
- •Введение
- •1. Основные понятия и определения
- •1.1. Оптимизационная задача
- •1.2. Допустимое решение
- •1.6.1. Частные критерии
- •1.6.2. Обобщенные критерии
- •Минимаксные критерии
- •1.7. Общая характеристика методов поиска экстремума
- •2. Линейное программирование
- •2.1. Стандартный вид задачи линейного программирования (злп)
- •2.2. Способы приведения задачи линейного программирования к стандартному виду
- •2.3. Графический метод решения задач линейного программирования
- •2.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •2.4.1. Канонический вид задачи
- •2.4.2. Симплекс-таблица, соответствующая каноническому виду
- •2.4.3. Нахождение координат вершины допустимого многогранника по каноническому виду (по симплекс-таблице)
- •2.4.4. Алгоритм решения злп при помощи симплекс-метода
- •2.5. Приведение злп к каноническому виду
- •2.5.1. Метод искусственного базиса
- •2.6. Алгоритм двойственного симплекс метода
- •2.7. Целочисленное линейное программирование
- •Алгоритм метода сечения Гомори:
- •3. Нелинейное программирование
- •3.1. Методы поиска безусловного экстремума функции одной переменной
- •3.1.1. Аналитический метод
- •3.1.2. Численные методы
- •3.1.2.1. Основные понятия и определения
- •3.1.2.2. Метод ненаправленного поиска
- •3.1.2.3. Методы направленного поиска
- •3.2.Графический метод решения задач нелинейного программирования
- •3.3. Задачи дробно-линейного программирования
- •3.4. Методы поиска безусловного экстремума функции многих переменных
- •3.4.1. Аналитический метод
- •3.4.2. Численные методы
- •3.4.2.1. Метод покоординатного спуска
- •3.4.2.2. Метод наискорейшего спуска
- •3.5. Решение задач нелинейного программирования с ограничениями – равенствами. Метод неопределенных множителей Лагранжа
- •3.6. Задачи квадратичного программирования
Введение
Под оптимизацией в общем смысле слова понимается процесс нахождения наилучших решений с учетом имеющихся ограничений, т.е. выбор наилучшего варианта из множества имеющихся. Математические методы оптимизации начали развиваться еще до изобретения ЭВМ, однако в ту пору они применялись на практике только в самых простых случаях. Переход к машинным методам выработки управленческих и проектно-конструкторских решений вызвал бурное развитие теории оптимизации и обеспечил ее широкое практическое использование.
Методы оптимизации нашли применение и в проектировании радиоэлектронной аппаратуры. Оптимизация в этой области состоит в определении такой совокупности внутренних параметров схемы (емкостей, сопротивлений, параметров активных элементов), при которой заранее выбранные выходные параметры схемы (например, быстродействие, потребляемая мощность) принимают наилучшие возможные значения. Помимо этого оптимизация позволяет решить ряд попутных задач: определить внутренние параметры, обладающие наибольшими коэффициентами влияния на выходные характеристики, оценить влияние дестабилизирующих факторов, обнаружить невозможность функционирования схемы или получения заданных значений выходных параметров на основе используемой структуры схемы и элементной базы. С помощью оптимизации решаются также задачи статистического характера: увеличение вероятности безотказной работы схем или числа работоспособных схем при их производстве.
Следовательно, современные инженеры, в том числе и специалисты по проектированию радиоэлектронной аппаратуры, не могут обойтись без знания методов оптимизации. Изучению основных методов оптимизации, использующихся при проектировании технических систем, и посвящено данное учебное пособие.
1. Основные понятия и определения
1.1. Оптимизационная задача
Рассмотрим следующую задачу: имеется плата, на которой размещены 2 микросхемы и 2 разъема. Первая микросхема имеет 16 выводов, вторая – 24. У первого разъема 12 контактов, у второго – 36. Дано среднее расстояние от каждой микросхемы до каждого разъема. Требуется определить количество связей каждой микросхемы с каждым разъемом при условии, что длина связей минимальна.
Составим математическое описание задачи. Введем следующие обозначения:
Х1 – количество связей первой микросхемы с первым разъемом;
Х2 – количество связей первой микросхемы со вторым разъемом;
Х3 – количество связей второй микросхемы с первым разъемом;
Х4 – количество связей второй микросхемы со вторым разъемом;
L1 – среднее расстояние от первой микросхемы до первого разъема;
L2 – среднее расстояние от первой микросхемы до второго разъема;
L3 – среднее расстояние от второй микросхемы до первого разъема;
L4 – среднее расстояние от второй микросхемы до второго разъема.
Тогда средняя длина связей:
Q = L1 Х1 + L2 Х2 + L3 Х3 + L4 Х4 . (1.1)
Необходимо выполнить условие Q min, при этом
Х1
+ Х2
= 16,
Х3 + Х4 = 24,
Х1 + Х4 16, (1.2)
Х2 + Х3 36,
Х1, Х2, Х3, Х4 0 .
Здесь: (1.1) – целевая функция (ЦФ, критерий оптимальности) – математическое выражение, характеризующее качество объекта; (1.2) – ограничения – математические выражения, связывающие переменные объекта.
Таким образом, математическое описание оптимизационной задачи представляет собой целевую функцию с ограничениями.
Формулировка оптимизационной задачи: найти такие значения параметров объекта, при которых целевая функция достигает минимального или максимального значения и выполняются ограничения.
Целевая функция может быть только одна. Если параметров, по которым производится оптимизация, много, то их сводят в одну функцию.