Разработка мультимедийного компьютерного алгоритма метода принятия проектных решений двухсредного аппарата в условиях многофакторной неопределенности

• Автор: Юфа, Дмитрий Ильич
• Шифр специальности: 05.07.02, 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 194 с. : ил.

1. Постановка задачи выбора рациональных обликовых характеристик ДСА

1.1 Математическая модель ДСА

1.2 Анализ факторов неопределенности при проектировании ДСА

1.3 Классификация информационных ситуаций

1.4 Постановка проектной задачи выбора проектных

решений ДСА в условиях многофакторной неопределенности

1.5 Выводы
2. Методы построения устойчивых проектных решений при многофакторной неопределенности
2.1 Условия устойчивости проектных решений к многофакторной неопределенности в инвариантной форме
2.2 Модельная задача: проектные исследования оптимизации обликовых характеристик гипотетической модели ДСА в условиях многофакторной неопределенности характеристик цели при заданной вероятности поражения

2.3 Модельный пример построения области достижимости

2.4 Методы выбора проектных решений, устойчивых
к факторам неопределенности
2.5 Статистическая модель построения области достижимости
2.6 Выводы
3. Выбор проектных параметров ДСА в условиях многофакторной неопределенности
3.1 Постановка задачи
3.2 Алгоритм выбора характеристик ДСА и основные результаты
3.3 Параметрический анализ области достижимости при многокритериальной постановке

3.4 Программно-методический комплекс выбора
рациональных проектных параметров ДСА
3.5 Выводы
Заключение
Литература

При проектировании и создании современных технических систем (ТС), в том числе двухсредных аппаратов (ДСА), являющихся эффективным средством борьбы с подводными и надводными военно-морскими силами, одной из центральных проблем является оптимизация их характеристик и выбор наилучшего в некотором смысле решения. Общая постановка оптимизационной задачи заключает в себе три сложных вопроса. Первый -формулировка понятия оптимальности и формирование соответствующих критериев. Второй - идентификация объекта проектирования. Третий -выбор метода оптимального проектирования, отвечающего заданному классу задач, её размерности и вычислительным возможностям. Ответ на эти вопросы предопределяет получаемое проектное решение.
Для сложных и дорогих ТС, какими являются летательные аппараты (ЛА), научная постановка задачи оптимального проектирования дана в ряде работ[1-4,б,9-11]. Важно отметить, каким образом формировалось понятие оптимальности при решении проектных задач. Создававшиеся ДСА имели специальное назначение, т.е. проектировались для решения ограниченного круга задач. Это определяло подход к оптимизации как к минимизации материальных затрат на выполнение функциональной задачи ЛА для некоторых расчетных условий.
Сложность ДСА приводившая зачастую к невозможности аналитического решения, определила алгоритмический характер математических моделей, описывающих ДСА, и соответственно использование и совершенствование численных методов поиска оптимальных проектных решений. Нерешенным оставался вопрос выбора расчётной точки для оптимизации. Объективно условия применения ДСА могут быть предсказаны лишь приблизительно, в некотором диапазоне, который в наиболее общей постановке представляет собой нечеткое множество. В этих условиях выбор расчетной точки предопределяет получаемое решение и представляет собой нетривиальную

заданного класса Р распределений на множестве W . В этом случае задачу ставят в виде:
sup I J{co, d)P(dco) => inf
ре?
Неопределенность такого рода называется стохастической.
Метод принятия решений непосредственно зависит от вида неопределенности, и выбор соответствующего метода практически эквивалентен идентификации имеющегося класса неопределенности.
Предположение о том, что элементы множества W являются случайными величинами (неважно, известно или нет их распределение), накладывает на эти элементы весьма жесткие ограничения, не всегда выполняемые в реальных ситуациях. Предположение же о том, что некоторый фактор coeW имеет вероятностное распределение, связано с условием удовлетворения всей аксиоматики теории вероятности. В первую очередь случайный фактор должен удовлетворять условию о том, что частоты попадания его значений во все задаваемые подмножества стремятся к определенным пределам. То есть на множестве W должен быть проведен статистический анализ с привлечением известных методов математической статистики.
Более реалистична ситуация, когда неизвестно не только само распределение Р(со), но и то, можно ли вообще описать поведение со с помощью вероятностного распределения. Однако и здесь говорить о полной неопределенности тоже было бы не всегда верно. Такая позиция крайнего пессимизма, рассчитанная на худший вариант из всех мыслимо возможных, как правило, приводит к существенным дополнительным затратам или отказу от ряда выгод.
Понятие полной неопределенности не исключает какой-либо закономерности в поведении случайного фактора. В частности, не