ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Принципы синтеза оптимальных химико-технологических систем из "Обеспечение и методы оптимизации надежности" Поиск с применением ЦВМ оптимальных решений практических задач синтеза ХТС — Р, связанный с полным перебором огромного числа альтернативных решений, является весьма трудоемким, а в ряде случаев и неосуш,ествимым. Поэтому возникла необходимость в разработке принципов автоматизированного синтеза оптимальных ХТС, позволяющих создавать для ЦВМ наиболее экономичные и быстродействующие специальные методы поиска оптимальных решений различных ИЗС и сокращать перебор многомериого множества возможных решений. [c.127] Сущность декомпозиционно-поискового принципа состоит в том, что трудоемкость многомерного поиска Р еР сокращают, подвергая декомпозиции многомерную исходную задачу синтеза ХТС на совокупность более простых задач и выполняя перебор только лишь перспективных или рациональных вариантов решения ИЗС [38, 39, 157]. [c.128] Для сокраш,ения трудоемкости операции поиска оптимального решения ИЗС декомпозицию множества решений ИЗС можно осуществлять с использованием либо граничной, либо отсекающей декомпозиции. При граничной декомпозиции поиск оптимального решения ИЗС сводится к поиску на множестве решений J/ , Рг , упрощенных по сравнению с ИЗС задач — Рх, Р ,-, Рп. называемых граничными задачами синтеза (ГЗС). Исходные данные ГЗС — Pi отличаются от Р наличием дополнительных ослабляющих ограничений. Решение каждой ГЗС становится решением ИЗС только при выполнении специальных условий, которые сформулиропаны на основе метода ветвей и границ [4, 50, 51]. [c.129] Реализация поиска Р только в подмножестве осуществляется с использованием операций упорядоченного перебора на семантических графах (деревьях) решений ИЗС, методика выполнения которых изложена в работах [50, 51, 158]. [c.129] Сущность эвристическо-декомпозиционного принципа синтеза ХТС состоит в том, что поиск оптимального решения ИЗС проводится упорядоченным перебором множества эвристических решений, которые получены при заданном числе попыток синтеза системы. При одной попытке получают некоторое эвристическое решение ИЗС на основе элементарной декомпозиции исходной задачи. Любая элементарная задача синтеза образуется в соответствии с выбранным эвристическим правилом (или эвристикой), входящим в определенный набор эвристик [4, 38, 39, 157]. Каждая эвристика — либо некоторое утверждение, являющееся результатом обобщения существующих научных знаний в области химии, физики, теоретических основ химической технологии и кибернетики химико-технологических процессов, либо некоторое интуитивное или эмпирическое предположение исследователя, которое хможет привести к рациональному решению задачи синтеза. [c.129] Выбор эвристики осуществляется случайным образом по величине ее весового коэффициента, значение которого изменяется в зависимости от результатов предыдущих лопыток синтеза с использованием алгоритма обучения. [c.130] Рассмотренные декомпозиционные принципы обеспечивают методологию генерации оптимальных технологических структур ХТС. которая осуществляется в САПР как в диалоговом, так и автоматизированном режиме. Указанные принципы позволяют разра ботать методы автоматизированного рещения многомерных задач синтеза ХТС 1-1—1-4. [c.130] Чтобы создать алгоритмы переработки информации в САПР, которые реализуют декомпозиционные принципы синтеза ХТС [157], операции генерации и выбора оптимальных решений задач синтеза следует отображать в виде семантических деревьев двух классов — деревьев декомпозиции ИЗС и деревьев вывода решений ИЗС [158]. Вершины деревьев декомпозиции соответствуют постановкам более простых подзадач, образованных при многоуровневой декомпозиции ИЗС. [c.130] Для поиска оптимальных решений ИЗС применяют два вида деревьев вывода решений — деревьев граничных задач синтеза и деревьев вариантов решений. Вершины дерева граничных задач соответствуют постановкам ГЗС, возникающих при сведении исходной задачи к иерархической совокупности упрощенных задач синтеза [157, 158]. [c.130] Дерево вариантов решений отображает иерархический процесс генерации (вывода) решений задачи синтеза и упорядоченного поиска оптимального решения. Вершина — корень дерева —соответствует параметрам входных потоков синтезируемой системы, которые известны из постановки задачи. Промежуточные вершины соответствуют некоторым промежуточным состояниям ХТС, определяемым не только значениями параметров выходных потоков сгенерированных подсистем, но и величиной критерия ф и некоторыми эвристическими коэффициентами различия между этим промежуточным и требуемым конечным состоянием ХТС. [c.130] Ветвь отображает некоторый технологический оператор или ХТП, обеспечивающий требуемые физико-химические преобразования множества состояний системы. Цепь дерева отвечает сгенерированной структуре либо ХТС, либо ее подсистемы. [c.130] Указанные этапы итерационно повторяют до тех пор, пока не будет синтезирована технологическая топология системы, обеспечивающая оптимальное в некотором смысле решение ИЗС. Практическая реализация этого прнципа связана с необходимостью использования эвристик трех типов, обобщающих теоретические знания, практический опыт и интуицию высококвалифицированных инженеров-проектировщиков. Эвристики первого типа позволяют выделить наименее эффективные элементы в исходном варианте технологической топологии системы. Эвристики второго типа необходимы для определения возможных вариантов модификации или усоверщенствования наименее эффективных элементов ХТС. Эвристики третьего типа обеспечивают стыковку модифицированного элемента с немоди-фицированной частью исходного варианта технологической топологии системы. [c.132] Для выявления наименее эффективных элементов в исходных вариантах ХТС, а также для выбора вариантов их модификации наряду с эвристиками необходимо широко использовать многоуровневые методы оптимизации, а также методы теории чувствительности. [c.132] С целью выбора наилучшего варианта из нескольких возможных модификаций ХТС целесообразно применить метод многоуровневой оптимизации, чтобы получить ограничения для значений КЭ измененной и модифицированной ХТС, а также использовать информацию о цараметрах состояния системы п значениях сопряженных переменных для ранее оптимизированной технологической топологии ХТС. [c.132] В связи с этим при разработке методов автоматизированного синтеза ХТС для получения глобального оптимального решения ИЗС наиболее эффективно применение многоуровневой методологии. Суш,ность этой методологии состоит в том, что для получения оптимального исходного варианта технологической топологии ХТС на первом уровне синтеза ХТС используют декомпозиционные или интегрально-гипотетический принципы. Затем на втором уровне для оптимального варианта технологической топологии системы применяют методологию эволюционного принципа. [c.133] Вернуться к основной статье