Название: Верификационные методы анализа оптимального управления процессами и системами(Попов П.М., Попов С.П.) Жанр: Авиационные технологии и управление Просмотров: 1051 |
3.4. предложения по выбору и реализации методов оптимизации при решении проектных задач
Когда поставлена оптимизационная задача перед инженером-проектировщиком встает проблема выбора метода, по возможности однозначно определяющего порядок операций, приводящих к решению. Кратко описанные выше и некоторые другие численные методы оптимизации, оформленные в виде стандартных процедур и хранящиеся в базе данных ЭВМ современных проектно-конструкторских организаций, являются достоянием любого инженера-проектировщика. Необходимо среди имеющихся в информационной базе методов выбрать наиболее приемлемый для решения конкретной проектной задачи и затем состыковать программу с моделью. Разумеется, уже сама постановка проектной задачи на основе инженерного анализа или функционально-стоимостной инженерии позволяет отбросить некоторые методы как неприемлемые. Методы решения различны для задач с любой нелинейностью и с малым числом переменных и задач с резко выраженной нелинейностью с малым и большим числом переменных; задач с одним экстремумом и со многими локальными экстремумами. Концепция применения программ оптимизации по принципу «черного ящика» может привести к результатам решения, весьма далеких от оптимальных. В развитых системах автоматизированного проектирования, таких как CATIA, CIMATRON, CADDS-5,UNIGRAphics и других имеется специальная система (или подсистема) оптимизации, представляющая собой сложный программный комплекс (набор взаимоувязанных файлов с правилами обмена данными по используемым методам оптимизации и процедурами производства расчетов). Комплекс включает в себя комбинацию различных методов поиска экстремума, объединенных специальной программой - эмулятором, осуществляющей переход к различным методам в зависимости от поведения целевой функции на различных шагах итерации [45]. Такой программно-технический комплекс призван обеспечить возможность эффективного использования алгоритмов оптимизации, включенных в систему, путем реализации процессов адаптации поиска, предусматривающих своевременную смену алгоритмов при решении проектной задачи. Он обеспечивает работу как в автоматическом, так и в интерактивном режиме, позволяя пользователю вносить оперативные изменения и в модель, и в исходные данные, а также использовать различные эмпирические приемы, ускоряющие сходимость. Управляющий язык программно-машинного комплекса составляется (подбирается) так, что позволяет использовать мнемонику и смысловые кон- струкции при формировании заданий проектирования и работе с системой пользователей, не владеющих языками программирования. Структура обобщения (укрупнения) такого комплекса представлена на рис.3.7.
Опыт применения программ оптимизации показал, что их подключение к модели параметрического анализа самолета не требует их существенной доработки, тем более, если используются такие современные программные продукты как CATIA, CIMATRON, CADDS- 5 и UNIGRAphics и технический комплекс в виде графстанции типа RS/6000-42T. Если доработки и имеют место, то они связаны в основном с необходимостью нормализовать варьируемые параметры, ограничения и целевую функцию. Нормализация облегчает проблему поиска экстремума, так как при выборе направления и величины шага необходимо оценивать расстояния, то есть нужно вводить ту или иную норму в пространстве параметров. Эта операция требует, чтобы все параметры имели одну размерность или вообще были безразмерными. Кроме того, нормализация приводит к подобию различные задачи оптимизации, облегчает анализ результатов оптимизации, позволяя сравнивать относительный «вклад» в изменение критерия каждой переменной. В нормализованном виде все переменные имеют порядок единицы. Рассмотрим следующий алгоритм нормализации:
1. Определить нормализованные переменные xi,
2. Определить нормализованные ограничения в виде равенств
|
|