설명

길이에 따른 두 촉매의 최적 혼합 정책을 결정합니다.
여러 반응을 포함하는 관형 플러그 흐름 반응기.

이 모델은 COPS 벤치마킹 제품군에서 나온 것입니다.
참조http://www-unix.mcs.anl.gov/~more/cops/.이산화 지점 수는 다음 명령을 사용하여 지정할 수 있습니다.
라인 매개변수 --nh. NH에 대한 COPS 성능 테스트가 보고되었습니다.
= 100, 200, 400, 800

대형 모델 유형 :NLP

카테고리 : 슬롯 게임 모델 라이브러리

메인 파일 : 슬롯 게임gms

$title 촉매 혼합 COPS 2.0 #14 (슬롯 게임SEQ=242)

$onText
길이에 따라 두 촉매의 최적 혼합 정책을 결정합니다.
여러 반응을 포함하는 관형 플러그 흐름 반응기.

이 모델은 COPS 벤치마킹 제품군에서 나온 것입니다.
http://www-unix.mcs.anl.gov/~more/cops/를 참조하세요.

이산화 지점 수는 다음 명령을 사용하여 지정할 수 있습니다.
라인 매개변수 --nh. NH에 대한 COPS 성능 테스트가 보고되었습니다.
= 100, 200, 400, 800

Dolan, E D 등, JJ, 벤치마킹 최적화
COPS가 포함된 소프트웨어. 기술. 대표, 수학과 컴퓨터
과학부, 2000.

von Stryk, O, DIRCOL 사용자 가이드(버전 2.1):
의 수치해를 위한 직접 배치 방법
최적의 제어 문제. 기술. 대표, Technische Universitt 
뮌헨, 1999.

키워드: 비선형 계획법, 화학 공학, 혼합 정책
$offText

$if 세트 n $set nh %n%
$설정되지 않은 경우 nh $set nh 100

nh '하위 간격 수' 설정 / 0*%nh% /;

별칭(nh,i);

스칼라
   tf '마지막 시간' / 1 /
   x1_0 'x1의 초기 조건' / 1 /
   x2_0 'x2의 초기 조건' / 0 /
   alpha '평활 매개변수' / 0 /
   h;

h = tf/%nh%;

변수
   너(nh)
   x1(nh)
   x2(nh)
   obj;

양의 변수 u;
u.up(nh) = 1;

방정식
   defobj '목적 함수'
   ode1(nh)
   ode2(nh);

디포브..
   obj =e= -1 + x1['%nh%'] + x2['%nh%'] + alpha*h*sumnh(i+1), sqr(u[i+1] - u[i]);

ode1(nh(i+1))..
   x1[i+1] =e= x1[i] + (h/2)*(u[i]*(10*x2[i]-x1[i]) + u[i+1]*(10*x2[i+1]-x1[i+1]));

ode2(nh(i+1))..
   x2[i+1] =e= x2[i] + (h/2)*(u[i]*(x1[i] - 10*x2[i])
            - (1 - u[i])*x2[i] + u[i+1]*(x1[i+1] - 10*x2[i+1])
            - (1 - u[i+1])*x2[i+1]);

x1.l[nh] = 1;
x1.fx['0'] = x1_0;
x2.fx['0'] = x2_0;

모델 슬롯 게임 / 모두 /;

$if set workSpace 슬롯 게임workSpace = %workSpace%

nlp를 사용하여 obj를 최소화하는 슬롯 게임를 해결합니다.