|
|
| |
Решение задач оптимизации
|
Повышение эффективности сложных технических систем (таких как двигатели, суда, летательные аппараты и пр.) может быть обеспечено как внедрением новых технологий производства, применением новых концептуальных решений и т.д., так и их многопараметрической (100 и более переменных) и многокритериальной оптимизацией, эффективность которой зависит от количества переменных (рис.1). До настоящего времени поиск оптимального решения для многопараметрических и многокритериальных систем ввиду отсутствия эффективного метода его поиска представлял значительные трудности, связанные с высокой стоимостью и продолжительностью исследований.
В качестве объекта оптимизации, предоставляемом Заказчиком, может использоваться:
-
математическая модель;
-
натурный объект;
-
статистические данные.
|
 |
| Рис.1. Время потребное для решения задач
оптимизации различными методами |
| |
|
Накоплен большой опыт использования технологии оптимизации при разработке и совершенствовании объектов реальной жизни в различных областях науки и техники:
- аэрокосмических объектов;
- автомобилестроении;
- оптимизации технологических процессов;
- оптических систем;
- биологических объектов и др.
|
|
Разработанный программный комплекс состоит из различных независимых алгоритмов, предназначенных для решения:
- однокритериальных задач нелинейной оптимизации;
- многокритериальных задач нелинейной оптимизации;
- параллельной оптимизации в однокритериальной и многокритериальной постановках;
- оптимизации с адаптивным изменением уровня моделирования объекта (низко-, средне-, высокоточные модели);
- оптимизации и оптимального управления
при наличии неопределенностей.
Все алгоритмы разработаны в рамках единой концепции по постановке задач оптимизации, анализу полученных результатов, обмену данных с программным продуктом пользователя и заданием исходных данных на начальном этапе. |
|
| |
| |
Результаты оптимизации
- Экстремальное значение критерия оптимизации для однокритериальной постановки, либо Парето множество для многокритериальной постановки.
- Вектор оптимальных параметров, обеспечивающих экстремум критерия для однокритериальной постановки. Для многокритериальной предоставляется совокупность значений варьируемых переменных, соответствующих Парето множеству.
- Значения ограничений в оптимальной точке.
- Совокупности точек в пространстве поиска решения, которые близки к точке экстремума.
Полученные результаты оптимизации могут быть использованы пользователем на этапе анализа полученного решения и обеспечивает, возможность выбора по другим соображениям какого-либо другого решения, которое имеет значение критерия близкое к оптимальному. В последующем данная информация может быть использована для постановки новых задач оптимизации, что обеспечивает дополнительное снижение затрат на получение нового решения. |
|
| |
|
| |
| |
|
|
|
