RU2007144174A - OPTIMIZATION OF DECISIONS CONCERNING NUMEROUS OBJECTS, IN THE PRESENCE OF VARIOUS FUNDAMENTAL UNCERTAINTY - Google Patents

OPTIMIZATION OF DECISIONS CONCERNING NUMEROUS OBJECTS, IN THE PRESENCE OF VARIOUS FUNDAMENTAL UNCERTAINTY Download PDF

Info

Publication number
RU2007144174A
RU2007144174A RU2007144174/09A RU2007144174A RU2007144174A RU 2007144174 A RU2007144174 A RU 2007144174A RU 2007144174/09 A RU2007144174/09 A RU 2007144174/09A RU 2007144174 A RU2007144174 A RU 2007144174A RU 2007144174 A RU2007144174 A RU 2007144174A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
values
specified
uncertainty
variables
objective function
Prior art date
Application number
RU2007144174/09A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2417443C2 (en
Inventor
Дэвид ХИТ (US)
Дэвид ХИТ
Кешав НАРАЯНАН (US)
Кешав НАРАЯНАН
Алвин Стэнли КАЛЛИК (US)
Алвин Стэнли КАЛЛИК
Original Assignee
Лэндмарк Графикс Корпорейшн (Us)
Лэндмарк Графикс Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Лэндмарк Графикс Корпорейшн (Us), Лэндмарк Графикс Корпорейшн filed Critical Лэндмарк Графикс Корпорейшн (Us)
Publication of RU2007144174A publication Critical patent/RU2007144174A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2417443C2 publication Critical patent/RU2417443C2/en

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Stored Programmes (AREA)

Abstract

1. Способ, содержащий этапы, при выполнении которых: ! (а) принимают информацию, задающую переменные решения и переменные неопределенности для множества объектов и задающую для каждого объекта соответствующий набор из одного или нескольких алгоритмов; ! (b) образуют вектор решения, при этом вектор решения включает в себя значение для каждой из переменных решения; ! (с) выполняют процесс оценивания относительно вектора решения для определения по меньшей мере значения глобальной целевой функции для вектора решения, в котором указанное выполнение процесса оценивания включает в себя: ! (с1) образование вектора неопределенности, при этом вектор неопределенности включает в себя значение для каждой из переменных неопределенности; ! (с2) образование для каждого объекта набора данных для соответствующего набора алгоритмов с использованием соответствующего подмножества из одного или нескольких значений в векторе решения и соответствующего подмножества из одного или нескольких значений в векторе неопределенности; ! (с3) инициирование выполнения набора алгоритмов для каждого объекта на основании соответствующего набора данных для получения выходных аргументов, соответствующих объекту; ! (с4) вычисление для каждого объекта одного или нескольких значений одной или нескольких соответствующих величин по выходным аргументам, соответствующим объекту; ! (с5) выполнение операций, включающих в себя с (с1) по (с4), несколько раз, в результате чего образуется совокупность значений каждой величины для каждого объекта; ! (с6) вычисление одного или нескольких статистических показателей для каждого объекта на основании соответствующей 1. A method comprising the steps in which:! (a) receive information defining decision variables and uncertainty variables for a plurality of objects and defining for each object an appropriate set of one or more algorithms; ! (b) form a solution vector, wherein the solution vector includes a value for each of the decision variables; ! (c) performing an estimation process with respect to the solution vector to determine at least the value of the global objective function for the solution vector in which said execution of the evaluation process includes:! (c1) the formation of an uncertainty vector, wherein the uncertainty vector includes a value for each of the uncertainty variables; ! (c2) the formation for each object of a data set for the corresponding set of algorithms using the corresponding subset of one or more values in the solution vector and the corresponding subset of one or more values in the uncertainty vector; ! (c3) initiating the execution of a set of algorithms for each object based on the corresponding data set to obtain output arguments corresponding to the object; ! (c4) calculating, for each object, one or more values of one or more corresponding values from the output arguments corresponding to the object; ! (c5) performing operations including (c1) to (c4) several times, resulting in a set of values of each quantity for each object; ! (c6) calculating one or more statistical indicators for each object based on the corresponding

Claims (29)

1. Способ, содержащий этапы, при выполнении которых:1. The method comprising the steps in which: (а) принимают информацию, задающую переменные решения и переменные неопределенности для множества объектов и задающую для каждого объекта соответствующий набор из одного или нескольких алгоритмов;(a) receive information defining decision variables and uncertainty variables for a plurality of objects and defining for each object an appropriate set of one or more algorithms; (b) образуют вектор решения, при этом вектор решения включает в себя значение для каждой из переменных решения;(b) form a solution vector, wherein the solution vector includes a value for each of the decision variables; (с) выполняют процесс оценивания относительно вектора решения для определения по меньшей мере значения глобальной целевой функции для вектора решения, в котором указанное выполнение процесса оценивания включает в себя:(c) performing an estimation process with respect to the solution vector to determine at least the value of the global objective function for the solution vector in which said execution of the evaluation process includes: (с1) образование вектора неопределенности, при этом вектор неопределенности включает в себя значение для каждой из переменных неопределенности;(c1) the formation of an uncertainty vector, wherein the uncertainty vector includes a value for each of the uncertainty variables; (с2) образование для каждого объекта набора данных для соответствующего набора алгоритмов с использованием соответствующего подмножества из одного или нескольких значений в векторе решения и соответствующего подмножества из одного или нескольких значений в векторе неопределенности;(c2) the formation for each object of a data set for the corresponding set of algorithms using the corresponding subset of one or more values in the solution vector and the corresponding subset of one or more values in the uncertainty vector; (с3) инициирование выполнения набора алгоритмов для каждого объекта на основании соответствующего набора данных для получения выходных аргументов, соответствующих объекту;(c3) initiating the execution of a set of algorithms for each object based on the corresponding data set to obtain output arguments corresponding to the object; (с4) вычисление для каждого объекта одного или нескольких значений одной или нескольких соответствующих величин по выходным аргументам, соответствующим объекту;(c4) calculating, for each object, one or more values of one or more corresponding values from the output arguments corresponding to the object; (с5) выполнение операций, включающих в себя с (с1) по (с4), несколько раз, в результате чего образуется совокупность значений каждой величины для каждого объекта;(c5) performing operations including (c1) to (c4) several times, resulting in a set of values of each quantity for each object; (с6) вычисление одного или нескольких статистических показателей для каждого объекта на основании соответствующей одной из совокупностей; и(c6) calculating one or more statistical indicators for each object based on the corresponding one of the aggregates; and (с7) комбинирование первого поднабора статистических показателей для определения значения глобальной целевой функции, соответствующего вектору решения;(c7) combining the first subset of statistical indicators to determine the value of the global objective function corresponding to the solution vector; (d) выполняют оптимизатор, при этом указанное выполнение оптимизатора включает в себя многократное осуществление (b) и (с), в результате чего образуется множество векторов решения и соответствующих значений глобальной целевой функции, и при этом оптимизатор использует множество векторов решения и соответствующих значений глобальной целевой функции для образования и многократной корректировки эталонного набора векторов решения, чтобы оптимизировать глобальную целевую функцию;(d) an optimizer is performed, wherein said optimizer implementation includes the repeated implementation of (b) and (c), as a result of which a plurality of solution vectors and corresponding values of the global objective function are generated, and the optimizer uses a plurality of solution vectors and corresponding values of the global objective function for the formation and multiple adjustments of the reference set of decision vectors in order to optimize the global objective function; (е) сохраняют данные, включающие в себя множество векторов решения и соответствующие им значения глобальной целевой функции, в запоминающем устройстве.(e) storing data including a plurality of decision vectors and corresponding global objective function values in a storage device. 2. Способ по п.1, в котором указанное выполнение оптимизатора включает в себя осуществление процедуры поиска с запретом.2. The method according to claim 1, in which the specified execution of the optimizer includes the implementation of the search procedure with a ban. 3. Способ по п.1, в котором указанное выполнение оптимизатора включает в себя осуществление процедуры поиска с разбросом.3. The method according to claim 1, in which the specified execution of the optimizer includes the implementation of the search procedure with a spread. 4. Способ по п.1, в котором дополнительно отображают графическое представление по меньшей мере поднабора векторов решения из эталонного набора.4. The method according to claim 1, in which additionally display a graphical representation of at least a subset of the solution vectors from the reference set. 5. Способ по п.1, в котором указанная информация задает одну или несколько функциональных зависимостей между переменными неопределенности, причем при указанном образовании вектора неопределенности учитывают указанную одну или несколько функциональных зависимостей между переменными неопределенности.5. The method according to claim 1, in which the specified information defines one or more functional dependencies between the uncertainty variables, and with the specified formation of the uncertainty vector, the specified one or more functional dependencies between the uncertainty variables are taken into account. 6. Способ по п.1, в котором указанная информация также задает одну или несколько корреляционных связей между переменными неопределенности, причем при указанном образовании вектора неопределенности учитывают указанные корреляционные связи.6. The method according to claim 1, in which the specified information also defines one or more correlation relationships between the uncertainty variables, and with the specified formation of the uncertainty vector take into account these correlation relationships. 7. Способ по п.6, в котором переменные неопределенности включают в себя два или более поднаборов, относящихся к двум или более объектам соответственно, при этом указанные корреляционные связи включают в себя корреляционные связи между переменными неопределенности по различным объектам.7. The method according to claim 6, in which the uncertainty variables include two or more subsets related to two or more objects, respectively, while these correlation relationships include correlation between the uncertainty variables for various objects. 8. Способ по п.7, в котором указанная информация также задает одно или несколько ограничений на переменные решения, причем при указанном образовании вектора решения соблюдают указанное одно или несколько ограничений на переменные решения.8. The method according to claim 7, in which the specified information also sets one or more restrictions on the decision variables, and with the specified formation of the solution vector, the specified one or more restrictions on the decision variables are observed. 9. Способ по п.1, в котором переменные решения включают в себя одну или несколько числовых переменных решения и одну или несколько сценарных переменных решения.9. The method according to claim 1, in which the decision variables include one or more numeric decision variables and one or more scenario decision variables. 10. Способ по п.1, в котором значение глобальной целевой функции представляет собой статистический показатель совокупности значений целевой функции объектного уровня, при этом значения целевой функции объектного уровня вычисляют на основании множества выполнений с (с1) по (с4), используя различные конкретизированные значения переменных неопределенности.10. The method according to claim 1, in which the value of the global objective function is a statistical indicator of the totality of the values of the objective function of the object level, while the values of the objective function of the object level are calculated based on the set of executions (s1) to (c4) using various specific values variables of uncertainty. 11. Способ по п.1, в котором указанная информация также задает одну или несколько функциональных зависимостей между переменными решения, причем при указанном образовании вектора решения учитывают указанную одну или несколько функциональных зависимостей между переменными решения.11. The method according to claim 1, wherein said information also defines one or more functional dependencies between solution variables, and with said formation of a solution vector, said one or more functional dependencies between solution variables are taken into account. 12. Способ по п.1, в котором каждая из переменных решения имеет относящееся к ней множество достижимых значений, представляющих возможные результаты соответствующего решения, при этом каждая из переменных неопределенности имеет относящееся к ней множество достижимых значений.12. The method according to claim 1, in which each of the decision variables has a plurality of attainable values related thereto, representing the possible results of the corresponding solution, each of the uncertainty variables has a plurality of attainable values relating thereto. 13. Способ по п.1, в котором при указанном выполнении процесса оценивания относительно вектора решения получают соответствующее значение вспомогательной функции в дополнение к указанному значению глобальной целевой функции, при этом указанное выполнение процесса оценивания относительно вектора решения дополнительно включает в себя этап, на котором13. The method according to claim 1, in which, when the specified evaluation process is performed relative to the solution vector, the corresponding value of the auxiliary function is obtained in addition to the specified value of the global objective function, and the specified execution of the evaluation process relative to the solution vector further includes the step of: (с8) комбинируют второй поднабор статистических показателей для определения значения вспомогательной функции, соответствующего вектору решения;(c8) combine the second subset of statistical indicators to determine the value of the auxiliary function corresponding to the solution vector; при этом оптимизатор использует значения глобальной целевой функции и значения вспомогательной функции, соответствующие множеству векторов решения при указанной многократной корректировке эталонного набора, чтобы оптимизировать целевую функцию, подчиненную одному или нескольким ограничениям.the optimizer uses the values of the global objective function and the values of the auxiliary function corresponding to the set of solution vectors for the specified multiple adjustment of the reference set in order to optimize the objective function subject to one or more restrictions. 14. Способ по п.13, в котором одно или несколько ограничений включают в себя ограничение на функциональную комбинацию вспомогательной функции и глобальной целевой функции.14. The method according to item 13, in which one or more of the restrictions include a restriction on the functional combination of the auxiliary function and the global objective function. 15. Способ по п.13, в котором одно или несколько ограничений включают в себя ограничение на вспомогательную функцию.15. The method according to item 13, in which one or more restrictions include a restriction on an auxiliary function. 16. Способ по п.13, в котором (с8) включает в себя комбинирование второго поднабора статистических показателей в соответствии с линейной комбинацией, коэффициенты которой задаются указанной информацией.16. The method according to item 13, in which (c8) includes combining a second subset of statistical indicators in accordance with a linear combination, the coefficients of which are specified by the specified information. 17. Способ по п.13, в котором дополнительно отображают график зависимости значения глобальной целевой функции от значения вспомогательной функции для каждого из указанного множества векторов решения.17. The method according to item 13, in which additionally display a graph of the dependence of the global objective function on the value of the auxiliary function for each of the specified set of decision vectors. 18. Способ по п.13, в котором указанное сохранение включает в себя сохранение векторов решения из множества векторов решения вместе с соответствующими им значениями глобальной целевой функции и соответствующими значениями вспомогательной функции в базе данных в указанном запоминающем устройстве.18. The method of claim 13, wherein said saving includes storing solution vectors from a plurality of solution vectors together with their corresponding global objective function values and corresponding auxiliary function values in a database in said storage device. 19. Способ по п.18, в котором дополнительно19. The method according to p, in which additionally осуществляют действие над базой данных для идентификации поднабора из множества векторов решения, которые имеют оптимальные значения глобальной целевой функции для данного значения вспомогательной функции;perform an action on the database to identify a subset of the set of solution vectors that have optimal values of the global objective function for a given value of the auxiliary function; повторяют указанное действие для множества значений вспомогательной функции; иrepeat the specified action for the set of values of the auxiliary function; and сохраняют поднаборы, идентифицированные при указанном повторении.retain the subsets identified at the specified repetition. 20. Способ по п.18, в котором дополнительно20. The method according to p, in which additionally осуществляют действие над базой данных для определения геометрического места оптимальных значений глобальной целевой функции относительно значения вспомогательной функции; иperform an action on the database to determine the geometric location of the optimal values of the global objective function relative to the value of the auxiliary function; and отображают геометрическое место оптимальных значений.display the geometric location of the optimal values. 21. Способ по п.20, в котором дополнительно21. The method according to claim 20, in which additionally отображают графическое представление поднабора из множества векторов решения, которые соответствуют точке на геометрическом месте оптимальных значений, в ответ на выбор пользователем указанной точки.display a graphical representation of a subset of the set of solution vectors that correspond to a point at the geometric location of the optimal values, in response to a user selecting a specified point. 22. Способ по п.1, в котором набор из одного или нескольких алгоритмов для каждого объекта выбирается пользователем.22. The method according to claim 1, in which a set of one or more algorithms for each object is selected by the user. 23. Способ по п.1, в котором набор из одного или нескольких алгоритмов для по меньшей мере одного из объектов включает в себя алгоритм для оценивания добычи нефти и газа в динамике во времени.23. The method according to claim 1, in which a set of one or more algorithms for at least one of the objects includes an algorithm for estimating oil and gas production over time. 24. Способ по п.1, в котором набор из одного или нескольких алгоритмов для по меньшей мере одного из объектов включает в себя алгоритм для оценивания транспортировки нефти и газа на поверхности.24. The method according to claim 1, in which a set of one or more algorithms for at least one of the objects includes an algorithm for evaluating the transportation of oil and gas on the surface. 25. Способ по п.1, в котором набор из одного или нескольких алгоритмов для по меньшей мере одного из объектов включает в себя первый алгоритм для оценивания транспортировки нефти, газа и воды на поверхности, при этом указанный первый алгоритм представляет собой25. The method according to claim 1, in which the set of one or more algorithms for at least one of the objects includes a first algorithm for evaluating the transportation of oil, gas and water to the surface, wherein said first algorithm is аналитическую модель сети наземных трубопроводов; илиanalytical model of a network of onshore pipelines; or набор из одного или нескольких заданных пользователем алгебраических выражений.a set of one or more user-defined algebraic expressions. 26. Способ по п.1, в котором набор алгоритмов для по меньшей мере одного из объектов включает в себя первый алгоритм для оценивания объема нефти и газа и трехмерных свойств коллектора.26. The method according to claim 1, in which the set of algorithms for at least one of the objects includes a first algorithm for estimating the volume of oil and gas and three-dimensional properties of the reservoir. 27. Способ по п.1, в котором набор алгоритмов для по меньшей одного из объектов включает в себя первый алгоритм для оценивания экономических показателей объекта.27. The method according to claim 1, in which the set of algorithms for at least one of the objects includes a first algorithm for evaluating the economic performance of the object. 28. Считываемый компьютером запоминающий носитель, сконфигурированный для хранения программных команд, при этом программные команды являются исполняемыми для реализации любого одного из способов по пп.1-27.28. A computer-readable storage medium configured to store program instructions, the program instructions being executable for implementing any one of the methods of claims 1 to 27. 29. Компьютерная система, содержащая:29. A computer system comprising: запоминающее устройство, сконфигурированное для хранения программных команд;a storage device configured to store program instructions; по меньшей мере один процессор, сконфигурированный для чтения и выполнения программных команд, при этом указанные программные команды являются исполняемыми для реализации любого одного из способов по пп.1-27.at least one processor configured to read and execute program instructions, wherein said program instructions are executable for implementing any one of the methods of claims 1 to 27.
RU2007144174/08A 2005-04-29 2006-04-28 Optimisation of solutions for multitude of objects with various basic uncertainties RU2417443C2 (en)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US67648405P 2005-04-29 2005-04-29
US60/676,484 2005-04-29
US20381505A 2005-08-15 2005-08-15
US11/203,815 2005-08-15
US11/215,737 2005-08-30

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2007144174A true RU2007144174A (en) 2009-06-10
RU2417443C2 RU2417443C2 (en) 2011-04-27

Family

ID=41024129

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007144174/08A RU2417443C2 (en) 2005-04-29 2006-04-28 Optimisation of solutions for multitude of objects with various basic uncertainties
RU2007144175/08A RU2413992C2 (en) 2005-04-29 2006-05-01 Analysis of multiple objects based on uncertainties

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007144175/08A RU2413992C2 (en) 2005-04-29 2006-05-01 Analysis of multiple objects based on uncertainties

Country Status (1)

Country Link
RU (2) RU2417443C2 (en)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015103582A1 (en) * 2014-01-06 2015-07-09 Schlumberger Canada Limited Multistage oilfield design optimization under uncertainty
RU2622857C1 (en) * 2016-03-02 2017-06-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пензенский государственный университет" (ФГБОУ ВПО "Пензенский государственный университет") System of transformation, analysis and evaluation of information objects of the object
RU2708343C2 (en) * 2018-04-16 2019-12-05 Алексей Владимирович Вейко Method of searching and recovering functional dependencies and device for implementation thereof
RU2701093C1 (en) * 2019-03-11 2019-09-24 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ Device for fuzzy-random simulation of scenarios of situation development
RU199084U1 (en) * 2020-02-17 2020-08-13 Федеральное государственное бюджетное учреждение "4 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации A device for analyzing and evaluating the progress of the program for the development of complex technical systems

Also Published As

Publication number Publication date
RU2413992C2 (en) 2011-03-10
RU2007144175A (en) 2009-06-10
RU2417443C2 (en) 2011-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210319006A1 (en) Method And System To Estimate The Cardinality Of Sets And Set Operation Results From Single And Multiple HyperLogLog Sketches
US7908163B2 (en) Method and system for parallel scheduling of complex dags under uncertainty
RU2007144174A (en) OPTIMIZATION OF DECISIONS CONCERNING NUMEROUS OBJECTS, IN THE PRESENCE OF VARIOUS FUNDAMENTAL UNCERTAINTY
Yano et al. Generating feasible test paths from an executable model using a multi-objective approach
NO20160843A1 (en) Analysis of multiple values taking into account uncertainties
JP2017126329A (en) Evaluation of training set
KR20140053444A (en) Apparatus for forecasting market volume, method of forecasting market volume, and storage medium for storing a program forecasting market volume
Fischetti et al. Backdoor branching
CN103793505B (en) Network service collaborative filtering method based on user-service characteristics
Blecic et al. Towards a design support system for urban walkability
CN105302879A (en) User demand determination method and apparatus
Reiter et al. A novel framework for monitoring and analyzing quality of data in simulation workflows
Silva et al. Model optimization in imbalanced regression
Arcuri Full theoretical runtime analysis of alternating variable method on the triangle classification problem
Edelkamp External Symbolic Heuristic Search with Pattern Databases.
Gerevini et al. Planning as propositional CSP: from Walksat to local search techniques for action graphs
KR102425013B1 (en) System for predicting carbon credits price using search volume analysis and multiple regression analysis and method for performed by the same
Jaddi et al. An interactive rough set attribute reduction using great deluge algorithm
CN111126617B (en) Method, device and equipment for selecting fusion model weight parameters
Radjef et al. A new algorithm for linear multiobjective programming problems with bounded variables
Deshmeh et al. Adept scalability predictor in support of adaptive resource allocation
Meneghetti et al. Output-sensitive evaluation of prioritized skyline queries
Berns et al. Large-scale Retrieval of Bayesian Machine Learning Models for Time Series Data via Gaussian Processes.
Dube et al. Runtime Prediction of Machine Learning Algorithms in Automl Systems
Taig et al. A relevance-based compilation method for conformant probabilistic planning

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170429