Rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych
Poprawę wydajności złożonych systemów technicznych (takich jak silniki, statki, samoloty itp.) Można zapewnić dzięki wprowadzeniu nowych technologii produkcji, zastosowaniu nowych rozwiązań koncepcyjnych itp., A także ich wieloparametrowej (100 lub więcej zmiennych) i optymalizacji wielokryterialnej których skuteczność zależy od liczby zmiennych (rys. 1). Do tej pory poszukiwanie optymalnego rozwiązania dla systemów wieloparametrowych i wielokryterialnych, ze względu na brak skutecznej metody jej wyszukiwania, stwarzało znaczne trudności związane z wysokimi kosztami i czasem trwania badań.
Jako obiekt optymalizacji dostarczony przez Klienta można wykorzystać:
model matematyczny;
obiekt naturalny;
statystyki.
Rys.1.Czas rozwiązywania problemów optymalizacyjnych przy użyciu różnych metod technologia optymalizacji w rozwoju i ulepszaniu przedmiotów rzeczywistych w różnych dziedzinach nauki i technologii:
- obiekty lotnicze;
- przemysł motoryzacyjny;
- optymalizacja procesów technologicznych;
- systemy optyczne;
- obiekty biologiczne itp.
Zaprojektowany przez pakiet oprogramowania składa się z różnych niezależne algorytmy zaprojektowany, aby zająć się:
- jednokryterialne problemy optymalizacji nieliniowej;
- wielokryterialne problemy optymalizacji nieliniowej;
- równoległa optymalizacja w produkcjach jednokryterialnych i wielokryterialnych;
- optymalizacja ze zmianami adaptacyjnymi na poziomie modelowania obiektów (modele niskie, średnie, wysoce precyzyjne);
- optymalizacja i optymalna kontrola w obecności niepewności.
Wszystkie algorytmy są opracowywane w ramach jednej koncepcji ustawiania zadań optymalizacji, analizowania uzyskanych wyników, wymiany danych z oprogramowaniem użytkownika i ustawiania początkowych danych na początkowym etapie.
Wyniki optymalizacji
- Ekstremalna wartość kryterium optymalizacji dla oświadczenia jednego kryterium lub Pareto dla oświadczenia wielokryterialnego.
- Wektor optymalnych parametrów dostarczających ekstremum kryterium dla stwierdzenia pojedynczego kryterium. W przypadku wielokryteriów dostarczany jest zestaw wartości zmiennych zmiennych odpowiadających zestawowi Pareto.
- Wartości ograniczeń w optymalnym punkcie.
- Zestawy punktów w przestrzeni wyszukiwania rozwiązania, które są bliskie punktowi ekstremum.
Uzyskane wyniki optymalizacji mogą być wykorzystane przez użytkownika na etapie analizy uzyskanego rozwiązania i z innych powodów zapewnić wybór dowolnego innego rozwiązania, które ma wartość kryterium zbliżoną do optymalnej. W przyszłości informacje te mogą zostać wykorzystane do postawienia nowych problemów optymalizacyjnych, co zapewnia dodatkowe obniżenie kosztów uzyskania nowego rozwiązania.