
- •Содержание
- •Введение
- •1 Линейный регрессионный анализ при обработке результатов пассивных экспериментов
- •2 Нелинейный регрессионный анализ при обработке результатов пассивных экспериментов
- •3 Дисперсионный анализ при обработке результатов пассивных экспериментов
- •Последовательность однофакторного дисперсионного анализа
- •4 Симплекс-планирование при решении задач оптимизации
- •5 Регрессионный анализ при многофакторном активном эксперименте
4 Симплекс-планирование при решении задач оптимизации
Построить исходный симплекс в окрестностях начальной точки поиска Х0. Допустимо применение любого симплекс-плана рассмотренного ранее. Они составляются для нормированных переменных
, i=1 ,2, …k, xi – шаг варьирования, xi0 – координата начальной точки поиска.
При поиске отдают предпочтение такой разновидности симплексов, расстояние между двумя вершинами которого в нормированном факторном пространстве равно 1. Это – правильный симплекс с единичными рёбрами. При этом начальную точку Х0 совмещают с одной из вершин симплекса, а сам симплекс ориентируют в пространстве таким образом, чтобы все рёбра выходящие из начальной точки Х0 составляли одинаковые углы с координатными осями Х1, Х2.., Хk. Такой симплекс-план имеет следующий вид.
Х=
,
где
.
Значения коэффициентов для разных значений факторов
k |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
µ |
1,183 |
1,333 |
1,463 |
1,581 |
1,685 |
1,783 |
Например, при k=2 матрица планирования будет иметь вид
X=
.
Реализация опытов в вершинах исходного симплекса и получение соответствующих значений отклика у1, у2,… уk+1.
Сравнение результатов между собой и выделение вершины с наихудшим для оптимума значением отклика у*i+1.
Определяются координаты новой точки.
Проведение опыта в точке
.
Критерием достижения экстремальной
области служит факт прекращения
поступательного движения и переход к
вращению вокруг определённой вершины
(рис.15,в). Для более точного определения
того, что область оптимума достигнута,
рекомендуется продолжить движение до
тех пор, пока число симплексов с одной
и той же вершиной не превысит некоторого
максимального значения
.
Например при k=2 рекомендуемое
число равно 4. Следовательно, можно
говорить о вращательном движении вокруг
одной вершины. Если в точке вращения
значение отклика максимально, то это
есть свидетельство достижения экстремума.
Для двухфакторного объекта с параметрами х1 и х2 выполнить процедуру оптимизации симплексным методом. Модель объекта задана системой изоквант. Записать таблицу реализации эксперимента в следующем виде.
Вариант модели объекта задаёт преподаватель.
№ опыта |
х1 |
х2 |
у |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|