КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Методы оптимизации
В литературе принято различать следующие наиболее распространенные методы оптимизации: 1. Прямая оптимизация является частным случаем оптимизации содним критерием. Она осуществляется при решении простых задач. Пусть существует некая функция y=f(x), ставим задачу определения минимума данной функции: Рисунок 1.28 – Прямая оптимизация
2. Оптимизация с противоположными критериальными зависимостями. Пусть существует две функции вида и тогда необходимо минимизировать оптимальное решение. Рисунок 1.29 – Оптимизация с противоположными
3. Оптимизация с ограниченными критериями. Данный метод основан на методе линейного программирования. Пусть дана некоторая функция (1.1), для которой необходимо найти оптимальное значение. (1.1) Для решения задач вводят ограничения на функцию (1.2): (1.2) Эти ограничения образуют поле ограничений, которое формирует область допустимых значений. Для практических инженерных целей данную задачу переносят в трехмерное пространство, в этом случае функция имеет следующий вид: (1.3) (1.4) Запишем ограничивающие критерии данной функции (1.5) Рассмотрим область для решения данной задачи, применим правило эквидистантности, оно имеет следующий вид: (1.6) Данное уравнение описывает прямую линию в координатах (х; у). Оптимальное решение находится тогда, когда данная эквидистантная прямая соприкасается с первой точкой области ограничении данной функции (минимум). Последняя точка соприкосновения с областью ограничений соответствует максимуму функции. 4. Оптимизация без экстремума. Рассмотренные первые три случая оптимизации осуществляются с экстремальными критериями. В тоже время существует оптимизация с ограничивающими критериями без условий выбора экстремального значения, при этом используются: · сходящиеся ограничивающие критерии; · частично расходящиеся ограничивающие критерии. Рисунок 1.30 – Оптимизация с ограничивающими критериями
Сходящиеся ограничивающие критерии постепенно исключают из возможного множества отдельные его части. Критерий В более высокого уровня, по сравнению с критерием А, аналогично С по отношению к В. Пример: А – физическое решение проблемы; В – техническое решение проблемы; С – экономическое решение проблемы. Рисунок 1.31 – Оптимизация со сходящимися ограничивающими
При частично расходящихся критериях: Рисунок 1.32 – Оптимизация с частично расходящимися
5. Оптимизация с компромиссными критериями. В некоторых случаях для расходящихся критериев можно применить компромиссный критерий. Такой критерий получают путем коррекции основных критериев (рис. 1.32), данный метод имеет квазиоптимальное значение . Оптимума нет. Для решения этой задачи необходимо ввести компромисс между критерием В и С путем их расширения, либо изменением координатного положения. Следует добиться условия . В этом случае получим квазиоптимальное решение. Рисунок 1.33 – Оптимизация с компромиссными критериями
6. Сложная оптимизация (многокритериальная). Оптимизация конструкции, производства, эксплуатации технической системы (изделия) требует использовать комплекса критериев. На практике мы очень часто имеем дело с однокритериальной оптимизацией. Это объясняется значительным влиянием на технические проблемы экономических школ, стараясь свести оценки к денежному измерению. Широкий подход к проблеме технической оптимизации показывает, что чем более удачно выбраны критерии, тем большей оказывается вероятность получения оптимальных технических средств. Критерии устанавливают, руководствуясь целесообразностью создания изделия, принципами конструирования, технологическими принципами. Оптимизируемым объектом может быть не изделие в целом, рассматриваемое как техническая система, а лишь та или иная его характеристика. Это частичная оптимизация, путь к общей оптимизации. В то же время существуют подходы к многокритериальной оптимизации, которые будут рассмотрены ниже в разделе 2. 7. Дивергентно-конвергентная оптимизация. Каждый элемент оптимизации описывается узлом, который представляет собой отдельные стадии создания машины, технологии и т.д. Оптимизационные действия осуществляются на различных стадиях и могут быть расходящимися (дивергентными) или сходящимися (конвергентными). Представим в общем виде стадии создания объектов с помощью теории графов. Рисунок 1.34 – Дивергентно-конвергентная оптимизация Дивергентные стадии: 1-ая стадия: концептуальное решение проблемы; оптимизация с использованием главного критерия. 2-ая стадия: частные задачи; частичная оптимизация. 3-я стадия: детализация с частичной оптимизацией. 4-ая стадия: предварительная проверка решения задачи. Подробная теория сетевых графов и примеры решения задач с их использованием рассмотрены во втором разделе.
Дата добавления: 2014-10-22; Просмотров: 427; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |