МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

В зависимости от природы процесса, от характера ма­тематической модели, от наличия информации о процес­се, от постановки задачи применяются различные ме­тоды оптимизации процессов (табл. 22.1).

При решении конкретной задачи исследователь дол­жен выбрать тот метод оптимизации, который при на­именьших затратах на вычисления давал бы наибольший объем информации об искомом процессе.

Таблица 22.1

Дадим краткую характеристику наиболее часто при­меняющимся методам оптимизации для детерминиро­ванных процессов. Методы исследования функций с по­мощью классического анализа являются наиболее из­вестными способами решения несложных задач оптими­зации.

Эти методы применяются для решения задач с из­вестным аналитическим выражением критерия оптималь­ности, Приравнивая нулю производные и решая конеч­ную систему уравнений, определяют экстремальные значения параметра оптимизации.

Метод множителей Лагранжа используется для ре­шения таких же задач, как и задач, решаемых методом исследования функций, но при наличии ограничений на независимые переменные. Порядок системы уравнений, которые решаются при нахождении экстремумов параме­тра оптимизации, повышается на число ограничений. В остальном процедура поиска решений аналогична.

Методы вариационного исчисления обычно применяют для решения задач с критерием оптимальности в виде функционалов. Вариационными методами решение зада­чи сводится к интегрированию системы дифферен­циальных уравнений Эйлера второго порядка с гра­ничными условиями. Число уравнений системы равно числу неизвестных функций.

Динамическое программирование является эффек­тивным методом решения задач оптимизации ди­скретных многостадийных процессов, для которых об­щий критерий оптимизации является функцией критериев оптимальности, отдельных стадий.

Принцип максимума Понтрягина применяется для оптимизации процессов, описываемых системами диффе­ренциальных уравнений. Оптимальное решение находит­ся путем интегрирования системы дифференциальных уравнений процесса и системы вспомогательных функ­ций с ограничением на обоих концах интервала инте­грирования.

Линейное программирование используется для реше­ния задач оптимизации с линейным выражением для кри­терия оптимальности и линейными ограничениями на область изменения переменных факторов. Это задача оп­тимального планирования производства с ограниченным количеством ресурсов, транспортные задачи и др. Уни­версальный алгоритм решения задач линейного програм­мирования содержится в симплексном методе, позволяю­щем за конечное число операций найти оптимальное решение большинства задач.

Методы нелинейного (динамического) программирова­ния применяют для решения задач оптимизации с нели­нейными функциями параметра оптимизации с огра­ничениями и без ограничений на независимые пере­менные.

Для оптимизации стохастических процес­сов используются экспериментально-статистические ме­тоды. Различают пассивный и активный эксперимент. Пассивный эксперимент, или, как его часто назьюают, пас­сивное наблюдение, использует методы математической статистики для обработки информации с целью изучения закономерностей технологического процесса. При этом сбор исходных данных проводится на действующем объекте без введения в процесс искусственных изменений. Обработка данных с целью получения математической модели процесса проводится в основном методами классического регрессионного и корреляционного методов ана­лиза.

Активный эксперимент основан на применении плани­рования эксперимента. Планирование эксперимента — это проведение эксперимента по заранее составленному пла­ну (матрице), обладающему оптимальными свойствами. При планировании учитываются одновременно все фак­торы, влияющие на процесс, что позволяет выявить сразу и силу взаимодействия факторов, и резко сократить об­щее число опытов для определения оптимальных параме­тров. Как в пассивном, так и в активном эксперименте математической моделью является функция отклика, связывающая параметр оптимизации с факторами, влияющими на процесс:

При использовании статистических методов матема­тическая модель представляется в виде отрезка ряда Тей­лора. Уравнение регрессии имеет вид

где b₀ — свободный член уравнения регрессии; b_i — ли­нейные коэффициенты; b_ji — коэффициенты взаимодей­ствия; b_ii — квадратичные коэффициенты.

Коэффициенты уравнения определяются методом на­именьших квадратов (МНК) из условия

где N— объем выборки; у_i — соответственно эксперимен­тальное и теоретическое значения параметра оптимиза­ции.