Параметр оптимизации
При планировании экстремального эксперимента очень важно определить параметр, который необходимо оптимизировать. Параметр оптимизации является реакцией (откликом) на воздействие факторов, которые определяют поведение выбранной системы. В зависимости от объекта и цели исследования параметры оптимизации могут быть весьма разнообразны. Классификация параметров оптимизации [1] представлена на рисунке 1.
Рисунок 1 - Классификация параметров оптимизации
Экономические параметры оптимизации, такие как прибыль, себестоимость и рентабельность, обычно используются при исследовании действующих промышленных объектов, тогда как затраты на эксперимент следует оценивать при любом исследовании.
Среди технико-экономических параметров оптимизации наибольшее распространение имеет производительность. Такие параметры, как надежность стабильность и долговечность, связаны с длительными наблюдениями.
Практически во всех исследованиях необходимо учитывать количество и качество получаемого продукта. Как мера количества в пищевой промышленности выступает выход продукта. Показатели качества разнообразны, поэтому в классификации они разбиты по свойствам, такие как физико-химические, механические, медико-биологические характеристики. Характеристики количества и качества продукта образуют группу технико-технологических параметров оптимизации.
В группе Прочие сгруппированы параметры оптимизации которые встречаются существенно реже, однако они не являются менее важными. Сюда отнесены статистические параметры оптимизации, используемые для улучшения характеристик случайных величин и случайных функций.
Параметр оптимизации – это признак, по которому необходимо оптимизировать процесс. Он должен быть количественным, задаваться числом. Необходимо уметь его измерять при любой возможной комбинации уровней факторов. Множество значений, которое может принимать параметр оптимизации, называется областью его применения. Области применения могут быть непрерывными и дискретными, ограниченными и неограниченными.
Параметр оптимизации должен выражаться одним числом и должен определяться однозначно в статистическом смысле. Заданному набору значений факторов должно соответствовать одно с точностью до ошибки эксперимента значение параметра оптимизации. Для успешного достижения цели эксперимента необходимо, чтобы параметр оптимизации действительно оценивал эффективность функционирования системы в заранее выбранном смысле. Это требование является главным, определяющим корректность постановки задачи. Представление об эффективности не остается постоянным в ходе эксперимента. Оно меняется по мере накопления информации и в зависимости от достигнутых результатов. Это приводит к последовательному подходу при выборе параметра оптимизации.
Мало иметь эффективный параметр оптимизации, необходимо, чтобы он был эффективным в статистическом смысле. Это требование сводится к параметру оптимизации, который определяется с наибольшей возможной точностью.
Следующее требование к параметру оптимизации – это требование универсальности и полноты. Под универсальностью параметра оптимизации понимается его способность всесторонне характеризовать объект. Например, технологические параметры оптимизации недостаточно универсальны, они не учитывают экономические характеристики процесса. Желательно, чтобы параметр оптимизации имел физический смысл, был простым и легко вычисляемым.