Введение
Актуальность. На сегодняшний день требования к качеству создаваемых систем значительно возросли. Анализ надежности функционирования весьма затруднен в силу того, что любая сложная система включает в себя десятки и сотни тысяч элементов. Поэтому, необходима разработка таких компьютерных систем, которые позволяют принимать ЛПР более обоснованные решения. В данной диссертационной работе предполагается разработка и исследование КС с целью поддержки принятия решений на стадии предварительного проектирования систем управления космическими аппаратами.
На современном этапе развития науки возрастают требования к качеству создаваемых систем. На данный момент любая сложная система состоит из десятков и сотен тысяч элементов. Анализ надежности и эффективности функционирования таких систем значительно затруднен, что заставляет разработчиков применять сложные модели и алгоритмы на стадии предварительного проектирования, а также для поддержки принятия проектных и управленческих решений.
Задачи оптимизации, которые требуется решать на этапе предварительного оценивания и проектирования сложных систем, обладают свойствами, существенно затрудняющими их решение: дискретные или смешанные переменные, алгоритмически заданные целевые функции, отсутствие удобных для оптимизации свойств или, по крайней мере, отсутствие информации о таких свойствах, и т.д. Поэтому в таких задачах зачастую могут быть применены только алгоритмы прямого поиска, не требующие информации о свойствах оптимизируемой функции. Наиболее перспективными в настоящее время признаны так называемые эволюционные алгоритмы, теоретический анализ и практические применения которых до настоящего времени испытывают серьезные трудности.
В этой связи можно утверждать, что разработка таких алгоритмов и оценивание их эффективности на реальных практических задачах, чему посвящена данная работа, являются актуальной научно-технической проблемой.
Целью квалификационной работы является разработка и исследование гибридного эволюционного алгоритма решения сложных задач оптимизации.
В качестве объекта исследований в данной работе рассматривается технологический контур системы управления космическим аппаратом связи и ретрансляции при предположении, что наземный комплекс управления является абсолютно надежным.
Поставленная цель исследования предопределила следующую совокупность решаемых задач:
1. Исследовать свойства целевых функций в рассматриваемой задаче оптимизации сложной системы.
2. Выбрать и реализовать подходящие алгоритмы для решения поставленных задач оптимизации.
3. Провести исследование эффективности алгоритмов и установить их оптимальную структуру.
4. Проанализировать достоинства и недостатки алгоритмов.
5. Используя современные технологии и методы выполнить модификацию алгоритмов с целью устранения выявленных недостатков.
6. Программно реализовать разработанный модифицированный алгоритм и исследовать его эффективность на решаемой практической задаче.
Методы исследования. При выполнении квалификационной работы использовался аппарат системного анализа, исследования операций, теории оптимизации, теории вероятностей и математической статистики, методика создания прикладных интеллектуальных систем.
Научная новизна работы заключается в следующем:
1. Установлено, что показатели эффективности технологического контура системы управления космическим аппаратом в общем случае являются многоэкстремальными и немонотонными.
2. Впервые проведено сравнение гибридного генетического алгоритма, моделирующего эволюцию по Дарвину и по Ламарку, со стандартным генетическим алгоритмом на задаче оптимизации показателей эффективности сложной системы.
3. Обоснована целесообразность использования нейросетевой аппроксимации показателей эффективности технологического контура системы управления космическим аппаратом в задаче выбора эффективного варианта технологического контура при использовании как стандартного, так и гибридного генетического алгоритма.
Практическая значимость. Предложенный в работе подход и разработанные алгоритмы могут быть использованы при проектировании и управлении сложными системами различного назначения. Программные системы и результаты численных расчетов переданы в НПО прикладной механики.
Разработанные в ходе выполнения работы программные системы использовались в процессе обучения студентов Красноярского государственного университета и Сибирского государственного аэрокосмического университета по курсам "Методы оптимизации", "Эволюционные методы оптимизации", "Управление сложными системами", "Адаптивные и эволюционные методы принятия решений", а также при выполнении курсовых работ.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Показатели эффективности технологического контура системы управления космическим аппаратом являются многоэкстремальными и немонотонными.
2. Генетический алгоритм в комбинации с локальным поиском, моделирующий эволюцию по Ламарку, превосходит по эффективности стандартный генетический алгоритм при решении сложных задач оптимизации.
3. Целевая функция может быть заменена в процессе оптимизации генетическими алгоритмами на ее нейросетевую аппроксимацию, что позволяет существенно снизить время оптимизации при сохранении надежности отыскания глобального экстремума.
Апробация работы. Процесс разработки и результаты, представленные в квалификационной работе докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
ь 41-я научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых посвященная Всемирному дню авиации и космонавтики, Красноярск, 2003г.,
ь Межвузовская конференция молодых ученых, Красноярск, 2003г.
ь Всероссийская научно-практическая конференция “Решетневские чтения”, Красноярск, 2003г.
ь XXXVII Краевая научная студенческая конференция по математике, Красноярск, 2004г.
ь ХХХI Научная практическая конференция студентов и молодых ученых химического, физического и математического факультетов, Кемерово, 2004г.
ь Региональная конференция "Молодежь и наука - третье тысячелетие", Красноярск, 2004г.
ь V международная конференция молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки», Самара, 2004г.
ь Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий», Тамбов, 2004г.
Публикации. По результатам квалификационной работы опубликовано 8 научных работ, среди которых 4 статьи в Вестниках ВУЗов и 4 тезисов докладов. Список трудов автора приведен в конце текста работы после списка литературы.
Структура работы. Квалификационная работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы из 8 наименований и содержит 46 страниц основного текста, 12 таблиц, 25 рисунков и 3 приложения.
- Введение
- Глава 1 Теоретическая часть
- 1.1 Постановка задачи оптимизации показателей эффективности функционирования технологического контура системы управления космическим аппаратом
- 1.2 Алгоритмы целочисленной оптимизации
- Глава 2. Практическая часть
- 2.2 Оптимизация показателей эффективности технологического контура генетическим алгоритмом
- 2.3 Настройка нейронной сети на целевые функции отдельно от процесса оптимизации и ее проверка в ГА
- 2.4 Настройка НС в процессе оптимизации с помощью ГА