Рашэнне задач аптымізацыі
Павышэнне эфектыўнасці складаных тэхнічных сістэм (такіх як рухавікі, суда, лятальныя апараты і інш.) Можа быць забяспечана як укараненнем новых тэхналогій вытворчасці, прымяненнем новых канцэптуальных рашэнняў і г.д., так і іх многопараметрической (100 і больш зменных) і многокритериальной аптымізацыяй , эфектыўнасць якой залежыць ад колькасці зменных (мал.1). Да цяперашняга часу пошук аптымальнага рашэння для многопараметрических і многокритериальных сістэм з прычыны адсутнасці эфектыўнага метаду яго пошуку прадстаўляў значныя цяжкасці, звязаныя з высокай коштам і працягласцю даследаванняў.
У якасці аб'екта аптымізацыі, што прадастаўляецца Заказчыкам, можа выкарыстоўвацца:
матэматычная мадэль;
натурный аб'ект;
статыстычныя дадзеныя.
Мал.1.Час патрэбнае для вырашэння задач аптымізацыі рознымі метадаміНазапашаны вялікі досвед выкарыстання тэхналогіі аптымізацыі пры распрацоўцы і ўдасканаленні аб'ектаў рэальнага жыцця ў розных галінах навукі і тэхнікі:
- аэракасмічных аб'ектаў;
- аўтамабілебудаванні;
- аптымізацыі тэхналагічных працэсаў;
- аптычных сістэм;
- біялагічных аб'ектаў і інш.
распрацаваны праграмны комплекс складаецца з розных незалежных алгарытмаў , Прызначаных для вырашэння:
- однокритериальных задач нелінейнай аптымізацыі;
- многокритериальных задач нелінейнай аптымізацыі;
- паралельнай аптымізацыі ў однокритериальной і многокритериальной пастаноўках;
- аптымізацыі з адаптыўным змяненнем ўзроўню мадэлявання аб'екта (нізка-, сярэдне-, высокадакладныя мадэлі);
- аптымізацыі і аптымальнага кіравання пры наяўнасці нявызначанасцяў.
Усе алгарытмы распрацаваны ў рамках адзінай канцэпцыі па пастаноўцы задач аптымізацыі, аналізу атрыманых вынікаў, абмену дадзеных з праграмным прадуктам карыстальніка і заданнем зыходных дадзеных на пачатковым этапе.
вынікі аптымізацыі
- Экстрэмальнае значэнне крытэра аптымізацыі для однокритериальной пастаноўкі, альбо Парэта мноства для многокритериальной пастаноўкі.
- Вектар аптымальных параметраў, якія забяспечваюць экстрэмуму крытэрыю для однокритериальной пастаноўкі. Для многокритериальной прадастаўляецца сукупнасць значэнняў варьируемых зменных, адпаведных Парэта мностве.
- Значэння абмежаванняў у аптымальнай кропцы.
- Сукупнасці кропак у прасторы пошуку рашэння, якія блізкія да кропкі экстрэмуму.
Атрыманыя вынікі аптымізацыі могуць быць выкарыстаны карыстальнікам на этапе аналізу атрыманага рашэнні і забяспечвае, магчымасць выбару па іншых меркаваннях якога-небудзь іншага рашэння, якое мае значэнне крытэра блізкае да аптымальнай. У наступным дадзеная інфармацыя можа быць выкарыстана для пастаноўкі новых задач аптымізацыі, што забяспечвае дадатковае зніжэнне выдаткаў на атрыманне новага рашэння.