Регистрация / Вход
Прислать материал

Методы роевого интеллекта в задачах оптимизации параметров технических систем

Сведения об участнике
ФИО
Евдокимова Мария Дмитриевна
Вуз
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования национальный исследовательский университет «Московский авиационный институт»
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Математика. Механика
Раздел области наук
Математика
Тема
Методы роевого интеллекта в задачах оптимизации параметров технических систем
Резюме
В настоящее время уделяется большое внимание задачам оптимизации и методам их решения. На практике классические методы неприменимы из-за сложности исследуемых функций. Поэтому возникает необходимость разработки новых методов, позволяющих решать задачу с высокой точностью. Одни из таких методов: метод, имитирующий спиральную динамику; метод, имитирующий поиск группой людей; метод стохастической диффузии. В работе подробно рассмотрены перечисленные методы, а также задачи, которые решаются с их помощью: задача определения параметров сварной балки, редуктора, сосуда высокого давления, а также натяжной/компрессионной пружины.
Ключевые слова
МЕТОДЫ «РОЕВОГО» ИНТЕЛЛЕКТА, МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ, МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ, АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Цели и задачи
Требуется разработать алгоритмическое и программное обеспечение трех методов поиска условного глобального экстремума: метода, имитирующего спиральную динамику; метода, имитирующего поиск группой людей; метода стохастической диффузии. Также необходимо исследовать эффективность разработанных методов и рассмотреть применение каждого метода к решению прикладных задач инженерного характера. Эффективность применения каждого из методов оценить путем сравнения с известным решением задачи.
Методы и материалы

Метод, имитирующий спиральную динамику, основан на том, что каждая частица является возможным решением оптимизационной задачи и задает начало спирали, из которого затем начнется движение к ее центру.

Метод, имитирующий поиск группой людей, моделирует поиск группой людей, использующих память, опыт, принятие решений в условиях неопределенности, взаимодействие друг с другом. Направление поиска определяется эгоистическим поведением, альтруистическим поведением и профессиональным поведением.

Метод стохастической диффузии является мультиагентным. Он включает две фазы. На первой фазе (фазе тестирования) каждый агент проверяет потенциальное решение проблемы, на второй фазе (фазе диффузии) агенты обмениваются информацией друг с другом.

Задачи определения параметров сварной балки и сосуда высокого давления заключаются в определении минимальных по стоимости конструкций деталей. Целью задач определения параметров редуктора и натяжной/компрессионной пружины является нахождение минимальных по весу конструкций редуктора и пружины. Кроме того, системы должны удовлетворять заданным ограничениям.

Применение методов «роевого интеллекта» к данным задачам становится возможным только после применения метода внешних штрафов. Прикладные задачи, включающие в себя критерий оптимизации и ограничения на физические свойства системы, сводятся к задаче оптимизации штрафной функции. Полученную задачу можно решать любым из методов, рассмотренных в работе.

Описание и обсуждение результатов

В результате работы изучены методы «роевого интеллекта», основанные на взаимодействии множества агентов системы между собой, которые обмениваются информацией с целью приближения к оптимальному решению.

Разработано алгоритмическое и программное обеспечение для решения задач поиска глобального экстремума функций многих переменных со сложной структурой поверхностей уровня. Получены результаты решения задач поиска глобального максимума типовых многоэкстремальных функций двух переменных, для которых известно аналитическое решение.

Кроме того, разработано алгоритмическое и программное обеспечение для решения задач оптимизации параметров технических систем. Получено решение четырех прикладных задач, связанных с инженерной деятельностью.

Сравнение с результатами, полученными с помощью других методов решения поставленной задачи, показало эффективность рассматриваемых методов «роевого» интеллекта, позволяющих находить решение, близкое к оптимальному.

Используемые источники
1. Пантелеев А.В., Метлицкая Д.В., Алешина Е.А. Методы глобальной оптимизации. Метаэвристические стратегии и алгоритмы.
2. Пантелеев А.В. Метаэвристические алгоритмы поиска глобального экстремума.
3. Tamura K., Yasuda K. Primary study of spiral dynamics inspired optimization
4. Nasir A.N.K., Tokhi M.O., Grani N.M.A., Ismail R.M.T.R. Novel Adaptive spiral dynamics algorithms for global optimization
5. Omran M.G.H., Moukadem I., Salahal - Sharhan, Kinawi M. Stochastic Diffusion Search for Continuous Global Optimization
6. Cagnina L.C., Esquivel S.C. Solving Engineering Optimization Problems with the Simple Constrained Particle Swarm Optimizer
7. Ragsdell K., Phillips D. Optimal Design of a Class of Welded Structures Using Geometric Programming
8. Sangren E. Nonlinear Integer and Discrete Programming in Mechanical Design Optimization
Information about the project
Surname Name
Evdokimova Maria
Project title
Methods of swarm intelligence in the optimization of parameters of technical systems
Summary of the project
Currently, it pays great attention to optimization problems and methods of their solutions. Classical methods are not applicable in practice because of the complexity of the investigated functions. Therefore, it is necessary to develop new methods that allow to solve the problem with high accuracy. Some of these methods: Spiral Dynamics Algorithm; Human Group Optimization; Stochastic Diffusion Search – are described in detail in the scientific project. It also includes a description of the problems that are solved by these methods. Such as the problem of determining the parameters of welded beam, reducer, pressure vessel, tension/compression spring.
Keywords
METHODS OF SWARM INTELLIGENCE, METAHEURISTIC OPTIMIZATION METHODS, OPTIMIZATION METHODS, ALGORITHMIC, SOFTWARE