1. 2.1 Экономические параметры
2. 2.2 Технико -екопомични параметры
3. 2.3 Технико - технологические параметры
4. 2.4 Другие параметры

{{{Img}}} Имя Юля Фамилия Белица Отчество Михайловна Факультет ФИС Группа СЦМ-51 Зачетная книжка .............. Презентация доклада (университетский репозиторий).

При планировании экстремального эксперимента важно определить параметр, который нужно оптимизировать. Для этого цель исследования должна быть сформулирована четко и допускать количественную оценку. Характеристика цели задана количественно называется параметром оптимизации. Параметр оптимизации является реакцией (откликом) на воздействие факторов, которые определяют поведение выбранной системы. Реакция объекта многогранна и многоаспектная. Целью исследования выбирают аспект, который представляет наибольший интерес. Выбор оптимального решения или сравнение двух альтернативных решений производится с помощью некоторой зависимой величины (функции), определенной проектными параметрами. Эта величина называется целевой функцией (или критерием качества).

[Math] u = f (x1, x2, ... xn) [/ math],

Задача оптимизации сводится к отысканию таких значений параметров, при которых целевая функция достигает максисусу или минимума. Для однозначности общих соображений читается оптимальным максимальное значение выхода.

задачи оптимизации

Безусловные задачи оптимизации заключается в отыскании максимума или минимума действительной функции от n действительных переменных и определения соответствующих значений аргументов.

Условные задачи оптимизации, или задачи с ограничениями, - это такие, при формулировании которых задаются некоторые условия (ограничения) на множестве.

В зависимости от объекта и цели исследования параметры оптимизации очень разнообразными. Чтобы ориентироваться в этом многообразии, вводят некоторую классификацию. Данная классификация не является полная и подробная она отражает условную схему, которая включает ряд практически важных случаев. Основная цель данной классификации - это помощь экспериментатору ориентироваться в реальных ситуациях. Реальные ситуации преимущественно сложные. Они часто требуют одновременного учета нескольких, иногда очень многих, параметров. В принципе каждый объект может характеризоваться сразу всей совокупности параметров, приведенных на рисунке 1, или любой опилками из этой совокупности. Движение к оптимуму возможно, если выбран один-единственный параметр оптимизации. Тогда другие характеристики процесса уже не выступают как параметры оптимизации, а служат ограничениями.

2.1 Экономические параметры

Экономические параметры оптимизации, такие, как прибыль, себестоимость и рентабельность, обычно используются при исследовании действующих промышленных объектов, тогда как расходы на эксперимент имеет смысл оценивать в любых исследованиях, в том числе и лабораторных. Если цена опытов одинакова, затраты на эксперимент пропорциональны числу опытов, которые необходимо поставить для решения данной задачи. Это во многом определяет выбор плана эксперимента.

2.2 Технико -екопомични параметры

Среди технико-экономических параметров наибольшее распространение имеет производительность. Такие параметры, как долговечность, надежность и стабильность, связанные с длительными наблюдениями. Есть некоторый опыт их использования при изучении дорогих ответственных объектов, например радиоэлектронной аппаратуры.

2.3 Технико - технологические параметры

Почти во всех исследованиях приходится учитывать количество и качество получаемого продукта. В качестве меры количества продукта используют выход, например, процент выхода химической реакции, выход годных изделий. Показатели качества чрезвычайно разнообразны. В представленной классификации они сгруппированы по видам свойств. Характеристики количества и качества продукта образуют группу технико-технологических параметров.

2.4 Другие параметры

Под рубрикой "другие" сгруппированы различные параметры, которые реже встречаются, но не менее важными. Сюда попали статистические параметры, используемые для улучшения характеристик случайных величин или случайных функций. Примерам таких параметров будут задачи на минимизацию дисперсии случайной величины, на уменьшение числа выбросов случайного процесса за фиксированный уровень и т.д. Последняя задача возникает, например, при выборе оптимальных настроек автоматических регуляторов или при улучшении свойств нитей (проволока, пряжа, искусственное волокно и др.).

С ростом сложности объекта возрастает роль психологических аспектов взаимодействия человека или животного с объектом. Например, при выборе оптимальной организации рабочего места оператора параметром оптимизации может служить число ошибочных действий в различных возможных ситуациях.

При решении задачи технической эстетики или сравнению произведений искусства возникает потребность в эстетических параметрах. Они основаны на ранговому подходе.

Пример 1. Во время второй мировой войны несколько сотен английских торговых судов были вооружены зенитными орудиями для защиты от вражеских бомбардировщиков. Поскольку это мероприятие было достаточно дорогим (требовалось иметь на каждом судне боевую команду), через несколько месяцев решили оценить его эффективность. Из параметров оптимизации больше подходит для этой цели?

Число сбитых самолетов. Потери в судах, оснащенных орудиями, по сравнению с судами без орудий. Если считать, что эффективность установления орудий на торговые суда можно оценить числом сбитых самолетов, то будет очевидно, что значение параметра оптимизации в этом случае будут низкими, потому что существуют куда более эффективные средства для этой цели (авиация, боевой флот), чем зенитные орудия на торговых.

Если считать, что эффективность установки орудий на торговые суда можно оценить сопоставлением потерь в судах, оснащенных орудиями, с потерями в судах без орудий, то это разумный выбор параметра оптимизации, так как основной задачей при установке орудий была защита судов. Самолеты вынуждены были теперь использовать противозенитные маневры и бомбардировки с большой высоты, что уменьшало потери.

Из числа атакованных самолётами торговых судов с зенитными орудиями было потоплено 10% судов, а потери в судах без орудий составили 25%. Расходы на установку орудий и содержание боевых расчетов окупились очень быстро.

Параметр оптимизации - это признак, по которому оптимизируют процесс. Он должен быть количественным, задаваться числом, его необходимо измерять при любой возможной комбинации выбранных уровней факторов. Множество значений, которые может принимать параметр оптимизации называют областью его определения. Области определения могут быть непрерывными и дискретными, ограниченными и неограниченными.

Например, выход реакции - это параметр оптимизации с непрерывной ограниченной областью определения. Он может изменяться в интервале от 0 до 100%. Число бракованных изделий, число зерен на шлифе сплава, число кровяных телец в пробе крови - вот примеры параметров с дискретной областью определения, ограниченной снизу.

Если нет способа количественного измерения результата, то приходится воспользоваться приемом, который называется ранжированием (ранговым подходом). При этом параметрам оптимизации присваиваются оценки - ранги по заранее выбранной шкале: двухбалльной, пятибалльной и т.д. Ранговый параметр имеет дискретную ограниченную область определения Лестницы киев изделия из мрамора шторы для спальни шторы . В простейшем случае область содержит два значения (да, нет; хорошо, плохо). Ранг - это количественная оценка параметра оптимизации, но она носит условный (субъективный) характер. Для каждого физически измеряемого параметра оптимизации можно построить ранговый аналог. Потребность в построении такого аналога возникает, если имеющиеся в распоряжении исследователя численные характеристики неточны или неизвестен способ построения удовлетворительных многочисленных оценок. При прочих равных условиях всегда нужно отдавать предпочтение физическому измерению, так как ранговый подход менее чувствителен и с его помощью трудно изучать тонкие эффекты.

Следующее требование: параметр оптимизации должен выражаться одним числом. Иногда это получается естественно, как регистрация показания прибора. Например, скорость движения машины определяется числом на спидометре. Чаще приходится делать некоторые вычисления. Так бывает при расчете выхода реакции. В химии часто нужно получать продукт с заданным отношением компонентов, например, А: В = 3: 2. Один из возможных вариантов решения подобных задач состоит в том, чтобы выразить отношение одним числом 1,5) и в качестве параметра оптимизации пользоваться значениями отклонений (или квадратов отклонений) от этого числа.

Еще одно требование, связанное с количественной природой параметра оптимизации, - однозначность в статистическом смысле. Заданному набору значений факторов должно соответствовать одно с точностью до ошибки эксперимента, значение параметра оптимизации.

Для успешного достижения цели исследования необходимо, чтобы параметр оптимизации действительно оценивал эффективность функционирования системы в заранее выбранном смысле. Это требование является главная, определяющая корректность постановки задачи.

Представление об эффективности не остается постоянным в ходе исследования. Оно меняется по мере накопления информации и в зависимости от достигнутых результатов. Это приводит к последовательному подходу при выборе параметра оптимизации. Так, например, на первых стадиях исследования технологических процессов в качестве параметра оптимизации часто используется выход продукта. Однако в дальнейшем, когда - возможность повышения выхода исчерпана, нас начинают интересовать такие параметры, как себестоимость, чистота продукта и т.д ..

Говоря об оценке эффективности функционирования системы, важно помнить, что имеется в виду систему в целом. Часто система состоит из ряда подсистем, каждая из которых может оцениваться своим локальным параметром оптимизации. При этом оптимальность каждой из подсистем по своему параметру оптимизации не исключает возможности гибели системы в целом.

Параметр оптимизации не только должен быть эффективным нужно, чтобы он был эффективен в статистическом смысле. То есть это требование сводится к выбору параметра оптимизации, определяется с наибольшей возможной точностью.

Следующее требование к параметру оптимизации - требование универсальности или полноты. Под универсальностью параметра оптимизации понимается его способность всесторонне характеризовать объект. Технологические параметры оптимизации недостаточно универсальны они не учитывают экономику. Универсальностью обладают обобщенные параметры оптимизации, которые являются функцией от нескольких частных параметров.

1. http://window.edu.ru/window_catalog/files/r18438/Mtdukm8.pdf - Основы планирования експаременту (Январь 2010);
2. Анистратенко В. А., Федоров В. Г. Математическое планирование экспериментов в АПК. Киев: Высшая школа, 1993.- 375 с.
3. http://window.edu.ru/window_catalog/pdf2txt?p_id=1180&p_page=1 - Основы планирования экспериментов (Январь 2010);
4. http://uk.wikipedia.org/wiki/Планування_експерименту - Планирование эксперимента (Январь 2010);

21 февраля 2010 Тема: Виды параметров оптимизации. Требования к факторам и параметров оптимизации ..

Похожие

Комментарии