Оптимизация химико-технологических систем при неопределенности исходной информации. Методы и программная реализация

• Автор: Лебедева, Марина Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 141 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1. Анализ существующих методов решения задач оптимизации ХТС в условиях неопределенности информации

1.1. Виды неопределенности информации

1.2. Учет неопределенности информации при математическом моделировании и оптимизации ХТС

1.3. Выбор стратегии для проектирования ХТС при наличии неопределенности информации

1.4. Задачи стохастического программирования

1.4.1. Основные понятия Выводы по главе

2. Оптимизация непрерывных стационарных ХТС в условиях интервальной неопределенности информации

2.1. Постановка задачи оптимизации ХТС в условиях неопределенности информации

2.2. Методы оптимизации ХТС в условиях интервальной неопределенности

2.2.1. Описание предлагаемого приближенного метода оптимизации
2.2.2. Приближенное решение задачи оптимизации для последовательности экстракторов с рециклом в условиях интервальной неопределенности
2.2.3. Приближенное решение задачи оптимизации для последовательности экстракторов с рециклом с использованием методов теории чувствительности
2.2.4. Использование стратегии минимакса для последовательности экстракторов с рециклом
Выводы по главе
3. Оптимизация ХТС в условиях неопределенности с использованием характеристики неопределенных параметров в виде случайных независимых величин с известными законами и параметрами распределения
3.1. Постановка задачи
3.2. Описание метода МонтеКарло для вычисления многомерных интегралов
3.2.1. Принцип работы метода МонтеКарло
3.2.2. Применение метода нахождения среднего значения функции для вычисления мерного интеграла
3.2.3. Статистическая оценка погрешности метода МонтеКарло
3.3. Оптимизация математического ожидания целевой функции с учетом неопределенности параметров для последовательности экстракторов с рециклом
3.3.1. Постановка задачи
3.3.2. Оптимизация с использованием метода МонтеКарло для вычисления многомерного интеграла
3.3.3. Оптимизация с использованием приближенной зависимости критерия оптимизации от оптимизирующих и неопределенных параметров при вычислении многомерного интеграла
3.4. Исследование влияния неопределенных параметров при математическом моделировании ХТС
3.4.1. ХТС синтеза нитрила акриловой кислоты Выводы по главе
4. Описание программных продуктов, разработанных для решения задач оптимизации ХТС при неопределенности исходной информации
4.1. Описание программы для построения статистической модели ХТС методом Брандона в рамках электронной таблицы x
4.1.1. Построение математической модели по методу Брандона
4.1.2. Ранжирование влияющих факторов
4.1.3. Выбор вида зависимости и построение статистической модели
4.2. Описание программы, разработанной для построения статистической модели ХТС методом Брандона в среде i с использованием базы данных
4.3. Описание программы для выбора поисковых переменных при оптимизации ХТС при неопределенности исходной информации на основе учета структуры уравнений математического описания
4.3.1. Алгоритм выбора поисковых переменных для оптимизации ХТС с учетом неопределенности исходной информации
4.4.1. Тестирование работы алгоритма выбора поисковых переменных на примере последовательности экстракторов
4.4.2. Тестирование работы алгоритма декомпозиции уравнений математического описания
Выводы по главе 4 Заключение Список литературы
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Материалы диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийских и международных научных конференциях Логистика и экономика ресурсосбережения и энергоснабжения в промышленности, Москва, РХТУ, г. Математические методы в технике и технологиях ММТТ, СанктПетербург, г. Математические методы в технике и технологиях ММТТ, Кострома, г. Системы компьютерной математики и их приложения, Смоленск, г. Современные информационные технологии в медицине и экологии, Москва г. Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано печатных работ, список которых приведен в конце автореферата. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, списка литературы. Работа изложена на 7 страницах основного текста, содержит рисунков, таблиц, библиографический список литературы включает 0 наименований. При оптимальном проектировании химикотехнологических систем ХТС должен выполняться ряд ограничений по качеству продукта и производительности процесса, по безопасности, экологические ограничения и др. Проблема выполнения проектных ограничений сильно осложняется наличием неопределенностей в физической, химической и технологической информации, на которой основываются математические модели ХТС . Отсюда следует, что основная задача проектирования, которая заключается в определении оптимальной структуры, размеров аппаратов и режимов ХТС должна решаться с использованием неточных математических моделей в условиях рыночной экономики. В силу этого обстоятельства в литературе ,,,,,,,,,,,, в последнее время большое внимание уделяется проблеме учета неопределенностей при решении задач оптимального проектирования ХТС. В настоящей работе приводятся как известные, так и предложенные автором методы решения возможных постановок оптимизационной задачи при наличии неопределенности исходной информации, вводится новый метод приближенного решения задачи, который учитывает особенности ХТС и поэтому может быть, использован на первоначальном этапе исследования при проектировании, а также предложена программная реализация решения оптимизационных задач. Прежде чем перейти к обсуждаемой в работе проблеме рассмотрим кратко само понятие информации. В это слово вкладывается различный смысл в технике, науке. Информация есть характеристика не сообщения, а соотношения между сообщением и его потребителем. Без наличия потребителя, хотя бы потенциального, говорить об информации бессмысленно. Информация передатся в виде сообщений от некоторого источника информации к е примнику посредством канала связи между ними. Передача информации по каналам связи часто сопровождается воздействием помех, вызывающих искажение и потерю информации. В настоящее время получили распространение подходы к определению понятия количество информации, основанные на том, что информацию, содержащуюся в сообщении, можно нестрого трактовать в смысле е новизны или, иначе, уменьшения неопределенности наших знаний об объекте. ЭВМ. В реальных задачах моделирования и оптимизации ХТС, как правило, одновременно встречаются все три вида информации одна часть информации может задаваться в вероятностной форме, другая детерминировано, третья оказывается неопределенной. При этом в практике проектирования ХТС с полностью неопределенными величинами приходится оперировать относительно редко, так как почти всегда имеется возможность тем или иным способом, включая экспертные оценки специалистов, получить какойлибо объем ориентировочной информации. Первые два вида информации чаще всего характеризуют внутреннюю информацию о системе. Третий вид характерен для информации о внешних связях, определяемых взаимодействием ХТС с другими системами. Неопределенные параметры задаются здесь диапазоном или возможными вариантами их значений интервальные оценки. В любом случае неопределенная информация вносит при решении задач проектирования и управления значительную долю неопределенности. В работе рассматриваются два вида неопределенности исходных данных и модельная. Как в том, так и в другом случае для характеристики неопределенных параметров используются интервальные оценки параметров, либо их представление в виде случайных величин с известными законами и параметрами распределения.