and Applications. — Kluwer Academic Publ., 1989. P. 83−108.
  333. Grippo L., Lampariello F., Lucidi S. A nonmonotone line search technique for Newton’s method // SIAM J. on Numerical Analysis. — 1986. Vol. 23. — P. 707−716.
  334. Gurman V.l. Representation of Relaxed Control Systems // Proc. of the Intern. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. — Pereslavl-Zalessky, 1998. P. 12−14.
  335. Hackl G. Reachable sets, Control Sets and their Compupation: Dissertation. — Universitat Augsburg, Augsburger Mathematische Schriften Bend, 1996.
  336. Hajek 0., Loparo K.A. Bilinear control: geometric properties of reachable sets // Lect. Notes Econ. and Math. Syst. — 1988. — Vol. 302. P. 262−273.
  337. Han S.P., Mangasarian O.L. Exact penalty function in nonlinear programming // Math. Programming. — 1979. — № 17. — P. 251−269.
  338. Hock W., Schittkowski K. Test examples for Nonlinear Programming Codes // Lecture Notes in Economics and Math. Systems. Vol. 187. — N.Y.: Springer-Verlag, 1981. 177 p.
  339. Program Direcyions for Computational Mathematics: Unnumbered report. Dept. of Energy / Ed. by R.E. Huddleston. — Washington, D.C., 1979.
  340. Jacson R., Mulvey J. A critical review of comparisons of mathematical programming algorithms and software (1953−1977) // J. of Research of the National Bureau of Standards. 1978. — Vol. 83, № 6. — P. 563−584.
  341. Junkins J.L., Turner J.D. Optimal Continuous Torgue Attitude Maneuvers // Paper 78−1400 AIAA Astrodynamic Conf. Paloalto. — Calif, 1978.
  342. Kastner-Maresch A. Implicit Runge-Kutta methods for differential inclusions // Numer. Funct. Anal, and Optimiz. — 1991. — Vol. 11, №- 9/10.
  343. Krener A. J., Schattier H. The structure of small-time reachable sets in low dimensions // SIAM J. Contr. and Optim. 1989. Vol. 27, № 1.-P. 120−147.
  344. Krotov V.F. Global methods in optimal control theory. — N.Y.: Marcel Dekker Inc., 1996.
  345. Kurzhanski A.B. On Reachability Problems for Uncertain Systems // Proc. of the Intern. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. — Pereslavl-Zalessky, 1998. P. 14−17.
  346. Kurzhanski A.B., Valyi I. Ellipsoidal techniques for dynamic systems: Control synthesis for uncertain systems // Dynamics and Control. — 1992. Vol. 2, № 2. — P. 87−111.
  347. Kurzhanski A.B., Valyi I. Ellipsoidal techniques for dynamic systems // Dynamics and Control. 1991. — Vol. 1. — P. 357−378.
  348. Lempio F. Modified Euler methods for differential inclusions // Proc. of Workshop on Set-Valued Anal. Bulgaria, Sept. 17−21, 1990. -Pamporovo (Bulgaria), 1990.
  349. Lempio F. Euler’s method revisited // Тр. Мат. ин-та РАН. — 1995. — Т. 211. С. 473−494.
  350. Lotov A.V. Generalized reacable sets method in multiple criteria problems // Methodology and Software for Interactive Decision Support. N.Y.: Springer, 1986. — Vol. 337, — P. 250−256.
  351. Lyness J.N. A benchmark experiments for minimization algorithms // Math. Сотр. 1979. — № 33. — P. 249−264.
  352. Mayne D.O., Polak E. First order strong variation algorithms for optimal control // JOTA. 1975. — Vol. 16, № ¾. — P. 277−301.
  353. Miller H. W. Reengineering Legacy Software Systems. — Digital Press, 1998. 250 p.
  354. More J.J. Notes on optimization software // Technical Report of NATO Advanced Research Institute Conf. on Nonlinear optimizatiom, Cambridge (UK), 1981 / Ed. by M.J.D. Powell. N.Y.: Academic Press, 1982. — P. 339−352.
  355. More J. J., Garbow B.S., Hillstrom K.E. Testing unconstrained optimization software // ACM Trans, on Math. Soft. — 1981. — Vol. 7, № 1. P. 17−41.
  356. More J.J., Wright S.J. Optimization Software Guide. — Philadelphia- Pennsylvania: SIAM Publications, 1993.
  357. Murtagh B.A., Saunders M.A. MINOS 5.4 User’s Guide: Report SOL 83−20R, Systems Optimization Laboratory, Stanford University, December 1983 (revised February 1995). — 135 p.
  358. Newbery A.C.R. The Boeing library and handbook of mathematical routines // Mathematical Software. — 1971. — P. 153−169.
  359. Niepage H.-D., Wendt W. On the discrete convergence of multistep methods for differential inclusions // Numer. Funct. Anal, and Optimiz. 1987. — Vol. 9, № 5/6. — P. 591−617.
  360. Nikolskii M.S. Some Theorems about Govering and their Applications for Estimations of Reachable sets from within // Proc. of the Intern.
  361. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. — Pereslavl-Zalessky, 1998. P. 17−19.
  362. Raczynski S. Differential Inclusions in System Simulation // Transaction of the SCS. 1996. — Vol. 13, № 1. — P. 47−54.
  363. Rice J.R. Software for numerical computation // Research Directions in Software Technology. Cambrige, 1979. — P. 688−708.
  364. Runge C. Ueber die numerische Auflosung von Differentialgleichungen // Math. Ann. 1895. — Bd. 46, № 2. -S. 167−178.
  365. Schittkowski K. Nonlinear Programming Codes. — Berlin: SpringerVerlag, 1980. 242 p.
  366. Schwartz A., Polak E. Consistent approximations for optimal control problem based on Runge-Kutta integration // SIAM J. Control Optimization. — 1996. Vol. 34, № 4.
  367. Schweiger V., Rojnuckarin A., Floudas C.A. MINOPT: A Software Package for Mixed-Integer Nonlinear Optimization. — Princeton: Princeton University, 1996.
  368. Shekel J. Test function for multimodal search technique // Proc. of 5th Princeton Conf. Inform. Sei. Systems. — Princeton, 1971. — P. 354−359.
  369. Sidorenko G.V., Verkhozina I.O. Estimation of the Solutions to the Integral Funnel Equations // Proc. of the Intern. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. Pereslavl-Zalessky, 1998. — P. 19−21.
  370. Smith B.T., Boyle J.M., Cody W.J. The NATS approach to quality software // Software for Numer. Math. / Ed. by D.J. Evans. — N.Y.: Academic Press, 1974. P. 393−405.
  371. Taubert K. Converging multistep methods for initial value problems involving multivalued maps // Computing. — 1981. — Vol. 27. — P. 123 136.
  372. Teo K.L., Goh C.J., Wong K.H. A Unified Computational Approach to Optimal Control Problems // Pitman Monographs and Surveys in Pure and Applied Mathematics. — N.Y.: John Wiley & Sons, 1991.
  373. Tjatjushkin AT. The Multiprocessor Technology of a Search for Optimal Control // Proc. of the Intern. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 711, 1998. Pereslavl-Zalessky, 1998. — P. 72−74.
  374. Tolstonogov A.A. Topological Properties of the «State-Control» Pairs for Nonlinear First Order Evolution Control Systems and their Applications // Proc. of the Intern. Workshop. Pereslavl-Zalessky, Sept. 7−11, 1998. Pereslavl-Zalessky, 1998. — P. 21.
  375. Towards Global Optimization / Ed. by L.C.W. Dixon, G.P. Szego. — Amsterdam: North-Holland Publ. Company, 1978. — 363 p.
  376. Towards Global Optimization. 2 / Ed. by L.C. W. Dixon, G.P. Szego. — Amsterdam: North-Holland Publ. Company, 1978. — 400 p.
  377. Vakhrameev S.A. On the reachable sets and bang-bang theorems for nonlinear smooth control systems of constant rank // Proc. of First Asian. Contr. Conf. (ASCC). Tokyo, July 27−30, 1994.
  378. Valyi I. Ellipsoidal approximations in problems of control // Modelling and adaptive control. N.Y.: Springer-Verl., 1988. — P. 361−384.
  379. Vasiliev 0. V. Optimization methods. — Florida: World Federation Publisher Comp., 1996.
  380. Veliov V.M. Second order discrete approximation to strongly convex differential inclusions // Syst. and Control Lett. — 1989. — Vol. 13. — P. 263−269.
  381. Winter R. A characterization of the reachable set for non-linear control systems // SIAM J. Contr. and Optimiz. 1980. — № 6. — P. 599−610.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!