Файл: Сапрыкин Г.С. Исследование операций в энергетических расчетах учеб. пособие для слушателей фак. повышения квалификации преподавателей теплотехн. каф., аспирантов и студентов специальности 0305.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 22.07.2024
Просмотров: 105
Скачиваний: 0
и а к с и ы |
у |
м a f 2в]. Он используется в случае |
решения вариацион |
ных задач, |
но |
решения не принадлежат к классу |
непрерывных функций, |
а на переиенные наложены ограничения в форме неравенств. Принцип максимума имеет большое значение при рассмотрении проблем автома тического регулирования, различных технологических процессов и
т .д . [28,2$].
Если ни один из вышеперечисленных методов не дает возможности решать оптимизационную задачу, то используются методы н е л и - п е й н о г о п р о г р а м м и р о в а н и я . Поэтому их еще
называют |
п р |
я м ы м и м е т о д а м и . Они применяются,когда |
функция |
цели |
нелинейна и присутствуют, ограничения (линейные и не |
линейные) |
в форме равенств и неравенств. |
При использовании методов нелинейного программирования непос редственно вычисляется функция цели, изменение величины которой и служит мерой эффективности приближения к оптимуму. Соотношения, определяющие критерий оптимальности, не обязательно должны записы ваться в явном виде. Задачи ясланейиого программирования могут быть решены только численными методами и поэтому требуют примене ния средств вычислительной техники.
Целевую функцию |
|
|
|
можно рассматривать |
как функцию, определенную в |
Ц -мерном про - |
|
странотве |
переменных ; зависимость целевой функции от YI управ - |
||
ляющих переменных образует п о в е р х н о с т ь |
о т к л и к а |
||
в ( ПН |
) - мерном |
пространстве. Для двух переменных поверхность |
отклика представляет собой поверхность в трёхмерном пространстве,
как показано |
на рис. 3-5 |
, заимствованном из |
(351 . |
Линии, соеди |
||||||||
няющие равные |
значения |
целевой |
|
ЗДДЬ 5Ц7 |
|
|||||||
Функции |
5 |
( |
М, |
. . . . |
|
d|, ...> = 0 ^ , |
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|||||||
образуют, линии равного уровня |
|
|
|
|
|
|||||||
целевой функции (например, СЦ со |
|
|
|
|
|
|||||||
ответствует |
значению целевой |
|
|
|
|
|
||||||
функции |
48,23 |
тыс.руб/год ) , |
|
|
|
|
|
|||||
В общем случае |
при отыска |
|
|
|
|
|
||||||
нии оптимума целевой функции не-- |
|
|
|
|
|
|||||||
обходимо определить такие' значе- |
|
|
|
|
|
|||||||
ния параметров |
X , |
, X;, |
|
, . . . , ко |
’2Ц |
26 |
-52 |
56 |
Т.ММ |
|||
торые обеспечивали |
бы 'наименьшее |
Рио.3 -5 . Расположение линий |
||||||||||
(наибольшее) |
значение |
Ц (Х )во |
равного |
уровня в окрестностях |
||||||||
оптимума для двух дискретных |
||||||||||||
всей области |
допустимых |
значений |
||||||||||
параметров: марки металлам и |
||||||||||||
параметров |
X |
• |
|
|
|
диаметра |
труб |
пароперегревате |
||||
|
|
|
ля О. котла блока |
800 МВт. |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
45
Оптим ум , |
для |
к о т о р о го |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
U O O s U ( X ) f . а |
Х 0 Х , |
|
|
|
|
СЭ- ? 2) |
||||||||||
назы вается |
|
глобальны м ; если |
условие ( 3 - 2 2 ) |
вы полняется в |
точке |
Л к |
|||||||||||||||||||
в некоторой |
окрестности |
Х |
т |
для |
точек |
Х |
т |
|
, |
т . е . |
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
U ( X K) * U ( X m) , a х т е х т е х , |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
т о оптимум буд ет локальным. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
Точка гл об а л ь н ого |
оптимума обозначена |
через |
. |
Q |
|
на |
р и с . 3 -5 |
||||||||||||||||||
и с о о т в е т с т в у е т |
значению |
целевой |
функции |
в |
3 4 , 6 6 |
т ы с .р у б ./ г о д . |
Из |
||||||||||||||||||
рисунка видно |
такж е , |
что |
исследуемая допустимая |
область изменения |
|||||||||||||||||||||
параметров |
|
М |
|
н |
d |
|
является невы пуклой. |
Это |
следует |
из |
рассм от |
||||||||||||||
рения значений целевой функции в точ к а х пересечения коорд инат. |
|
||||||||||||||||||||||||
Большинство методов нелинейного программирования основано |
на |
||||||||||||||||||||||||
движении |
в |
|
|
( И - Ч |
) |
- |
мерном пространстве |
в |
направлении |
оптим ум а. |
|||||||||||||||
При этом |
из |
н е к о то р о го |
исход ного |
с о с то я н и я , |
|
ха рактери зуем ого .сово |
|||||||||||||||||||
купностью |
параметров |
|
5ск , производится переход |
к ' состоянию Х к+( |
|
||||||||||||||||||||
изменением |
|
вектора |
Х к |
на |
величину |
|
д Х к |
, та к |
что |
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Х К+1 = Х К + ДХц; |
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
гд е |
й |
Х |
к |
- шизмененияа г |
вектора |
Х |
к |
|
|
. |
|
|
|
|
|
|
Хк |
, |
|||||||
В |
части |
методов |
ш аг опред еляется как |
функция |
состояния |
||||||||||||||||||||
т . е . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- |
|
_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
й Х *.= |
(Х^) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
н новое |
состояние |
за |
шаг |
|
д Х к |
; |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= Х К + д Х х ( Х к) |
|
|
|
|
|
|
|
|
( 3 - 2 3 ) |
|||||
В д р у го й |
части |
методов |
шаг |
дХ«, |
опред еляется |
как |
функция |
н е - |
|||||||||||||||||
скольких |
предшествующих |
состояний |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
Д Х К =& Х к (Х к , |
|
|
|
, Х к_6) , |
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
а |
Х к+(= х к + д Х <( Х к, х , . ь |
. . . , х к. а) , |
|
|
|
( 3 - 2 4 ) |
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
В |
зависимости |
о т |
способа определения |
ш ага |
д Х к методы |
нелиней |
|||||||||||||||||||
н о го |
программ ирования |
можно |
разделить |
на |
три |
группы |
[ |
2 9 , |
30 ] |
|
|||||||||||||||
град иентны е, безградиентны е н методы случайного |
поиска . |
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
Градиентом назы вается производная целевой функции |
по |
нормали |
|||||||||||||||||||||||
к п оверхности |
отклика |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Цех) =vll(X) = ^ |
^ |
|
|
|
|
(з-25) |
Составляющие град и ента равны частным производным целевой функции по со о тв е тс тв ую ц ш управляющим переменным, т . е .
46
|
|
|
i t u a w i t o t i i , |
(3 -2 6 ) |
||
|
|
|
|
9 « 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7nU ( x ^ M |
i |
|
|
|
|
|
|
оха |
|
|
|
Кроне того, |
вектор градиента целевой функции совпадает по |
||||
направлению с направлением нанохорейюего возрастания целевой |
||||||
функции. |
|
|
|
|
|
|
|
В г р а д и е н т н ы х |
м е т о д а х поиск «тк н у т оояо- |
||||
ваи на вычислении н анализе производных целевой функции, А так' |
||||||
как вид зависимости Ц(Х\ |
и производные |
могут получать |
||||
ся |
настолько |
оложными, что могут не иметь шспжой практической |
||||
ценности, то обычно пользуются приближенным соотношением |
||||||
аиш, дат , цех.....,Xi^i,->xrt)-uoc,„-)Xi,.x,)j о-г?) |
||||||
~ Щ |
а - , |
|
и ~ ~ |
|
||
где |
дХ( - |
приранение независимой переменной |
|
|||
|
Один из градиентных методов - |
метод релаксации-заключавтел |
||||
в отыскании |
о с е в о г о |
(по осям координат) |
направления,вдоль |
которого целевая функция уменмаетоя наиболее сильно(при воноке минимума). В начальной точке Хн (рко.Э-б а) для этого опреде
ляются производные 1ИХ) по воем переменным. Нанбольному зна чению производной (по модулю) будет соответствовать и какбыотрей-
шее |
убывание функции Ц (X) |
. Шага осуществляются во направле |
нию |
убывания целевой функция ( |
при прочих постоянных перемен |
ных ) до тех пор, пока не будет достигнуто минимальное значение
по забранному направлению. После этого снова определяются произ водные по всем переменным, за исключением той, по которой осу -* ществлядся спуск, снова определяется направление наискорейшего убывания целевой функции, осуществляются шаги по этому осевому направлению и т .д .
В другом методе-методе градиента - каждый шаг совершается не посредственно в направлении наибыстрейшего уменьшения функции це ли (р и с.3 -6 б ). В начальной точке также вычисляются значения част
ных производных по всем независимым параметрам, осуществляется шаг в направлении наибыстрейшего убывания функции 11(Х) . При выполнении шага одновременно изменяются значения всех независи - мыхпеременных, причем эх приращения выбираются пропорциональны ми составляющей градиента по данной оси.
Следующий градиентный метод » метод наискорейшего спуска - со четает идеи метода релаксации и градиента. После нахождения гра диента и определения направления наискорейшего убывания функции
1Х(Х) в |
исходной точке, |
шаг делается в “этом направленииСрис.З-бв). |
||||||
Если значение |
функции в |
этом |
направлении |
уменьшилось, то произ |
||||
водится |
шаг в |
том же направлении ( л |
до тех пор, |
пока в этом |
н а , |
|||
правлении Не достигается |
минимум ) ; |
после |
этого |
вычисляется |
гра |
|||
диент |
(производные по всем |
переменным ) |
и определяется новое на |
правление, Как и в релаксационном методе, в методе наискорейше - го спуска каждое новое направление движения к оптимуму ортого -
надьно предшествующему, но не ориентировано относительно системы координат, Это увеличивает скорость сходимости:к оптимуму. По сравнению с методом градиента, эта скорость также увеличивается за счет сокращения вычисления производных в конце каждого шага.
Понятие градиента может быть использовано в задачах с целе
выми функциями, имеющими несколько локальных экстремумов |
для |
||||||||
поиска глобального |
экстремума. |
|
|
|
|
||||
Например, метод " тяжелого шарика п основан на исследовании |
|||||||||
процесса движения |
тела |
с массой |
jc |
("тяжелого |
шарика ") |
в сре |
|||
де с вязкостью |
|
под действием |
силы |
VU(X) |
: |
|
|||
|
|
|
|
+ V |
J ^ + v U (X ]rQ , |
|
(з -2 8 ) |
||
где |
{ - время. |
|
_ |
“ |
|
|
|
|
|
Целевая функция |
Ц(Х) |
, она же сила, зависящая от место - |
|||||||
положения |
тела ( |
X |
) |
и времени, |
определяется |
интегрированием |
|||
уравнения |
(3 - 2 8 ). |
|
|
|
|
|
|
■ . |
|
Наличие массы |
|
р |
позволяет благополучно |
"проскакивать" |
4 8
локальные |
минимумы функции ШХ) |
- |
" Регулируя |
" значения |
|
р |
и |
^ можно гарантировать |
нахождение глобального оптимума |
||
целевой функции.. |
|
|
|
||
В |
б с з г р а д и е н т п ы х |
|
м е т о д а х |
анализируются |
|
не производные целевой функции, а |
сравниваются значения самих |
функций после выполнения очередного шага. Применяются при отсут ствии математического описания объектов оптикинации, чаще всего уже действующих. .
В методе покоординатного спуска (методе Гаусса-Зайделя) по - очередно изменяются все независимые переменные так , чтобы по каж
дой из |
них достигалось |
наименьшее ( наибольшее ) значение функции |
U (X) |
. Очередность |
изменения переменныхпроизвольна; поиск |
минимума по каждой переменной - любой, например, метод поиска экстремума функции одной переменной»
В методе сканирования поочередно просматривается критерий оп тимальности в ряде точек, принадлежащих области изменения незави
симых переменных; среди них находится |
точка, в |
которой достигает |
ся оптимум. При достаточной " густоте |
" течек |
гарантируется до |
стижение глобального оптимума. |
|
|
Идея симплексного метода заключается в нахождении направления наибольшего уменьшения критерия оптимальности по известным значе ниям целевой фуккдаи. в вершинах выпуклого многограпикка-симплекса. Под симплексом понимается многогранник, имеющий в И. - мерном
пространстве ( II Ч |
) вершин. |
Симплексом в двухмерном пространст |
ве ( на плоскости•) |
является, |
таким образом, треугольник (р и с.3 -D . |
Свойство сииши-кса заключается в том, что против любой из вершин
симплекса (например, 0, |
) |
расположе |
|
||||
на только одна грань ( |
$С |
) , |
на |
|
|||
которой можно построить новый симп |
|
||||||
лекс, отличаюа|ийся от прежнего рас |
|
||||||
положения новой вершины |
СЦ , |
тогда |
|
||||
как остальные вершины обоих симплек |
|
||||||
сов совпадают. |
|
|
|
|
|
|
|
При поиске наименьшего значения |
|
||||||
целевой функции ( в нашем примере |
|
||||||
двух переменных) вычисляются ее зна |
|
||||||
чения в точках |
0. |
, В |
и |
С . |
Из |
Р и с,3 -7 . Поиск оптимума |
|
найденных значений |
целевой функции |
||||||
выбирается наибольшее |
( на рис.3-7 |
симплексным методом |
|||||
это течка а |
) . |
Затем |
стооится |
но |
|
||
вый симплекс |
- |
вершина |
d |
замеая- |
|