Код на языке Python, который реализует описанный алгоритм
def calculate_sswi (A, B, C, D):
return (A * B) / (C * D)
def optimize_coefficient (A, B, D, target_sswi, max_iterations=100, step_size=0.01):
C = 1.0 # начальное значение коэффициента устойчивости
sswi = calculate_sswi (A, B, C, D)
for _ in range (max_iterations):
if sswi <= target_sswi:
break
C -= step_size
sswi = calculate_sswi (A, B, C, D)
return C
# Пример использования:
A = 1.5
B = 2.0
D = 3.0
target_sswi = 0.5
optimal_C = optimize_coefficient (A, B, D, target_sswi)
print («Оптимальное значение коэффициента устойчивости:», optimal_C)
В этом примере функция calculate_sswi используется для вычисления значения SSWI на основе заданных параметров. Функция optimize_coefficient реализует основной алгоритм: она итеративно уменьшает значение коэффициента устойчивости и вычисляет соответствующее значение SSWI, пока не будет достигнуто требуемое значение или не будет достигнуто максимальное количество итераций.
В примере мы задаем значения A, B, D и требуемое значение SSWI (target_sswi), затем вызываем функцию optimize_coefficient для определения оптимального значения коэффициента устойчивости. Результат выводится на экран.
Это базовый пример, и метод оптимизации может быть изменен или доработан в зависимости от конкретных требований и условий задачи.