Семейство гибридных алгоритмов оптимизации и диагностирования…
1
УДК 519.6:532.529.5
Семейство гибридных алгоритмов оптимизации
и диагностирования гидромеханических систем
© В.Д. Сулимов, П.М. Шкапов
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия
Рассмотрены задачи параметрической оптимизации гидромеханических систем с
непрерывными не всюду дифференцируемыми многоэкстремальными критериями в
скалярной и векторной постановке. При определении глобальных решений для
частных критериев были использованы новые гибридные алгоритмы, объединяю-
щие стохастические алгоритмы сканирования пространства переменных и де-
терминированные методы локального поиска. Алгоритмы векторной оптимизации
генерируют множество недоминируемых решений, аппроксимирующих фронт Па-
рето. Предложенные гибридные алгоритмы ориентированы на применение в си-
стемах оптимального проектирования и вычислительной диагностики исследуе-
мых объектов.
Ключевые слова:
глобальная оптимизация, критериальная функция, условие Лип-
шица, сглаживающая аппроксимация, алгоритм Метрополиса, многокритериаль-
ная оптимизация, фронт Парето, гибридный алгоритм.
Введение.
В состав современных изделий области высоких техно-
логий, таких как летательные аппараты, реакторные установки АЭС,
подводные аппараты и другие устройства, входят гидромеханические
системы различного назначения. Реальные системы являются сложны-
ми объектами, поэтому при исследовании их динамики используют ме-
тоды математического моделирования [1–5]. Создание, отработка и по-
следующая эксплуатация гидромеханических систем связаны с поиском
решения двух типов экстремальных задач — оптимизации и диагности-
ки. Задачи первого типа возникают при выборе оптимальных парамет-
ров систем, а также при реализации оптимального управления систе-
мой. Обеспечение безопасной и эффективной эксплуатации требует ре-
шения задач второго типа: идентификации и коррекции математических
моделей, включая рациональную редукцию моделей, и диагностирова-
ния систем по результатам косвенных измерений. Входными данными
для диагностирования являются результаты экспериментального опре-
деления некоторых следственных характеристик системы или процесса,
например регистрируемые параметры колебательных и ударных про-
цессов. Искомыми являются причинные характеристики, к которым от-
носятся коэффициенты уравнений расчетной динамической модели,
граничные условия, геометрические и другие характеристики. В задачах
этого типа необходимо учитывать недифференцируемость и многоэкс-
тремальность критериальных функций ввиду наличия кратных частот
