Юрий Бабин -- многокритериальная оптимизация в...

Опыт применения инструментария

многокритериальной оптимизации

для повышения эффективности

сложных технических систем

www.iosotech.com

«В мире не происходит ничего, в чем бы не был виден смыл какого-нибудь максимума или минимума»

Леонард Эйлер

Юрий Бабий[email protected]

Сигма Технология

www.iosotech.com

Задачи проектирования

•Создание конкурентоспособных

образцов продукции техники

•Достижение максимально возможной

эффективности объекта

• Снижение общей стоимости

проектирования и производства

www.iosotech.com

САЕ

Инструментарий оптимизации

Этапы проектирования с

использованием процедур оптимизации

Анализ результатов

Уточнение параметров объекта

Условия задачи,

Критерии, ограничения

Опти

ма

льны

е

пр

ое

кты

САЕ

Построение

объекта

Построение

расчетной

областиАвтоматическое

построение расчетной

сетки

Задание граничных

условий и расчет

www.iosotech.com

Пример схем многодисциплинарных расчетов

С применением CAD/CAEС применением обобщенных,

регрессионных и др. моделей

www.iosotech.com

AutoGrid

Геометрия - CAD

Аэродинамический

расчет - CFD

Прочностной

расчетАкустика

Параметры геометрии, режимы и пр.

Xарактеристики системы

Ин

стр

ум

ента

ри

й

много

кри

тери

ал

ьной

опти

ми

зац

ия .

Xi – значения

параметров

Yi, Qi – значения критериев

и ограничений

Опти

ма

льны

е

пр

ое

кты

По

ста

но

вка

за

да

чи

–Т

З;

•Д

иа

па

зоны

па

ра

ме

тро

в

•К

ри

тер

ии

,

•О

гра

ни

че

ни

я

Схема оптимизационных

многодисциплинарных расчетов

Модель расчета

…

Модель расчета

…

www.iosotech.com

Основные особенности моделирования

сложных технических систем

Сложная топология,

наличие ограничений

Наличие невычисляемости

Большая время счета

Большая размерность

Моделирование сложных технических систем

связано с решением задач большой размерности,

сложной топологии, многоэкстремальностью целевой

функции, наличием областей невычисляемости и

большим количеством ограничений.

www.iosotech.com

высокая эффективность решения многокритериальных (до 20 критериев)

многопараметрических (до 100 переменных, 100 ограничений) задач оптимизации;

простота использования адаптивных процедур IOSO оптимизации и отсутствие

необходимости их настройки - не требует от пользователей знаний в данной

предметной области;

низкие временные затраты на поиск

решения (не высокое количество обращений);

устойчивость к сложной топологии

целевой функции (невычисляемости,

недифференцируемости);

Впе

мя

Количество переменных

Основные особенности IOSO оптимизации

возможность распараллеливания

процедур оптимизации, позволяющая

значительно сокращать время решения

«тяжелых» задач;

удаленный доступ к вычислительным

ресурсам

www.iosotech.com

Основные особенности технологии в сравнении со стандартными схемами алгоритмов оптимизации.

В основе ІОЅО технологии лежат следующие компоненты:

построение на каждой итерации функции аппроксимации сложной структуры с использованием

эволюционной (самоорганизующейся) процедуры для ее последующей оптимизации. Т.о.,

оптимизационньіе алгоритмьі работают с функциями аппроксимации (метамоделями), что позволяет

существенно сокращать количество обращений к мат. моделям и время решения задачи оптимизации.

уникальная стратегия поиска (moving strategy) для автоматической адаптации структуры и параметров

алгоритма оптимизации и изменения положения текущей локальной области поиска в направлении

глобального экстремума. что позволяет достигать его с высокой степенью вероятности.

Таким образом. ІОЅО -устойчивая технология оптимизации, которая позволяет находить результат быстрее

традиционных методов (до 10 раз).

Особенности технологии оптимизации IOSO

Tradition scheme

Vector of variables

Optimization

algorithm

Mathematical

model

IOSO scheme

Vector of variables

Optimization

algorithm

Mathematical

model

Response

surface

construction

Moving

strategy

Solution

Solution

www.iosotech.com

Определение параметров алгоритма

(IOSO – не требует специальных знаний в теории

методов оптимизации. Выбор настроек алгоритма

происходит адаптивно автоматически в

зависимости от топологии целевой функции)

ия

Простота использования IOSO оптимизации

www.iosotech.com

Определение параметров алгоритма

(IOSO – не требует специальных настроек,

их выбор происходит адаптивно автоматически в

зависимости от типологии поверхности

отклика решаемой задачи)

ия

Простота использования IOSO оптимизации

www.iosotech.com

IOSO Technology algorithms are comparable in performance with

well known highly efficient optimization algorithms for smooth

single extreme functions.

Test optimization problems

(Sandgren, Eric. “The Utility of Nonlinear

Programming Algorithms”, a thesis submitted for the

Degree of Doctor of Philosophy, Purdue Univercity,

1977)

IOSO NS однокритериальный алгоритм

в сравнении с известными методами

CONMIN - Method of Feasible Directions

DONLP - Sequential Quadratic Programming

EP - Exterior Penalty

GRG - Generalized Reduced Gradient Method (Lasdon)

Hooke - Hooke-Jeeves

IOSO - IOSO algorithm

MMFD - Modified Method of Feasible Directions

MOST - Mixed Integer

NLPQL -Sequential Quadratic Programming

SAM - Sequential Approximation Method

SLP - Sequential Linear Programming

www.iosotech.com

IOSO в мире

www.iosotech.com

идентификация (верификация) математических моделей на основе

результатов экспериментов

повышение эффективности технических систем и технологических

процессов за счет оптимального согласования всех параметров, влияющих

на выбранные показатели

оптимизация технологических и бизнес процессов

определение оптимальных законов управления сложными техническими

системами на различных режимах их работы

ОКБ Сухого, НПО «Сатурн», РФЯЦ-ВНИИЭФ (Саров),

Авиадвигатель, ЛМЗ, АтомЭнергоПроект и др.

Основные области использования

Кооперация

www.iosotech.com

Структура IOSO software

Основные функции

Оптимизация Интеграция Обработка результатов

www.iosotech.com

IOSO – интеграционные возможности

Локальная сеть…

Пользователь 1

RАУВ IOSO – агент удаленных вычислений IOSO

www.iosotech.com

IOSO – интеграционные возможности (вер. 3)


Расчетный проект (вес + прочность)Расчетный проект (вес + CFD + ЛТХ)Расчетный проект (ЛТХ + CFD)

Пользователь 1Пользователь 2 Пользователь N

RАУВ IOSO – агент удаленных вычислений IOSO

Хранение данных

www.iosotech.com

IOSO – интеграционные возможности (вер. 3)


Модель (вес)

Модель (прочность)

Пользователь 1 Пользователь 2Пользователь N

CFD расчет

FlowVision Solver

Пользователь 3

Пользователь 4Кластер

(Unix/Linux)

www.iosotech.com

XCFD Прочность CAD

…X

X

Y

Y

Y

Акустика Частотный

анализ

Пользовательские

расчетные модели

TCP / IP

протокол

Р

а

с

ч

е

т

н

ы

е

п

р

о

е

к

т

ы

IOSO – возможности использования смешанной

вычислительной среды (вер.3)

www.iosotech.com

Исходные

данные

Наилучшее

решение

Графическое и табличное

представление данных

Параметрические исследования Поиск оптимальных решений

Результаты

Программа IOSO

www.iosotech.com

CFD -расчет



Опти

мал

ьны

е

про

ект

ы

По

ста

но

вка

за

дачи

;

•Д

иа

пазо

ны

па

ра

метр

ов

•К

ри

тер

ии

,

•О

гра

ни

чени

я

Пример схемы оптимизационных газодинамических расчетов

Много

крите

ри

ал

ьная

опти

ми

зац

ия

IOS

O N

M.

Файл геометрии

Файл


AutoGrid


Результаты расчета (характеристики системы)

команды

управления

CAD - SWПараметризованная

геометрия объекта

FlowVision

www.iosotech.com

CFD -расчет



Опти

мал

ьны

е

про

ект

ы

По

ста

но

вка

за

дачи

;

•Д

иа

пазо

ны

па

ра

метр

ов

•К

ри

тер

ии

,

•О

гра

ни

чени

я

Пример схемы распараллеленных расчетов

Много

крите

ри

ал

ьная

опти

ми

зац

ия

IOS

O N

M.

Файлы

геометрии

Параметры

геометрии

AutoGrid


Результаты расчета (характеристики системы)

команды

управления

CAD - SWПараметризованная

геометрия объекта

FlowVision

CFD -расчет

AutoGrid

FlowVision

CFD -расчет

AutoGrid

FlowVision

CFD -расчет

AutoGrid

FlowVision

CFD -расчет

AutoGrid

FlowVision

www.iosotech.com

Пример реализации решения оптимизационных

задач гидродинамики в ЛВС

Оптимизатор

IOSO PM

Xin

Xin+m (Q,Y)in+m

CAD (не нераспараллеленная)

(параметризованная геометрия

крыла, ЛА и пр.)

Параметры

геометрии

профиля,

крыла и пр. ()in

FlowVision на каждом РС

(газодинамический расчет )

www.iosotech.com


IOSO PM

Xin+m (Q,Y)in+m

НРС Кластер

СКИФ МГУ

"Чебышев“

1250/5000

CPU/ядер

FV Solver (параллельный

расчет)

(масштабируемый

газодинамический расчет

крыла, ЛА и пр.)

Пример реализации схемы решения

оптимизационных задач на суперкомпьютере

FlowVision

Препост

процессов

www.iosotech.com

Xin Параметры

геометрии

профиля,

крыла и пр.

Стек

данных

Очередь

заданий

Геометрия

Загрузка до

1028 4-х ядерных

процессоров

НРС Кластер

Yin


газодинами

ческого

расчета.

Flow Vision

(Auto Grid + CFD)( газодинамический расчет

объекта, масштабируемый

до 128 узлов )

CAD

(SW,…)

(не нераспараллеленная

расчет)

(параметризованная

геометрия объекта)

Многокритериальная

оптимизация IOSO PM

(распараллеленный расчет,

N до 32)

Реализация решения задач оптимизации в задачах

гидродинамики на суперкомпьютере

Оптимальный

(наилучший)

проект

http://supercomputers.ru/count/?id=http://srcc.msu.su

www.iosotech.com

FV

Х1

Много

крите

ри

ал

ьная о

пти

ми

зац

ия –

IOS

O P

M.



Yi, Qi – значения критериев

и ограничений

Опти

ма

льны

е

пр

ое

кты

Ди

апо

зоны

па

ра

ме

тро

в

Кр

ите

ри

и,

Огр

ани

че

ни

я

Пример схемы распараллеленной оптимизации

СPU 1

СPU JСPU

N+M

СPU 3

СPU 5

СPU K

СPU 7

СPU 6

СPU N

СPU

N+1

СPU

N+2

FV

Х2

FV

Хn

X1 XnX2

. . . . .

. . .

Q1,Y1 Q2,Y2 Qn,Yn

Повы

ше

ние

ско

ро

сти

Количество процессоров1

К=1

IOSO PM + трад. ММ

IOSO PM + паралл.ММ

Зависимость роста скорости вычислений для

многопроцессорных систем

СPU 2

20начало

www.iosotech.com

Определение оптимальных параметров

трехзвенного крыла в 3D постановке

Переменными оптимизации:

положения предкрылка и закрылка относительно

профиля крыла.:

- угол отклонения предкрылка δS,

- горизонтальное смещение предкрылка xS,

- вертикальное смещение предкрылка yS,

- угол отклонения закрылка δF,

- горизонтальное смещение закрылка xF,

-вертикальное смещение закрылка yF

Цель:

Определение параметров крыла,

обеспечивающих максимальное значения

коэффициента подъѐмной силы и

аэродинамического качество профиля для

заданного режима полета

Распределение давления по поверхности модели

Параметры оптимизации 3-звенного крыла

www.iosotech.com

3

2

1

Парето-множество решений

1 – максимум аэродинамического

качества,

2 – максимальное значение

аэродинамического качества

при коэф. подъемной силы 1.65,

3 – максимум коэффициента подъемной

силы.

1 – максимум аэродинамического качества, 2 – максимальное значение аэродинамического качества

при коэф. подъемной силы 1.65,

Определение оптимальных параметров

трехзвенного крыла в 3D постановке

www.iosotech.com

Слайд № 30

Определение оптимального режима

охлаждения заготовки в газостате

В камере газостата находится стальная заготовка.

Начальная температура среды (азот) и детали

составляет 1200°С.

В камеру через трубки подается азот с более низкой

температурой.

Необходимо охладить стальную деталь со скоростью

0,8 – 1,1°С/мин.

При этом перепад температуры в детали не должен

превышать больше 3°С.

Длительность рабочего цикла остывания заготовки –

Исходное

положение сопел

Оптимальное

положение сопел

www.iosotech.com









ОКБ Сухого, НПО «Сатурн», «Климов», Airbus,

ЛМЗ, Авиадвигатель, АтомЭнергопроект и др.



www.iosotech.com

Критерий: минимизация разности результатов расчета ММ

и экспериментальных данных.

Идентифицируемые параметры: коэффициенты незнания Кi , влияющие на точность

результатов расчета.

Верификация математических моделей на основе

результатов экспериментов.

IOSO NM

Мат.Модель

объекта

Xi – pежимы, исходные условия

Ypi, – расчетные значения


Оптимальные

значения Кi


Диапозоны изменения Кi

Критерии : ∆ - min,

Ki – значения

коэффициентов

Модуль вычисления

Данные

экспериментов

Ypi, – экспериментальные

значения параметров

www.iosotech.com









ОКБ Сухого, НПО «Сатурн», «Климов», Airbus,

ЛМЗ, Авиадвигатель, АтомЭнергопроект и др.



www.iosotech.com

Определение оптимальных параметров конструкции

портала для обеспечения заданной жесткости

Нагрузки:

mк = 300 т – масса крана

mг = 200 т – масса груза, действует только в

вертикальном направлении с коэффициентом 0,3

mт = 16 т – масса тележки

Варьируемые параметры:

Сечение металлических балок

1,5 м a 2,5 м

2,0 м b 3,0 м

0,02 м t 0,03 м

a, b – ширина и высота сечения

t – толщина профиля

Жѐсткость виброизоляторов 210 т/м k 1680 т/м

Задача:

Определить параметры сечений металлических балок и жёсткость виброизоляторов, при которых для заданной акселерограммы и нагружениях

значения огибающих спектров ускорений по 3-м осям в точках опирания балок не превышали заданного значения.

www.iosotech.com

Оптимизация конструкции металлической башни

при помощи инструментов ANSYS и IOSO

Постоянные характеристики:

• Высота конструкции H = 20 м

• Высота секции H1 = 2 м (всего 10 секций)

• Вес оборудования P = 100 кг

• Наветренная площадь оборудования A = 3 м²

• Ветровой район – I,

• Тип местности – B

Целевая функция : 2 критерия : минимизация массы с ограничением до 4 т.,

минимизация отклонения мачты,

5 ограничений: выходных параметров для удовлетворения условий

прочности и устойчивости.

Варьируемые параметры:

4 параметра геометрии:

- ширина секции,

- количество делений секции по

высоте,

- номер сечения стоек

- номер сечения раскосов и

распорок.

www.iosotech.com

Оптимизация конструкции металлической башни

при помощи инструментов ANSYS и IOSO

Перемещения конструкции прифронтальной ветровой нагрузке

Перемещения конструкции при диагональной ветровой нагрузке.

Оптимальный вариант:

башня с шириной основания 1.15м,

уголком 125х8 для стоек, 45х3 для

раскосов и распорок и с секцией с

одним делением по высоте.

Масса конструкции 1800кг.

www.iosotech.com

Оптимизация геометрии багажника автомобиля

Используемое программное обеспечение

CAD

(Pro/Engineer)

Параметризованная

геометрия

Оптимизация

IOSO NM

CFD решатель

ANSYS CFX

Cеткопостроитель

ICEM CFD

Постановка задачи

2D task statement CFDКритерии:- минимизация аэродинамического сопротивления- максимизация объема багажникаВарьируемые переменные- Параметры геометрии-

www.iosotech.com

Парето множество решений

Количество итераций - 200

Fx = 3.1

S = 61432

Fx = 2.28

S = 51650

Fx = 3.85

S = 71470

Fx = 9.63

S = 77135

Fx = 5.36

S = 75967

Постановка задачиОпределение геометрии для

обеспечения:- минимального аэродинамического сопротивления- максимального объема багажника

Оптимизация геометрии багажника автомобиля

www.iosotech.com

Оптимизация радиатора охлаждения

процессора


Pro/Engineer


геометрия


IOSO NM

CFD решатель

ANSYS CFX


ICEM CFD


CFD + тепломассоперенос

Критерии:- минимизация макс. T микропроцессора- минимизация размеров радиатора

20 параметров геометрии радиатора

www.iosotech.com

Парето множество решений

Количество итераций - 200

V=11850

T=301 К

V=8080

T=308 КV=4550

T=313 К

V=3075

T=327 К

V=2265

T=340 К

Оптимизация радиатора охлаждения

процессора

www.iosotech.com

Распределение жидкости


СATIA V5


геометрия


IOSO


ICEM CFD


Определение диаметров выходных труб для обеспечения равномерного расхода жидкости через них

Варьируемые переменные: диаметры каналов

Критерий: минимизация разности расходов жидкости

CFD

Fluent

www.iosotech.com

Целевая функция:

минимизация массы диска

Критерий:

масса диска

Параметры управления:

радиусы и толщины обода,

полотна и ступицы диска

Ограничения:

радиальные и

касательные напряжения

Оптимизация диска ГТД

с целью уменьшения массы при сохранении

заданного уровня максимальных напряжений

rco

nst

r1

r3

r6

r5

r4

Rlop+zamok

r2

r7

толщина 5

.……

…….

…….

толщина 1

t2

const

t3

t4

t5

t1

www.iosotech.com

начальный оптимальный

масса =12,64 кг

σ r = 89,35 кг/мм2

σ t = 82,96 кг/мм2

масса =11,67 кг

σ r = 89,60 кг/мм2

σ t = 89,90 кг/мм2

Достигнуто снижение массына 7.7%

Напряжения не превысили заданные –90 кг/мм2

Оптимизация диска ГТД

с целью уменьшения массы. Результаты

www.iosotech.com

Оптимизация с учетом прочности и аэродинамики (3D) (CFD + прочность)

Цель: повышение эффективности

(КПД) и минимизация

максимальных напряжений р.л.

ступени

Варьируемые переменные:

геометрия лопатки

Ограничения: степень повышения

давления и расход воздуха.

Расчетный код: СFD – FineDesign

Прочность - ANSYS

www.iosotech.comwww.iosotech.com

www.iosotech.com

f1

f2

f3

f4

Определение оптимальной геометрии лопатки

с учетом кпд, прочности и акустики

Задача: определение геометрии лопатки ГТД для

обеспечения максимального кпд и минимального уровня

максимальных напряжений

Ограничения: расход воздуха, давления, частоты

собственных колебаний

Оптимизация геометрии ОК ступени с целью повышения КПД компрессора

Постановка задачи:Критерий: увеличение максимального КПД начастоте вращения 87%Ограничения : степень повышения давления, расходвоздуха, угол выхода потока на частотах вращения87% и 100%.Модель: 3D CFD код NUMECA , расчет 5 точек наразличных частотах вращения 87% и 100% (15 часов)

Параметризация геометрииРазмерность задачи – 62 переменныеРК1(5x4)+НА1(3x3)+РК2(3x4)+НА2(3x3)+РК3(3x4)=62

Оптимизация геометрии ОК ступени с целью повышения КПД компрессора. Результаты

www.iosotech.com

Оптимизация 1-й ступени в системе 5-ти ступенчатого

компрессора (3D) с целью повышения его КПД

для двух режимов работы

Вычислительные ресурсы:

12 компьютеров в локальной сети.

Время 1 расчета: 21 час.

Количество итераций: 340

Потребное время при обычных расчетах

21х340 = 7 140 час. (297 дней)

Время расчета на 12 проц. кластере: 27 дней

Результат:

Повышение

КПД:

- 1.5% (100%);

- 1.8% ( 87%)

www.iosotech.com

Распараллеливание на 12

процессов для расчета

прочности и термоэластики

Исходная Оптимальная

Многодисциплинарная оптимизация геометрии

каналов охлаждения лопатки турбины с учетом

прочности и термоэластики

www.iosotech.com

Минимизация расхода топлива для заданных величин Z за счет поиска

оптимальных значений режимов - N и Q (перераспределения нагрузок)

Заданные мощности

Z1=N1+N2

Z2=N3+N4+N5+N6

Z3=N7

Z4=Q1+Q2+Q3+Q4

Z5=Q5+Q6+Q7

Энергетические

характеристики

Y1 = f(N1, N2, Q1, Q2)

Y2 = f(N3, Q3)

Y3 = f(N4, Q4)

Y4 = f(N5, Q5)

Y5 = f(N6, Q6)

Y6 = f(N7, Q7)

Варьируемые переменные (14):

N1…N7, Q1…Q7

Ограничения (29):

N=f(Q), Z

Критерий:

min Y = Y1+Y2+Y3+Y4+Y5+Y6

Оптимизация режимов работы энергоблоков ТЭЦ

www.iosotech.com

История поиска решения

• Исто

Оптимизация режимов работы энергоблоков ТЭЦ

www.iosotech.com

Задача

- Минимизация объема каверн (максимизация

плотности)

- Минимизация объема прибылей

Минимизация прибылей при литье

www.iosotech.com

Начальная Оптимальная

Минимизация

объема

прибылей

~ 37%

Минимизация прибылей при литье.


www.iosotech.com

Использование возможностей

оптимизации IOSO позволяет:

В результате идентификации по экспериментам с «новым» вентилятором

обеспечена средняя погрешность расчета менее 2% .

высокая эффективность алгоритмов:

повышать эффективность объекта оптимизации и получать

уникальные технические решения, за счет решения задач большой

размерности;

уменьшить затраты на исследование и сроки их выполнения;

адаптивные алгоритмы, не требующих процедур выбора

методов оптимизации и ввода их параметров:

• привлекать к решению задач оптимизации специалистов, не

владеющих специальными знаниями в этой области;

распараллеливание процедуры оптимизации:

• значительно сокращать общее время решения сложных задач;

• максимально использовать вычислительные ресурсы.

интеграционные возможности:

• Быстро и просто создать эффективную расчетную систему на

смешанной вычислительной сети предприятия

www.iosotech.com

Кластерные вычислительные системы в сочетании с программным

обеспечением для распараллеленной оптимизации IOSO PM и

масштабируемым пакетом газодинамического расчета FlowVision

обеспечивают мощное решение которое легко развертывать и применять как

высокоэффективный инструмент инженерного анализа и моделирования

Это сочетание дает возможность:

• быстро решать практические задачи оптимизации при использовании “сложных” 3D

моделей объектов и систем в области газовой и гидродинамики, теплопереноса в

Промышленности, Инженерии, Науке и других областях деятельности

• максимально использовать вычислительные возможности многопроцессорных систем и

локальных компьютерных сетей

• снижать время решения задач пропорционально количеству используемых

параллельных процессов

• Эффективно использовать трудно распараллеливаемые приложения и расчетные

модели

• решать сложные практические задачи, постановка которых до настоящего времени

считалась невозможной

Программа IOSO

www . i o s o t e c h . c om

« В мире не происходит ничего, в чем бы не был виден смыл какого-нибудь максимума или минимума»


www.iosotech.com

Структура IOSO software

Основные функции

Оптимизация Интеграция Обработка результатов

www.iosotech.comИнтеграция

Настройка проекта

Выбор и настройка параметров

запуска расчетных моделей, как на локальном,

так и удаленном компьютере

локальной сети предприятия(Позволяет обеспечить решение распределенных

многодисциплинарных задач, сократить общее время

их решения и упростить взаимодействия отделов).


Создание проекта

оптимизации из

интерфейса FlowVisionВызов IOSO и передача

настроек запуска, входных и

расчетных параметров


Создание проекта из

интерфейса IOSOВызов из проекта FlowVision

входных и расчетных



Интеграция с SolidWorks

из интерфейса IOSOВызов из проекта SolidWorкs

входных (Design Table) и

расчетных (Customer Table)


www.iosotech.com


Формирование входных и

выходных параметров

IOSO интегрируется со всеми

мат. моделями, имеющими входные

и выходные файлы в текстовом виде,

в том числе с коммерческим

инженерным ПО, таким как ANSYS,

PATRAN, FineDesign, СFX, TaskFlow,

DeForm и пр. и позволяет пользователю

создавать многодисциплинарные проекты

Интеграция

www.iosotech.com


Добавление входных и

выходных параметров из Excel


www.iosotech.com


Схема взаимосвязи моделей

и передачи данных

Количество используемых

моделей не ограничено


www.iosotech.com

Исходные

данные


Графическое

представление

данных

www.iosotech.com

Задание

параллельных ветвей

расчета


www.iosotech.com


Формирование диапазонов

входных переменных


www.iosotech.com


Определение

критериев оптимизации,

ограничений и их значения


www.iosotech.com


Определение начальных точек

если они известны или имеются

в протоколе.(Процедура выбора начальных точек из протокола

для их использования в расчетах позволяет

сократить общее время решения задачи)


www.iosotech.com

Определение параметров алгоритма(IOSO – метод оптимизации на основе самоорганизации

не требует специальных настроек,

их выбор происходит адаптивно автоматически в

зависимости от типологии поверхности

отклика решаемой задачи)


www.iosotech.com


Определение

синтетических переменных.(используются арифметические

и тригонометрические функции)

Параметры алгоритмаНе требуется глубоких знаний

теории и методов оптимизации


www.iosotech.com

Статус

Информация о ходе решения задачи(времени счета моделей,

их статуса, количестве итераций и пр.


www.iosotech.com


Формирование результатов

расчета в графическом и

табличном виде

Обработка результатов

Сигма Технология

Спасибо за внимание

www . i o s o t e c h . c om

« В мире не происходит ничего, в чем бы не был виден смыл какого-нибудь максимума или минимума»


Юрий Бабий[email protected]

Юрий Бабин -- многокритериальная оптимизация в...

Technology

Transcript of Юрий Бабин -- многокритериальная оптимизация в...