ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ПОИСКА ЭКСТРЕМУМА .... 6
1.1 ТЕОРИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА 6
1.2 ОБЗОР И СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ОПТИМИЗАЦИОННОГО
ЭКСПЕРИМЕНТА 14
1.3 ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 19
2 РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ПЛАНИРОВАНИЯ
ОПТИМИЗАЦИОННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА 20
2.1 ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЁТКОЙ ЛОГИКИ ПРИ РЕШЕНИИ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ 20
2.2 МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА КРУТОГО ВОСХОЖДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ
ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ 23
2.3 ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 28
3 РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ 29
3.1 ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ СРЕДЫ РАЗРАБОТКИ 29
3.2 ОПИСАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РАЗРАБОТАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 31
3.3 ОПИСАНИЕ ИНТЕРФЕЙСА РАЗРАБОТАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 32
3.4 РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ РАЗРАБОТАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 39
3.5 ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 60
ПРИЛОЖЕНИЕ А 62
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 74
ПРИЛОЖЕНИЕ В
Экспериментальная оптимизация широко применяется на практике, например, это поиск оптимальных условий функционирования механизмов, оптимальных сочетаний сплавов, полимерных материалов. В процессе проведения экспериментальной оптимизации имеется много расчётов, обладающие значительными сложностями, кроме того, имеется много рутинных задач по обработке данных, которые можно и нужно разрешить программным продуктом, чтобы упростить и убыстрить процесс.
Современные технические установки предъявляют требования, чтобы ускорить процесс оптимизации применением разнообразных интеллектуальных алгоритмов и методов, что позволяет быстрее и с меньшими затратами получить оптимальные значения функции отклика.
Таким образом, актуальной проблемой является повышение эффективности путём разработки программного продукта и применением интеллектуальных алгоритмов, что позволит сделать процесс экспериментальной оптимизации проще и быстрее.
Целью выпускной квалификационной работы является повышение эффективности процесса экспериментальной оптимизации путём применения интеллектуальных алгоритмов.
Для реализации данной цели были поставлены следующие задачи:
1. Проведение сравнительного анализа существующих методов экспериментальной оптимизации.
2. Разработка алгоритма планирования оптимизационного эксперимента.
3. Программная реализация разработанного алгоритма.
4. Тестирование разработанного приложения.
Проведён сравнительный анализ существующих методов экспериментальной оптимизации. Выявлено, что наиболее эффективным с точки зрения количества про-водимых экспериментов является метод крутого восхождения.
Разработан алгоритм планирования оптимизационного эксперимента, отличающийся от известного способом изменения длины шага, основанном на применении механизмов нечёткой логики и анализе количества успешных итераций, которые были проведены ранее.
Разработано приложение с графическим интерфейсом в среде MATLAB, реализующее разработанный алгоритм экспериментальной оптимизации.
Проведено тестирование разработанного приложения. Выявлено, что применение интеллектуального алгоритма изменения длины шага позволяет уменьшить количество необходимых итераций в среднем шагов на 28%.
Таким образом все поставленные задачи были выполнены, цель достигнута, планируется дальнейшая работа по внедрению полученного результата на практику.
