Основные методы оптимизации в задачах специальности.
В задачах аэрогидромеханики формулируются задачи. Требующие так называемых оптимальных решений.
Параметры влияющие на аэродинамические характеристики крыла:
- размах крыла;
- корневая хорда крыла;
- концевая хорда крыла
- площадь крыла;
- угол стреловидности крыла по передней кромке
- удлинение крыла;
- сужение крыла;
- крутка;
- аэродинамическое качество,
При решении вариационных задач оптимизации очень часто не существует функциональной зависимости (формул), связывающих функцию с параметрами (независимыми переменными).
Для численных расчётов значений оптимума искомой функции используют различные алгоритмы, отличающиеся быстродействием и точностью. Для решения задач оптимизации введём основные понятия и определения:
- независимые переменные;
- целевая функция.
Под словом «целевая» объединяют задачи «минимакса»:
,
В задачах «минимакса» подразумевают 2 основных класса решения:
- без ограничений;
- с ограничением типа равенства и неравенства.
Говорят о поле поиска проектных параметров на подмножестве , не имеющих границ. Однако в инженерных задачах на область чаще всего накладываются ограничения:
а) тип равенств
б) тип неравенств
При решении задач оптимизации большинство численных методов предполагают важнейшее свойство целевой функции - -функция унимодальная. Мы считаем, что на множестве функция имеет одно максимальное (минимальное) значение.
Как правило, проектные параметры всё-таки локализованы на некотором интервале поиска. Тогда говорят, что унимодальная функция имеет глобальный экстремум и может иметь достаточно много локальных экстремумов. Часто экстремум целевой функции может лежать на границах интервала поиска, а эти границы определены ограничениями типа равенств и неравенств.
Задача.
при решении задач на экстремум выбор алгоритма поиска оптимальных проектных параметров очень сильно зависит от целевой функции . Для одних целевых функций данный алгоритм будет высокоэффективным, но для других целевых функций данный алгоритм может вовсе не найти существующие экстремумы.
Как показывает опыт решения экспериментальных задач – желательно найти экстремум несколькими численными методами. В общем случае все численные методы поиска, даже при простых алгоритмах, весьма трудоёмки. Принято говорить о так называемом кубе поиска.
Если отнормировать все проектные параметры:
Также говорят о допустимом интервале поиска проектного параметра.
Для оценки алгоритмов поиска экстремума целевой функции будем рассматривать их на задачах одномерного поиска.
Предполагаем, что до запуска алгоритма мы по каким-то соображениям определили диапазон поиска.
Предполагаем, что функция унимодальная и алгоритм поиска обязан найти экстремум.
Дата добавления: 2020-10-25; просмотров: 366;