Н. Я. Засядкович московский инженерно-физический институт (государственный университет) разработка и исследование

Вид материала

Исследование

Подобный материал:

• Ю. С. Барсуков 1, А. Ю. Окунев 2 1 Московский инженерно-физический институт (государственный, 29.25kb.
• В. А. Тумольский московский инженерно-физический институт (государственный университет), 27.44kb.
• В. А. Курнаев Московский инженерно-физический институт (государственный университет),, 27.18kb.
• Л. Ю. Грецкая московский инженерно-физический институт (государственный университет), 26.28kb.
• С. В. Покровский московский инженерно-физический институт (государственный университет), 30.99kb.
• «Вегето-сосудистая дистония», 192.12kb.
• В. Н. Серебряный 1 Московский инженерно-физический институт (государственный университет), 31.77kb.
• Е. В. Чепин Московский инженерно-физический институт (государственный университет), 32.43kb.
• А. В. Самошин московский инженерно-физический институт (государственный университет), 67.37kb.
• С. Г. Батдалова 1, И. В. Петрова 2, В. И. Лебедева 2 1 Московский инженерно-физический, 28.39kb.

Н.Я. ЗАСЯДКОВИЧ

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)


РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СТРАТЕГИЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПОТРЕБЛЕНИЯ ОГРАНИЧЕННЫХ ВОСПРОИЗВОДИМЫХ РЕСУРСОВ


Данный доклад посвящен рассмотрению и использованию различных стратегий оптимизации использования ограниченных воспроизводимых ресурсов в сложных системах.


Актуальность поставленной задачи обусловлена возрастанием общей техногенной нагрузки на природную среду и необходимостью поиска эффективных путей ее минимизации в условиях экономических и экологических ограничений.

Для оптимизации использования ресурсов в сложных системах, состоящих из различных объектов, представляется перспективным использование современных математических и компьютерных средств и создание на их базе моделей управления для оптимизации ресурсов.

В этом случае задача исследований состоит в анализе существующей теоретической базы поиска решений по обеспечению оптимизации распределения ресурсов. Для этого необходимо осуществить выбор и адаптацию методов и средств математического описания взаимодействия объектов в системе.

Один из наиболее широко используемых подходов в области исследования операций – математическое программирование. Его можно определить как средство минимизации (или максимизации) заданного количественного показателя (иногда нескольких таких показателей) при наличии набора ограничений.

Перспективным направлением в области математического программирования является неопределенное программирование – или теория оптимизации в неопределенной среде, которая находит практическое применение для решения задач оптимизации в сложных системах, имеющих различные виды неопределенности. Для решения подобных задач к настоящему времени исследователями разработано большое количество различных алгоритмов, как традиционного характера: оптимизационные алгоритмы, имитационное моделирование, статистические алгоритмы, так и средства менее традиционного плана: интеллектуальные алгоритмы (нейронные сети, генетические алгоритмы, алгоритмы типа имитации отжига и табу-поиска), средства нечеткой логики, средства на основе понятия неточной системы. Естественная идея состоит в том, чтобы объединить эти алгоритмы и получить более эффективные и мощные гибридные алгоритмы оптимизации, позволяющие решать разнообразные задачи, связанные с моделями неопределенного программирования.

В ходе работы над проблемой планируется разработать автоматизированную систему для задач оптимизации ресурсов, которая способна выполнять следующие задачи:

• построение структуры системы известными математическими средствами (теория множеств и теория графов);
  
• построение модели для задач оптимизации и критериев оптимизации;
  
• решение задач оптимизации на основе математической модели с помощью различных алгоритмов, сравнение решений, получаемых с их помощью и выбора наиболее оптимального;
  
• возможности автоматической оценки по динамическим моделям характеристик функционирования объектов, в том числе потребления ресурсов, производства отходов и т.д.