Методики, модели и алгоритмы комплексной многокритериальной оптимизации автоматизированных технологических систем

• Автор: Пайе Тэйн Наинг
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 138 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ И ДЕКОМПОЗИЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ И МЕТОДЫ ИХ РЕШЕНИЯ
1.1 Структура больших сложных распределенных технологических систем
1.2 Задачи оптимизации технологических систем
1.3 Использование линейного программирования для решения непрерывных задач оптимизации
1.4 Комбинированные алгоритмы решения задач многокритериальной оптимизации
1.5 Комплексная оптимизация (декомпозиция) технологических систем
Выводы по главе
ГЛАВА 2. КОМПЛЕКСНАЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
2.1 Структура задач оптимизации (декомпозиции) технологической системы
2.2 Алгоритмы непрерывной оптимизации технологических систем
2.2.1 Алгоритмы линейного программирования для распределения ресурсов
2.2.2 Алгоритм управления транспортным потоком
2.3 Процессно-ролевой алгоритм моделирования при декомпозиции технологических систем
2.4 Генетический алгоритм многокритериальной оптимизации технологических систем

2.5 Гомеостатическая оптимизация на основе генетических алгоритмов
Выводы по главе
ГЛАВА 3 ОПТИМИЗАЦИЯ И ДЕКОМПОЗИЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ
ЗЛ Обобщенная мультихромосомная модель программноинформационного комплекса управления технологической системой (ПКУТС)
3.1.1 Структура мультихромосомной генетической модели декомпозиции ПКУТС
3.2 Многоуровневая декомпозиция видов обеспечения программноинформационной комплекса управления распределённой технологической системой
3.2.1 Формальное построение модели связей ПКУТС
3.3 Процессно-ролевой алгоритм моделирования ПКУТС
3.4 Алгоритм многокритериальной оптимизации и декомпозиции программно-информационных комплекса управления технологическими системами
Выводы по главе
ГЛАВА 4 Программно-методический комплекс обучения методам многокритериальной оптимизации
4.1 Программный комплекс оценки качества систем на основе процессно-ролевого подхода
4.2 Программный комплекс оценки качества ПКУТС “ПКМГА”
4.3 Программный комплекс мультихромосомного моделирования ПКМО

4.4 Структура учебно-методического комплекса поддержки процесса обучения методам мультихромосомной оптимизации
4.4.1 Интеллектуальный тренажёр по процессно-ролевому моделированию
4.4.2 Интеллектуальный тренажёр оптимального распределения работ по компонентам
4.5. Программная реализация оптимального распределения работ по компонентам ПКМГА
4.6. Исследование эффективности использования разработанного ПКМГА
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список Литературы
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ

значения которого образуют эргодическую стационарную случайную функцию. По каждому технологическому срезу г(г = '> •••’/) создают долю ММ и определяют интервальные значения аналоговой переменной по выбранному параметру, которые отображают на основные состояния,
-ЯО-О,...,«) обеспечивая значительное снижение размерности задачи идентификации. Алгоритмическим обеспечением этапа являются методики определения значений взаимных и переходных интенсивностей выполнения операций.
На следующем этапе проводится аналитическое исследование динамического и стационарного режимов с оценкой времен пребывания моделей ТП в основных и композиционных состояниях и разработаны методы: выявления доминирующих состояний по значениям вероятностей, структурного представления ММ преобразованием систем дифференциальных уравнений к каноническому виду с коэффициентами усиления и постоянными времени, а также оценки эффективности идентификации состояний и адекватности математических моделей.
Рис. 2.3. Этапы технологического процесса и непараметрической идентификации состояний ТП
Графические представления одно и двудольных ММ с разным количеством основных и композиционных состояний схематично