Эффективное решение производственных проблем и задач

диалоговая система постановки и решения задачки структурной оптимизации производственных процессов

В текущее время очень возросли сложность и комплексность заморочек, требующих решения в процессе оптимизации производственных процессов в растениеводстве при разных критериях их функционирования. Создание производственных процессов отменно нового уровня подразумевает внедрение важных достижений базовых наук, учет современных экономических, соц и экологических и других заморочек. Задачки увеличения свойства производственных процессов следует решать на стадии их проектирования, когда нужно и может быть всестороннее рассмотрение моделей, т.е. должно быть учтено огромное число нередко противоречивыx требований. Так, в каждой модели могут удовлетворяться такие требования, как малая металлоемкость и достаточная надежность, наибольшая производительность и малая динамическая нагруженность, низкая цена и другие, т.е. при оптимизации технико-технологических характеристик производственных процессов в растениеводстве при разных критериях их функционирования должен быть осуществлен выбор их хороших характеристик (структурных, кинематических, динамических, эксплуатационных и др.), лучшим образом соответственных предъявляемым к ним бессчетным требованиям. Эту задачку при имеющейся практике проектирования решают, прорабатывая несколько других вариантов с выполнением соответственных расчетов. Разработка даже очень огромного числа других вариантов, основанная на обычных подходах, принципно не может дать инженеру представления о способностях производства, потому что, к примеру, если придать каждому из 10 характеристик по 10 разных значений, пришлось бы разглядеть 1010 вариантов - задачка непростая даже для современных компов.

Издержки на решение задач классическими способами безпрерывно растут, а отрицательные последствия принятия неоптимальных решений становятся все серьезнее. Осложняющим обстоятельством будет то, что такие задачки - многокритериальные с противоречивыми мотивированными функциями, потому инженеру тяжело избрать обоснованное компромиссное решение: применяющиеся традиционные способы отыскивания экстремумов и большая часть новых поисковых способов оптимизации предусмотрены только для решения однокритериальных задач. Для удачного решения многокритериальной задачки нужно обоснованное определение допустимого огромного количества решений (областей конфигурации вектора характеристик проектируемой системы). Разработка эскизного проекта производственного процесса может быть осуществлена хоть каким обычным способом. После разработки эскизного проекта исследователь может определять и назначать пределы конфигурации каждого из технико-технологических характеристик, от которых зависит эффективность производственного процесса в растениеводстве. Должны быть сформулированы аспекты - свойства, по которым можно в процессе проектирования судить о качестве производственного процесса. Такими чертами могут быть эксплуатационные издержки, производительность, расход горючего, издержки труда и др. Число критериев свойства, которые могут быть проанализированы в процессе проектирования и исследования, методикой выбора хороших характеристик не ограничено, что очень принципиально для сотворения высококачественного производственного процесса.

Для выбора хороших технико-технологических характеристик производственного процесса в растениеводстве нужны расчетные формулы либо готовая программка, описывающие поведение исследуемого объекта и дозволяющие для хоть какого данного набора характеристик рассчитывать проектируемую систему и вычислять все аспекты свойства.

Производственные процессы в растениеводстве работают в динамических, насыщенных режимах. Это связано с повышением быстроходности и понижением массы современных машин, случайным нравом конфигурации сил сопротивления от технологической нагрузки и другими факторами. В связи с этим при решении задач рационального проектирования производственные процессы в растениеводстве следует рассматривать как колебательные системы, работающие в критериях упорядоченного либо случайного возбуждения. Потому особенное значение приобретает исследование критерий их функционирования.

Для объектов современных производственных процессов в растениеводстве, работающих в динамических режимах, на базе предстоящего развития теории нелинейной механики в последние годы разработаны способы исследования пространственной стойкости.

Аспекты свойства рассчитываются с внедрением способов и программ для данных характеристик объекта [221, 222, 223]. Каждый таковой расчет условно назван испытанием. Выбор пробных точек в многомерном пространстве характеристик создают при помощи умеренно распределенных - последовательностей, отличающихся лучшими качествами равномерности и позволяющих при наименьшем числе испытаний получать довольно полное представление о ресурсных способностях моделей по каждому аспекту свойства [222]. В данном случае пробные точки владеют тем свойством, что проекции их на всякую координатную ось в пространстве характеристик различны и размещены квазиравномерно. Используя N пробных точек, каждому из характеристик присваивают N значений разных и умеренно расположенных во всем спектре конфигурации характеристик. Таким макаром, число пробных значений для каждого параметра равно числу испытаний. Разработанный способ выбора пробных точек обеспечивает равномерный обзор всего места характеристик при сравнимо маленьком числе испытаний, а как следует, и эффективность способа [221, 222].

По значениям каждого строят таблицы испытаний, в каких аспекты свойства располагают в порядке убывания, т.е. первой стоит наилучшая модель по данному аспекту. Потому что каждой модели соответствует определенный «набор» характеристик, зашифрованный в номере испытаний, то из таблиц испытаний видно, что необходимо сделать, чтоб получить лучшую конструкцию производственного процесса по тому либо иному аспекту свойства.

Не существует производственного процесса, рационального по всем аспектам сразу, потому результаты анализа таблиц испытаний употребляют для обоснования выбора компромиссного решения.

Потому что из таблиц испытаний видно, какие способности имеет конструкция производственного процесса по каждому аспекту свойства, исследователь может обоснованно назначить такие ограничения по каждому аспекту, которые, с одной стороны, могли быть фактически достижимы, а с другой стороны - удовлетворяли бы требованиям производства. Дальше методом расчета инспектируют, есть ли производственные процессы, удовлетворяющие всем этим ограничениям сразу. Такие конструкции и составляют допустимое огромное количество решений, из которого исследователь вместе с заказчиком выбирает лучшую модель. Если таких конструкций не оказалось, то ограничения могут быть ослаблены. Может быть также повышение числа испытаний либо расширение границ конфигурации характеристик.

Таким макаром, исследователь получил реальную возможность доказать постановку задачки многокритериальной оптимизации - сразу учесть огромное количество противоречивых критериев, что привело к созданию отменно нового способа проектирования производственных процессов в растениеводстве. Другим достоинством способа, делающим его комфортным для реального внедрения, является практическая возможность решения задачи проектирования огромных систем, которые требуют вмешательства исследователя в процесс расчета. Отлично использовать так именуемый режим диалога «исследователь - компьютер». Разработанный способ позволяет прирастить плотность точек в пространстве характеристик и этим обеспечить получение более полной инфы об исследуемых моделях, если это нужно. Фактически полезной является возможность повторения опыта при разных критериях функционирования производственных процессов в растениеводстве по одним и этим же точкам многомерного места.

Обобщенный способ постановки и решения задач рационального проектирования с внедрением диалога «человек - компьютер» позволяет последующее:

• учесть столько критериев свойства, сколько нужно для полного исследования критерий функционирования производственных процессов в растениеводстве (с позиций разных противоречивых критериев, таких, как эксплуатационные издержки, производительность, расход горючего, издержки труда и т.п.);
• найти допустимое огромное количество решений;
• найти несущественные аспекты, значения которых не много изменяются;
• выявить зависимые либо, напротив, противоречивые аспекты;
• найти воздействие параметрических ограничений на интегральный аспект;
• выделить несущественные по отношению к какому-либо аспекту характеристики;
• сформировать интегральные аспекты и найти на допустимом огромном количестве решений рациональные характеристики проектируемых производственных процессов в растениеводстве.

Проектируемая система находится в зависимости от r варьируемых характеристик , ..., , которые являются координатами точки в r- мерном пространстве характеристик. Обычно ее координаты входят в дифференциальные либо конечные уравнения, описывающие функционирование системы.

В общем случае имеются ограничения:

- параметрические

; (2.47)

- многофункциональные

, (2.48)

где и - априорно данные границы конфигурации параметра ;

- многофункциональные ограничения, зависящие от ;

и - априорно данные пределы конфигурации l-го многофункционального ограничения.

При решении оптимизационной задачки , , , не варьируются.

Не считая ограничений имеются локальные аспекты , зависящие от интегральных кривых.

Определим локальный аспект как числовую характеристику, которая связана с качеством системы однотонной зависимостью. Для определенности будем считать, что все > 0, и чем меньше значение каждой из функций , тем лучше система (при иных равных критериях).

Параметрические ограничения (2.47) выделяют в r-мерном пространстве варьируемых характеристик параллелепипед , объем которого , где . Многофункциональные ограничения (2.48) выделяют в некое допустимое подмножество G, которое может быть бессвязным, в то время как fl(α) и кусочно-непрерывны. Предполагаем, что объем подмножества G положителен и отношение не очень не достаточно.

В качестве решающего аспекта обычно выбирают один из локальных критериев либо какую-либо их комбинацию. Тогда просто сконструировать задачку об отыскании лучших характеристик точки, таковой, что. Но такая постановка в большинстве случаев не приводит к окончательному решению задачки, или при всем этом некие из критериев не отвечают предъявляемым к ним требованиям. Чтоб избежать таковой ситуации, нужно ввести критериальные ограничения

(2.49)

где - худшее допустимое значение аспекта

Обозначим через Е огромное количество точек α, удовлетворяющих ограничениям (2.47) - (2.49) так, чтоб . Если функции fl(α) и кусочно-непрерывны в , то подмножества А и Е замкнуты.

Назвав параметр Е обилием допустимых точек, можно сконструировать оптимизационную задачку: отыскать такую точку, чтоб

(2.50).

Если огромное количество Е не пусто, то решение задачки (2.50) существует, при всем этом, что исследователя устраивает.

Итак, чтоб от начальных данных перейти к оптимизационной задачке (2.50), нужно назначить разумные ограничения и обеспечить непустоту огромного количества Е. Изложенный ниже способ исследования места характеристик позволяет разрешить эти два вопроса и дает исследователю дополнительную информацию, которая помогает избрать решающий аспект (решающее правило) Q(α).

Исследование места характеристик состоит из 3-х шагов (рис. 2.5).

1 - составление таблиц испытаний. Выбирают N пробных точек, умеренно расположенных в подмножестве А. В каждой из точек рассчитываются все локальные аспекты. По каждому аспекту составляется таблица испытаний, в какой значения размещены в порядке возрастания

(2.51)

где - номера соответственных пробных точек (номера испытаний для каждого значения ν) [154].

2 - выбор критериальных ограничений. Рассматривая попеременно каждую из таблиц, составленную в согласовании с зависимостью (2.51), исследователь должен назначить ограничения . Он заинтересован в уменьшении этих значений, но если выбирать все очень малыми, то огромное количество допустимых точек Е возможно окажется пустым. Анализ таблиц испытаний проводится для обоснованного выбора решающего аспекта, потому что позволяет учитывать не только лишь подготовительные указания о роли отдельных критериев, да и их действительные способности.

3 - проверка разрешимости задачки (2.50). Фиксируют какой-нибудь из критериев, к примеру, и рассматривают подобающую ему таблицу.

Пусть число значений в этой таблице, удовлетворяющих избранному критериальному ограничению:

. (2.52)

Методом перебора имеющихся значений при всех значениях ν несложно проверить, есть ли посреди точек хотя бы одна такая, для которой справедливы сразу все неравенства (2.49). Если такая точка есть, то огромное количество Е непусто, и задачка (2.50) разрешима. В неприятном случае следует возвратиться ко второму шагу и ослабить ограничение . Если таковой шаг очень нежелателен, то можно возвратиться к первому шагу и прирастить число пробных точек, чтоб повторить 2-ой шаг с таблицами испытаний большего объема.

На первом шаге просматриваются по одной все k строк матрицы, размер которой, а на 3-ем - s столбцов этой матрицы.

Для выбора пробных точек используем точки -последовательности.

Точки α выбирают последующим образом. По декартовым координатам очередной точки находят декартовые координаты точки, которая принадлежит :

. (2.53)

При рассчитывают проектируемую систему и инспектируют условия (2.48). Если они выполнены, то точка отбирается в качестве пробной и рассчитываются все , в неприятном случае точка отбрасывается.

Выражения вида (2.53) позволяют выбирать критериальные ограничения, ориентируясь на относительную ценность локальных критериев.

На 3-ем шаге, вообщем говоря, находим не одну, а N0 пробных точек, принадлежащих Е, которые могут служить исходными для разных способов локального поиска. Метод построения и отбора этих точек основан на их равномерном рассредотачивании в Е.

Анализ таблиц испытаний позволяет найти несущественные аспекты, значения которых не много изменяются; выявить зависимые либо, напротив, противоречивые аспекты; найти воздействие параметрических ограничений на интегральный аспект; выделить несущественные по отношению к какому-либо аспекту характеристики; выделить паретовское огромное количество решений, найти рациональные характеристики. К более принципиальным результатам анализа таблиц испытаний следует отнести получение допустимого огромного количества моделей и определение ресурсных способностей моделей по всем локальным аспектам свойства. В большинстве практических задач выбор хороших характеристик производственного процесса осуществляется лишь на основании анализа таблиц испытаний, последующие пробы сделать лучше характеристики, обычно, оказывались малоэффективными.

Рассмотренная методика в первый раз позволила исследователям вводить в рассмотрение столько локальных критериев, сколько нужно. Таковой подход следует считать более правильным и многообещающим при рассмотрении сложных многопараметрических и многокритериальных задач всеохватывающего проектирования производственных процессов в растениеводстве.