Известные математические описания. Модели. Задачи оптимизации

Натурный подход к оптимизации

Оптимизация на базе совместно использования натурной части О. О.(объекта оптимизации), частичной физической модели ОО и частичной математической модели ОО

Оптимизация на базе натурного объекта и частичной физической модели

Мод. выхода в окр. среду Натур. выход объекта оптимизации

Критерии оптимизации, ограничения

Данная натурно-модельная система может быть использована, например, для испытаний и наладки сложных информационно управляющих систем.

U^н д^н у^н

Критерии оптимизации, ограничения

Суть натурного подхода к оптимизации в том, что оптимизатор осуществляет экспериментальные воздействия U^н на натурный объект и оценивает качество объекта. Повторяя такого рода воздействия много раз можно отыскать оптимальный режим работы натурного объекта.

При создании сложных технических, биологических, системо-природных и других объектов все 3 вышеизоложенных подхода (модельный, натурно-модельный и натурный) должны применяться поэтапно в именно таком порядке.

При применении натурного подхода важным этапом является перенос результатов оптимизации, найденных на натурном объекте на другие аналогичные натурные объекты.

В данном разделе будем рассматривать задачи и методы оптимизации, использующие математические модели (модельный подход). Наиболее известны следующие математические описания (схемы задач оптимизации):

· удовлетворенческая (ограничительная) модель (схема) задачи оптимизации;

· скалярная модель оптимизации; критериально-ограничительная

· векторная оптимизация группа задач оптимизации;

· нечеткая (размытая) оптимизация;

· оптимизация на базе экспертных моделей;

· оптимизация на базе игровых моделей;

· оптимизация на базе бинарных отношений;

· оптимизация на языке функция выбора;

· неформальная оптимизация.

Оптимизационный подход представлен 9 методами и является универсальным во всех случаях и имеет свои ограниченные области применения.

Ограничивающие условия:

а) высокая чувствительность к неточности в исходных данных;

б) подход чувствителен к нарушению правил его правильного применения;

в) критерий оптимальности в задачах оптимизация не всегда точно отражает цель оптимизации;

г) необходимо увязывать частные цели между собой;