Выводы о целесообразности выбора методов сжатия данных. Методы сжатия. Передача по электронной почте
Оптимальные САУ это системы в которых управление осуществляется таким образом что требуемый критерий оптимальности имеет экстремальное значение. Граничные условия определяющие начальное и требуемое конечное состояния системы технологическая цель системы. tн Её ставят в тех случаях когда особый интерес представляет среднее отклонение в течение определённого интервала времени и задача системы управления обеспечить минимум этого интеграла...
Поделитесь работой в социальных сетях
Если эта работа Вам не подошла внизу страницы есть список похожих работ. Так же Вы можете воспользоваться кнопкой поиск
Воронов А.А., Титов В.К., Новогранов Б.Н. Основы теории автоматического регулирования и управления. М.: Высшая школа, 1977. 519с. С. 477 491.
Оптимальные САУ это системы, в которых управление осуществляется таким образом, что требуемый критерий оптимальности имеет экстремальное значение.
Примеры оптимального управления объектами:
- Управление движением ракеты с целью достижения ею заданной высоты или дальности при минимальном расходе горючего;
- Управление перемещением приводимого двигателем механизма, при котором минимизировались бы затраты энергии;
- Управление атомным реактором, при котором максимальна производительность.
Задача оптимального управления формулируется следующим образом:
“Найти такой закон изменения во времени управления u (t ), при котором система при заданных ограничениях перейдёт из одного заданного состояния в другое оптимальным образом в том смысле,что функционал I , выражающий качество процесса, получит при найденном управлении экстремальное значение “.
Чтобы решить задачу оптимального управления, необходимо знать:
1.Математическое описание объекта и среды, связывающее значения всех координат исследуемого процесса,управляющих и возмущающих воздействий;
2.Ограничения физического характера на координаты и закон управления, выраженные математически;
3. Граничные условия, определяющие начальное и требуемое конечное состояния системы
(технологическая цель системы);
4.Целевую функцию (функционал качества
математическая цель).
Математически критерий оптимальности чаще всего представляют в виде:
t к
I =∫ f o [ y (t ), u (t ), f (t ), t ] dt + φ [ y (t к ), t к ], (1)
t н
где первое слагаемое характеризует качество управления на всём интервале (t н , t н ) и называется
интегральной составляющей, второе слагаемое
характеризует точность в конечный (терминальный) момент времени t к .
Выражение (1) называется функционалом, так как I зависит от выбора функции u (t ) и получающегося при этом y (t ).
Задача Лагранжа. В ней минимизируется функционал
t к
I=∫f o dt.
t н
Её ставят в тех случаях, когда особый интерес представляет среднее отклонение в течение
определённого интервала времени, и задача системы управления обеспечить минимум этого интеграла (ухудшение качества продукции, убыток и т.п.).
Примеры функционалов:
I =∫ (t ) dt критерий минимальной ошибки в установившемся режиме, где x (t )
- отклонение управляемого параметра от заданного значения;
I =∫ dt = t 2 - t 1 = > min критерий максимального быстродействия САУ;
I =∫ dt = > min критерий оптимальной экономичности.
Задача Майера. В этом случае минимизируемым является функционал, определяемый только терминальной частью, т.е.
I = φ =>min.
Например, для системы управления ЛА, описываемым уравнением
F o (x , u , t ),
можно поставить следующую задачу: определить управление u (t ), t н ≤ t ≤ t к так, чтобы за
заданное время полёта достичь максимальной дальности при условии, что в конечный момент времени t к ЛА совершит посадку, т.е. x (t к ) =0.
Задача Больца сводится к задаче минимизации критерия (1).
Базовыми методами решения задач оптимального управления являются:
1.Классическое вариационное исчисление теорема и уравнение Эйлера;
2.Принцип максимума Л.С. Понтрягина;
3.Динамическое программирование Р. Беллмана.
УРАВНЕНИЕ И ТЕОРЕМА ЭЙЛЕРА
Пусть задан функционал:
t к
I =∫ f o dt ,
t н
где некоторые дважды дифференцируемые функции, среди которых необходимо найти такие функции (t ) или экстремали , которые удовлетворяют заданным граничным условиям x i (t н ), x i (t к ) и минимизируют функционал.
Экстремали отыскиваются среди решений уравнения Эйлера
I = .
Для установления факта минимизации функционала необходимо удостовериться, что вдоль экстремалей выполняются условия Лагранжа:
аналогичные требованиям положительности второй производной в точке минимума функции.
Теорема Эйлера: “Если экстремум функционала I существует и достигается среди гладких кривых, то он может достигаться только на экстремалях”.
ПРИНЦИП МАКСИМУМА Л.С.ПОНТРЯГИНА
Школа Л.С.Понтрягина сформулировала теорему о необходимом условии оптимальности, сущность которой в следующем.
Допустим, что дифференциальное уравнение объекта вместе с неизменяемой частью управляющего устройства заданы в общей форме:
На управление u j могут накладываться ограничения, например, в виде неравенств:
, .
Цель управления состоит в переводе объекта из начального состояния (t н ) в конечное состояние (t к ). Момент окончания процесса t к может быть фиксированным или свободным.
Критерием оптимальности пусть будет минимум функционала
I = dt .
Введём вспомогательные переменные и образуем функцию
Fo ()+ f () f ()+
Принцип максимума гласит, что для оптимальности системы, т.е. для получения минимума функционала, необходимо существование таких ненулевых непрерывных функций, удовлетворяющих уравнению
Что при любом t , находящемся в заданном диапазоне t н≤ t ≤ t к , величина Н, как функция допустимого управления, достигает максимума.
Максимум функции Н определяется из условий:
если не достигает границ области, и как точная верхняя грань функции Н по в противном случае.
Динамическое программирование Р.Беллмана
Принцип оптимальности Р.Беллмана:
“ Оптимальное поведение обладает тем свойством, что, каковы бы ни были первоначальное состояние и решение в начальный момент, последующие решения должны составлять оптимальное поведение относительно состояния, получающегося в результате первого решения.”
Под “поведением” системы следует понимать движение этих систем, а термин “решение” относится к выбору закона изменения во времени управляющих сил.
В динамическом программировании процесс поиска экстремалей разбивается на n шагов, в то время как в классическом вариационном исчислении ведётся поиск экстремали целиком.
Процесс поиска экстремали базируется на следующих предпосылках принципа оптимальности Р.Беллмана:
- Каждый отрезок оптимальной траектории является сам по себе оптимальной траекторией;
- Оптимальный процесс на каждом участке не зависит от его предыстории;
- Оптимальное управление (оптимальная траектория) ищется с помощью попятного движения [от y (T ) к y (T -∆) , где ∆ = Т/ N , N число участков разбиения траектории, и т.д.].
Эвристически уравнения Беллмана для требуемых постановок задач выведены применительно к непрерывным и дискретным системам.
Адаптивное управление
Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB . СПб.: Наука, 1999. 467с. Глава 12.
Воронов А.А., Титов В.К., Новогранов Б.Н. Основы теории автоматического регулирования и управления. М.: Высшая школа, 1977. 519с. С. 491 499.
Анхимюк В.Л., Опейко О.Ф., Михеев Н.Н. Теория автоматического управления. Мн.: Дизайн ПРО, 2000. 352с. С. 328 340.
Необходимость в адаптивных системах управления возникает в связи со значительным усложнением решаемых задач управления, причем специфическая особенность такого усложнения заключается в отсутствии практической возможности для подробного изучения и описания процессов, протекающих в управляемом объекте.
Например, современные высокоскоростные летательные аппараты, точные априорные данные о характеристиках которых во всех условиях функционирования не могут быть получены из-за значительных разбросов параметров атмосферы, больших диапазонов изменения скоростей полета, дальностей и высот, а также из-за наличия широкого спектра параметрических и внешних возмущений.
Некоторые объекты управления (самолеты и ракеты, технологические процессы и энергетические установки) отличаются тем, что их статические и динамические характеристики изменяются в широких пределах непредвиденным заранее образом. Оптимальное управление такими объектами возможно с помощью систем, в которых недостающая информация автоматически пополняется самой системой в процессе работы.
Адаптивными (лат.” adaptio ” приспособление) называются такие системы, которые при изменении параметров объектов или характеристик внешних воздействий в процессе эксплуатации самостоятельно, без участия человека изменяют параметры регулятора, его структуру, настройку или регулирующие воздействия для поддержания оптимального режима работы объекта.
Создание адаптивных систем управления осуществляется в принципиально иных условиях, т.е. адаптивные методы должны способствовать достижению высокого качества управления при отсутствии достаточной полноты априорной информации о характеристиках управляемого процесса или в условиях неопределенности.
Классификация адаптивных систем :
Самоприспосабливающиеся
(адаптивные)
Системы управления
Самонастраивающиеся Самообучающиеся Системы с адаптацией
Системы системы в особых фазовых
Состояниях
Поисковые Беспоиско- Обучающие- Обучающие- Релейные Адаптивные
(экстремаль- вые (анали- ся с поощре- ся без автоколеба- системы с
Ные) тические) нием поощрения тельные переменной
Системы системы системы структурой
Структурная схема классификации АС (по характеру процесса адаптации)
Самонастраивающиеся системы (СНС) представляют собой системы, в которых адаптация при изменении условий работы осуществляется путем изменения параметров и управляющих воздействий.
Самоорганизующимися называются системы, в которых адаптация осуществляется за счет изменения не только параметров и управляющих воздействий, но и структуры.
Самообучающаяся это система автоматического управления, в которой оптимальный режим работы управляемого объекта определяется с помощью управляющего устройства, алгоритм которого автоматически целенаправленно совершенствуется в процессе обучения путем автоматического поиска. Поиск производится с помощью второго управляющего устройства, являющегося органической частью самообучающейся системы.
В поисковых системах изменение параметров управляющего устройства или управляющего воздействия осуществляется в результате поиска условий экстремума показателей качества. Поиск условий экстремума в системах этого типа осуществляется с помощью пробных воздействий и оценки полученных результатов.
В беспоисковых системах определение параметров управляющего устройства или управляющих воздействий производится на основе аналитического определения условий, обеспечивающих заданное качество управления без применения специальных поисковых сигналов.
Системы с адаптацией в особых фазовых состояниях используют особые режимы или свойства нелинейных систем (режимы автоколебаний, скользящие режимы) для организации контролируемых изменений динамических свойств системы управления. Специально организованные особые режимы в таких системах либо служат дополнительным источником рабочей информации об изменяющихся условиях функционирования системы, либо наделяют системы управления новыми свойствами, за счет которых динамические характеристики управляемого процесса поддерживаются в желаемых пределах независимо от характера возникающих при функционировании изменений.
При применении адаптивных систем решаются следующие основные задачи:
1 . В процессе функционирования системы управления при изменении параметров, структуры и внешних воздействий обеспечивают такое управление, при котором сохраняются заданные динамические и статические свойства системы;
2 . В процессе проектирования и наладки при начальном отсутствии полной информации о параметрах, структуре объекта управления и внешних воздействиях производят автоматическую настройку системы в соответствии с заданными динамическими и статическими свойствами.
Пример 1 . Адаптивная система стабилизации углового положения ЛА.
f 1 (t ) f 2 (t ) f 3 (t )
Д1 Д2 Д3
ВУ1 ВУ2 ВУ3 f (t ) f 1 (t ) f 2 (t ) f 3 (t )
u (t ) W 1 (p ) W 0 (p ) y (t )
+ -
Рис. 1.
Приспосабливающаяся система стабилизации ЛА
При изменении условий полета меняется передаточная функция W 0 (p ) ЛА, а, следовательно, и динамическая характеристика всей системы стабилизации:
. (1)
Возмущения со стороны внешней среды f 1 (t ), f 2 (t ), f 3 (t ) , приводящие к контролируемым изменениям параметров системы, приложены к различным точкам объекта.
Возмущающее воздействие f (t ) , приложенное непосредственно к входу объекта управления, в отличие от f 1 (t ), f 2 (t ), f 3 (t ) не меняет его параметров. Поэтому в процессе работы системы измеряют только f 1 (t ), f 2 (t ), f 3 (t ).
В соответствии с принципом обратной связи и выражением (1) неконтролируемые изменения характеристики W 0 (p ) из-за возмущений и помех вызывают сравнительно небольшие изменения параметров Ф(p ) .
Если поставить задачу более полной компенсации контролируемых изменений, чтобы передаточная функция Ф(р) системы стабилизации ЛА оставалась практически неизменной, то следует надлежащим образом изменить характеристику регулятора W 1 (p ). Это и осуществляется в приспосабливающейся САУ, выполненной по схеме рис.1. Параметры внешней среды, характеризуемые сигналами f 1 (t ), f 2 (t ), f 3 (t ), например давление скоростного напора P H (t ) , температура окружающего воздуха T 0 (t ) и скорость полёта υ(t ) , непрерывно измеряются датчиками Д 1 , Д 2 , Д 3 , и текущие значения параметров поступают в вычислительные устройства В 1, В 2 ,В 3 , вырабатывающие сигналы, с помощью которых подстраивается характеристика W 1 (p ), чтобы компенсировать изменения характеристики W 0 (p ).
Однако, в АСАУ данного типа (с разомкнутым циклом настройки) отсутствует самоанализ эффективности осуществляемых ею контролируемых изменений.
Пример 2. Экстремальная система управления скоростью полета ЛА.
Z Возмущающее
Воздействие
X 3 = X 0 - X 2
Устройство авто- X 0 Усилительно- X 4 Исполнительное X 5 Регулируемый X 1
Матического по- преобразователь- устройство объект
Иска экстремума + - ное устройство
Измерительное
Устройство
Рис.2.Функциональная схема экстремальной системы управления скоростью полета ЛА
Экстремальная система определяет наивыгоднейшую программу, т.е. то значение X 1 (требуемая скорость движения ЛА), которое нужно в данный момент выдерживать, чтобы производился минимум расхода горючего на единицу длины пути.
Z - характеристика объекта; X 0 - управляющее воздействие на систему.
(величина расхода горючего)
y(0)
y(T)
Самоорганизующиеся системы
В этих нормах отдельно нормируется каждый компонент микроклимата в рабочей зоне производственного помещения: температура относительная влажность скорость движения воздуха в зависимости от способности организма человека к акклиматизации в разное время года характера одежды интенсивности производимой работы и характера тепловыделений в рабочем помещении. Перепады температуры воздуха по высоте и по горизонтали а также изменения температуры воздуха в течение смены при обеспечении оптимальных величин микроклимата на рабочих местах не должны... Управление: понятие признаки система и принципы Органы государственного управления: понятие виды и функции. По содержанию административное право является государственно-управленческим правом реализующим правовой интерес большинства граждан для чего субъекты управления наделяются юридически властными полномочиями представительскими функциями государства. Следовательно объектом действия юридических норм являются специфические управленческие общественные отношения возникающие между субъектом управления управляющим и объектами... Государственное регулирование социально-экономического развития регионов. Местные бюджеты как финансовая основа социально-экономического развития региона. Разные территории Украины имеют свои особенности и отличия как относительно экономического развития так и в социальном историческом языковом и ментальном аспектах. Из таких проблем нужно прежде всего назвать несовершенство отраслевой структуры большинства региональных хозяйственных комплексов их низкую экономическую эффективность; значительные отличия между регионами в уровнях...Оптимальное управление
Оптимальное управление - это задача проектирования системы, обеспечивающей для заданного объекта управления или процесса закон управления или управляющую последовательность воздействий, обеспечивающих максимум или минимум заданной совокупности критериев качества системы .
Для решения задачи оптимального управления строится математическая модель управляемого объекта или процесса, описывающая его поведение с течением времени под влиянием управляющих воздействий и собственного текущего состояния. Математическая модель для задачи оптимального управления включает в себя: формулировку цели управления, выраженную через критерий качества управления; определение дифференциальных или разностных уравнений, описывающих возможные способы движения объекта управления; определение ограничений на используемые ресурсы в виде уравнений или неравенств .
Наиболее широко при проектировании систем управления применяются следующие методы: вариационное исчисление , принцип максимума Понтрягина и динамическое программирование Беллмана .
Иногда (например, при управлении сложными объектами, такими как доменная печь в металлургии или при анализе экономической информации) в исходных данных и знаниях об управляемом объекте при постановке задачи оптимального управления содержится неопределённая или нечёткая информация, которая не может быть обработана традиционными количественными методами. В таких случаях можно использовать алгоритмы оптимального управления на основе математической теории нечётких множеств (Нечёткое управление). Используемые понятия и знания преобразуются в нечёткую форму, определяются нечёткие правила вывода принимаемых решений, затем производится обратное преобразование нечётких принятых решений в физические управляющие переменные.
Задача оптимального управления
Сформулируем задачу оптимального управления:
здесь - вектор состояния - управление, - начальный и конечный моменты времени.
Задача оптимального управления заключается в нахождении функций состояния и управления для времени , которые минимизируют функционал.
Вариационное исчисление
Рассмотрим данную задачу оптимального управления как задачу Лагранжа вариационного исчисления . Для нахождения необходимых условий экстремума применим теорему Эйлера-Лагранжа . Функция Лагранжа имеет вид: , где - граничные условия. Лагранжиан имеет вид: , где , , - n-мерные вектора множителей Лагранжа .
Необходимые условия экстремума, согласно этой теореме, имеют вид:
Необходимые условия (3-5) составляют основу для определения оптимальных траекторий. Написав эти уравнения, получаем двухточечную граничную задачу, где часть граничных условий задана в начальный момент времени, а остальная часть - в конечный момент. Методы решения подобных задач подробно разбираются в книге
Принцип максимума Понтрягина
Необходимость в принципе максимума Понтрягина возникает в случае когда нигде в допустимом диапазоне управляющей переменной невозможно удовлетворить необходимому условию (3), а именно .
В этом случае условие (3) заменяется на условие (6):
(6)В этом случае согласно принципу максимума Понтрягина величина оптимального управления равна величине управления на одном из концов допустимого диапазона. Уравнения Понтрягина записываются при помощи функции Гамильтона Н, определяемой соотношением . Из уравнений следует, что функция Гамильтона H связана с функцией Лагранжа L следующим образом: . Подставляя L из последнего уравнения в уравнения (3-5) получаем необходимые условия, выраженные через функцию Гамильтона:
Необходимые условия, записанные в такой форме, называются уравнениями Понтрягина. Более подробно принцип максимума Понтрягина разобран в книге .
Где применяется
Принцип максимума особенно важен в системах управления с максимальным быстродействием и минимальным расходом энергии, где применяются управления релейного типа, принимающие крайние, а не промежуточные значения на допустимом интервале управления.
История
За разработку теории оптимального управления Л.С. Понтрягину и его сотрудникам В.Г. Болтянскому , Р.В. Гамкрелидзе и Е.Ф. Мищенко в 1962 г была присуждена Ленинская премия .
Метод динамического программирования
Метод динамического программирования основан на принципе оптимальности Беллмана, который формулируется следующим образом: оптимальная стратегия управления обладает тем свойством, что каково бы ни было начальное состояние и управление в начале процесса последующие управления должны составлять оптимальную стратегию управления относительно состояния, полученного после начальной стадии процесса . Более подробно метод динамического программирования изложен в книге
Примечания
Литература
- Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. - М.: Сов. радио, 1980. - 232 с., ББК 32.815, тир. 12000 экз.
- Алексеев В.М., Тихомиров В.М. , Фомин С.В. Оптимальное управление. - М.: Наука, 1979, УДК 519.6, - 223 c., тир. 24000 экз.
См. также
Wikimedia Foundation . 2010 .
Смотреть что такое "Оптимальное управление" в других словарях:
Оптимальное управление - ОУ Управление, обеспечивающее наивыгоднейшее значение определенного критерия оптимальности (КО), характеризующего эффективность управления при заданных ограничениях. В качестве КО могут быть выбраны различные технические или экономические… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
оптимальное управление - Управление, цель которого заключается в обеспечении экстремального значения показателя качества управления. [Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 107. Теория управления. Академия наук СССР. Комитет научно технической терминологии. 1984 г.]… … Справочник технического переводчика
Оптимальное управление - 1. Основное понятие математической теории оптимальных процессов (принадлежащей разделу математики под тем же названием: «О.у.»); означает выбор таких управляющих параметров, которые обеспечивали бы наилучшее с точки… … Экономико-математический словарь
Позволяет при заданных условиях (часто противоречивых) достичь поставленной цели наилучшим образом, напр. за минимальное время, с наибольшим экономическим эффектом, с максимальной точностью … Большой Энциклопедический словарь
Летательным аппаратом раздел динамики полёта, посвящённый развитию и использованию методов оптимизации для определения законов управления движением летательного аппарата и его траекторий, обеспечивающих максимум или минимум выбранного критерия… … Энциклопедия техники
Раздел математики, изучающий неклассические вариационные задачи. Объекты, с которыми имеет дело техника, обычно снабжены «рулями» с их помощью человек управляет движением. Математически поведение такого объекта описывается… … Большая советская энциклопедия
Позволяет при заданных условиях (часто противоречивых) достичь поставленной цели наилучшим образом, например за минимальное время, с наибольшим экономическим эффектом, с максимальной точностью. * * * ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ … Энциклопедический словарь
Оптимальные системы – это системы, в которых заданное качество работы достигается за счет максимального использования возможностей объекта, иными словами это системы, в которых объект работает на пределе своих возможностей.
Оптимальная СУ – система управления, выбранная тем или иным способом и имеет наилучшие качества.
Оценка функции СУ производится по критерию оптимальности. Задачей теории оптимальности СУ является определение в общем виде законов управления объектом. По этим законам можно судить, что можно и чего нельзя достигнуть в реальных условиях. Классической постановкой задачи является задача определения оптимального алгоритма управления при наличии априорной информации (математического описания включающее ограничения наложенные на любые координаты системы) об объекте управления.
Рассмотрим апериодическое звено первого порядка
W (p) = K/(Tp+1) (1)
│u │≤ A, (2)
для которого необходимо обеспечить минимальное время перехода у из начального состояния y (0) в конечноеy k . Переходная функция такой системы приK =1 выглядит следующим образом
Рис. 1.1. Переходная функция системы при U= const .
Рассмотрим ситуацию, когда на вход объекта подаем максимально возможное управляющее воздействие.
Рис.1.2. Переходная функция системы при U=A= const .
t 1 - минимально возможное время перехода y из нулевого состояния в конечное для данного объекта.
Для получения такого перехода существует два закона управления:
программное управление
A, t < t 1
y k , t ≥ t 1 ;
закон управления типа обратной связи
A, y < y k
y = (4)
y k , y ≥ y k ;
Второй закон более предпочтителен и позволяет обеспечить управление при помехах.
Рис. 1.3. Структурная схема системы с законом управления типа обратной связи.
Цель управления - требования, предъявленные к СУ.
ограничения на входные параметры, например, допуски на изготовляемую продукцию, ошибки стабилизации управляемой величины,
экстремальные условия (мах мощности или кпд, мин потери энергии),
некоторые показатели качества (содержание вредных компонентов в конечном продукте)
Строгая формализация цели управления очень сложна из-за наличия подсистем
При формализации критерия необходимо учитывать факторы, влияющие на поведение СУ более высокого уровня. Например, при добыче полезного ископаемого – мах выхода товара. Но при этом ухудшается качество, т.е. необходимо учитывать заданное качество.
Таким образом, при выборе формализованного (математического) выражения критерия оптимальности необходимо учитывать:
1) критерий оптимальности должен отражать экономические показатели или величины с ними связанные.
2) для конкретной СУ учитывается только 1 критерий (если многокретериальная задачах то глобальный критерий- функция от частных критериев.
3) критерий должен быть связан с управляющими воздействиями, иначе он бесполезен.
4) критериальная функция иметь подходящую форму, желательно, чтоб критерий имел 1 экстремум,
5) информация, необходимая для критерия не должна быть избыточной. Это позволяет мах упростить систему измерительных устройств. И повысить надежность функционирования системы в целом.
Тестовые задания для самоконтроля
1. Управление это -
А) достижение избранных целей в практической деятельности
Б) достижение избранных целей в научной деятельности
В) достижение избранных целей в реальной действительности
Г) достижение избранных целей в теоретической деятельности
Д) достижение избранных целей в психологической деятельности
2. В теории управления возможна постановка скольких задач
3. Суть задачи управления заключается
А) в управлении объектом в процессе его функционирования без нашего непосредственного соучастия в процессе
Б) в управлении объектом в процессе его функционирования с нашим
непосредственном участии в процессе
Д) в управлении объектом в процессе его функционирования с помощью датчиков
4. Суть задачи самоуправления заключается
А) в управлении объектом в процессе его функционирования без нашего непосредственного соучастия в процессе
Б) в управлении объектом в процессе его функционирования с помощью датчиков
В) в управлении объектом в процессе его функционирования с помощью программы
Г) в управлении объектом в процессе его функционирования с помощью ЭВМ
Д) все ответы верны
5. На основании выбранного критерия оптимальности составляется
А) целевая функция
Б) зависимость параметров
В) целевая функция, представляющая собой зависимость критерия оптимальности от параметров, влияющих на ее значение
Г) зависимость параметров, влияющих на ее значение
Д) все ответы верны
Характерной особенностью большинства типов данных является их избыточность. Степень избыточности данных зависит от типа данных. Например, для видеоданных степень избыточности в несколько раз больше чем для графических данных, а степень избыточности графических данных, в свою очередь, больше чем степень избыточности текстовых данных. Другим фактором, влияющим на степень избыточности является принятая система кодирования. Примером систем кодирования могут быть обычные языки общения, которые являются ни чем другим, как системами кодирования понятий и идей для высказывания мыслей. Так, установлено, что кодирование текстовых данных с помощью средств русского языка дает в среднем избыточность на 20-25% большую чем кодирование аналогичных данных средствами английского языка.
Для человека избыточность данных часто связана с качеством информации, поскольку избыточность, как правило, улучшает понятность и восприятие информации. Однако, когда речь идет о хранении и передаче информации средствами компьютерной техники, то избыточность играет отрицательную роль, поскольку она приводит к возрастанию стоимости хранения и передачи информации. Особенно актуальной эта проблема стает в случае обработки огромных объемов информации при незначительных объемах носителей данных. В связи с этим, постоянно возникает проблема уменьшения избыточности или сжатия данных. Если методы сжатия данных применяются к готовым файлам, то часто вместо термина "сжатие данных" употребляют термин "архивация данных", сжатый вариант данных называют архивом , а программные средства, которые реализуют методы сжатия называются архиваторами .
В зависимости от того, в каком объекте размещены данные, подлежащие сжатию различают:
1. Сжатие (архивация) файлов: используется для уменьшения размеров файлов при подготовке их к передаче каналами связи или к транспортированию на внешних носителях маленькой емкости;
2. Сжатие (архивация) папок: используется как средство уменьшения объема папок перед долгим хранением, например, при резервном копировании;
3. Сжатие (уплотнение) дисков: используется для повышения эффективности использования дискового просторную путем сжатия данных при записи их на носителе информации (как правило, средствами операционной системы).
Существует много практических алгоритмов сжатия данных, но все они базируются на трех теоретических способах уменьшения избыточности данных. Первый способ состоит в изменении содержимого данных, второй - в изменении структуры данных, а третий - в одновременном изменении как структуры, так и содержимого данных.
Если при сжатии данных происходит изменение их содержимого, то метод сжатия называется необратимым , то есть при восстановлении (разархивировании) данных из архива не происходит полное восстановление информации. Такие методы часто называются методами сжатия с регулированными потерями информации. Понятно, что эти методы можно применять только для таких типов данных, для которых потеря части содержимого не приводит к существенному искажению информации. К таким типам данных относятся видео- и аудиоданные, а также графические данные. Методы сжатия с регулированными потерями информации обеспечивают значительно большую степень сжатия, но их нельзя применять к текстовым данным. Примерами форматов сжатия с потерями информации могут быть:
· JPEG - для графических данных;
· MPG - для для видеоданных;
· MP3 - для аудиоданных.
Если при сжатии данных происходит только изменение структуры данных, то метод сжатия называется обратимым . В этом случае, из архива можно восстановить информацию полностью. Обратимые методы сжатия можно применять к любым типам данных, но они дают меньшую степень сжатия по сравнению с необратимыми методами сжатия. Примеры форматов сжатия без потери информации:
· GIF, TIFF - для графических данных;
· AVI - для видеоданных;
· ZIP, ARJ, RAR, CAB, LH - для произвольных типов данных.
В таблице 2 приведены распространенные форматы сжатия и соответствующие им программыи-архиваторы, использующиеся на практике.
Принципы сжатия информации
В основе любого способа сжатия информации лежит модель источника информации, или, более конкретно, модель избыточности. Иными словами для сжатия информации используются некоторые сведения о том, какого рода информация сжимается - не обладая никакми сведениями об информации нельзя сделать ровным счётом никаких предположений, какое преобразование позволит уменьшить объём сообщения. Эта информация используется в процессе сжатия и разжатия. Модель избыточности может также строиться или параметризоваться на этапе сжатия. Методы, позволяющие на основе входных данных изменять модель избыточности информации, называются адаптивными. Неадаптивными являются обычно узкоспецифичные алгоритмы, применяемые для работы с хорошо определёнными и неизменными характеристиками. Подавляющая часть же достаточно универсальных алгоритмов являются в той или иной мере адаптивными.
Любой метод сжатия информации включает в себя два преобразования обратных друг другу:
- преобразование сжатия;
- преобразование расжатия.
Преобразование сжатия обеспечивает получение сжатого сообщения из исходного. Разжатие же обеспечивает получение исходного сообщения (или его приближения) из сжатого.
Все методы сжатия делятся на два основных класса
- без потерь,
- с потерями.
Кардинальное различие между ними в том, что сжатие без потерь обеспечивает возможность точного восстановления исходного сообщения. Сжатие с потерями же позволяет получить только некоторое приближение исходного сообщения, то есть отличающееся от исходного, но в пределах некоторых заранее определённых погрешностей. Эти погрешности должны определяться другой моделью - моделью приёмника, определяющей, какие данные и с какой точностью представленные важны для получателя, а какие допустимо выбросить.
Характеристики алгоритмов сжатия и применимость
Коэффициент сжатия
Коэффициент сжатия - основная характеристика алгоритма сжатия, выражающая основное прикладное качество. Она определяется как отношение размера несжатых данных к сжатым, то есть:
k = S o /S c ,где k - коэффициент сжатия, S o - размер несжатых данных, а S c - размер сжатых. Таким образом, чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм лучше. Следует отметить:
- если k = 1, то алгоритм не производит сжатия, то есть получает выходное сообщение размером, равным входному;
- если k < 1, то алгоритм порождает при сжатии сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу.
Ситуация с k < 1 вполне возможна при сжатии. Невозможно получить алгоритм сжатия без потерь, который при любых данных образовывал бы на выходе данные меньшей или равной длины. Обоснование этого факта заключается в том, что количество различных сообщений длиной n Шаблон:Е:бит составляет ровно 2 n . Тогда количество различных сообщений с длиной меньшей или равной n (при наличии хотя бы одного сообщения меньшей длины) будет меньше 2 n . Это значит, что невозможно однозначно сопоставить все исходные сообщения сжатым: либо некоторые исходные сообщения не будут иметь сжатого представления, либо нескольким исходным сообщениям будет соответствовать одно и то же сжатое, а значит их нельзя отличить.
Коэффициент сжатия может быть как постоянным коэффициентом (некоторые алгоритмы сжатия звука, изображения и т. п., например А-закон , μ-закон, ADPCM), так и переменным. Во втором случае он может быть определён либо для какого либо конкретного сообщения, либо оценён по некоторым критериям:
- среднее (обычно по некоторому тестовому набора данных);
- максимальное (случай наилучшего сжатия);
- минимальное (случай наихудшего сжатия);
или каким либо другим. Коэффициент сжатия с потерями при этом сильно зависит от допустимой погрешности сжатия или его качества , которое обычно выступает как параметр алгоритма.
Допустимость потерь
Основным критерием различия между алгоритмами сжатия является описанное выше наличие или отсутствие потерь. В общем случае алгоритмы сжатия без потерь универсальны в том смысле, что их можно применять на данных любого типа, в то время как применение сжатия потерь должно быть обосновано. Некоторые виды данных не приемлят каких бы то ни было потерь:
- символические данные, изменение которых неминуемо приводит к изменению их семантики: программы и их исходные тексты, двоичные массивы и т. п.;
- жизненно важные данные, изменения в которых могут привести к критическим ошибкам: например, получаемые с медицинской измерительной техники или контрольных приборов летательных, космических аппаратов и т. п.
- данные, многократно подвергаемые сжатию и расжатию: рабочие графические, звуковые, видеофайлы.
Однако сжатие с потерями позволяет добиться гораздо больших коэффициентов сжатия за счёт отбрасывания незначащей информации, которая плохо сжимается. Так, например алгоритм сжатия звука без потерь FLAC , позволяет в большинстве случаев сжать звук в 1,5-2,5 раза, в то время как алгоритм с потерями Vorbis , в зависимости от установленного параметра качетсва может сжать до 15 раз с сохранением приемлемого качества звучания.
Системные требования алгоритмов
Различные алгоритмы могут требовать различного количества ресурсов вычислительной системы, на которых исполняются:
- оперативной памяти (под промежуточные данные);
- постоянной памяти (под код программы и константы);
- процессорного времени.
В целом, эти требования зависят от сложности и «интеллектуальности» алгоритма. По общей тенденции, чем лучше и универсальнее алгоритм, тем большие требования с машине он предъявляет. Однако в специфических случаях простые и компактные алгоритмы могут работать лучше. Системные требования определяют их потребительские качества: чем менее требователен алгоритм, тем на более простой, а следовательно, компактной, надёжной и дешёвой системе он может работать.
Так как алгоритмы сжатия и разжатия работают в паре, то имеет значение также соотношение системных требований к ним. Нередко можно усложнив один алгоритм можно значительно упростить другой. Таким образом мы можем иметь три варианта:
Алгоритм сжатия гораздо требовательнее к ресурсам, нежели алгоритм расжатия. Это наиболее распространённое соотношение, и оно применимо в основном в случаях, когда однократно сжатые данные будут использоваться многократно. В качетсве примера можно привести цифровые аудио и видеопроигрыватели. Алгоритмы сжатия и расжатия имеют примерно равные требования. Наиболее приемлемый вариант для линии связи, когда сжатие и расжатие происходит однократно на двух её концах. Например, это могут быть телефония. Алгоритм сжатия существенно менее требователен, чем алгоритм разжатия. Довольно экзотический случай. Может применяться в случаях, когда передатчиком является ультрапортативное устройство, где объём доступных ресурсов весьма критичен, например, космический аппарат или большая распределённая сеть датчиков, или это могут быть данные распаковка которых требуется в очень малом проценте случаев, например запись камер видеонаблюдения.
См. также
Wikimedia Foundation . 2010 .
Смотреть что такое "Сжатие информации" в других словарях:
сжатие информации - уплотнение информации — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом Синонимы уплотнение информации EN information reduction …
СЖАТИЕ ИНФОРМАЦИИ - (сжатие данных) представление информации (данных) меньшим числом битов по сравнению с первоначальным. Основано на устранении избыточности. Различают С. и. без потери информации и с потерей части информации, несущественной для решаемых задач. К… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике
адаптивное сжатие информации без потерь - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN adaptive lossless data compressionALDC … Справочник технического переводчика
уплотнение/сжатие информации - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN compaction … Справочник технического переводчика
цифровое сжатие информации - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN compression … Справочник технического переводчика
Звук является простой волной, а цифровой сигнал является представлением этой волны. Это достигается запоминанием амплитуды аналогового сигнала множество раз в течение одной секунды. Например, в обыкновенном CD сигнал запоминается 44100 раз за… … Википедия
Процесс, обеспечивающий уменьшение объема данных путем сокращения их избыточности. Сжатие данных связано с компактным расположением порций данных стандартного размера. Различают сжатия с потерей и без потери информации. По английски: Data… … Финансовый словарь
сжатие цифровой картографической информации - Обработка цифровой картографической информации в целях уменьшения ее объема, в том числе исключения избыточности в пределах требуемой точности ее представления. [ГОСТ 28441 99] Тематики картография цифровая Обобщающие термины методы и технологии… … Справочник технического переводчика