IOSO - IOSO

IOSO (косвенная оптимизация на основе самоорганизации ) - многокритериальная , многомерная технология нелинейной оптимизации.

Подход IOSO

Технология IOSO основана на методологии поверхности отклика . На каждой итерации IOSO внутренне построенная модель поверхности отклика для цели оптимизируется в пределах текущей области поиска. За этим шагом следует прямой вызов реальной математической модели системы для определения оптимальной точки, полученной в результате оптимизации модели внутренней поверхности отклика. Во время работы IOSO информация о поведении системы сохраняется для точек в окрестности экстремума, так что модель поверхности отклика становится более точной для этой области поиска. При переходе от одной итерации IOSO к другой выполняются следующие шаги:

  • изменение плана эксперимента;
  • адаптивная настройка текущей области поиска;
  • выбор типа функции (глобальная или средняя) для модели поверхности отклика;
  • уравнивание модели поверхности отклика;
  • изменение как параметров, так и структуры алгоритмов оптимизации; при необходимости выбор новых перспективных точек в пределах области поиска.

История

IOSO основан на технологии, которая разрабатывалась более 20 лет компанией Sigma Technology, которая выросла из Технологического центра IOSO в 2001 году. Sigma Technology возглавляет проф. Егоров И.Н., генеральный директор.

Товары

IOSO - это название группы многопрофильного программного обеспечения для оптимизации дизайна, которое работает как в Microsoft Windows, так и в ОС Unix / Linux и разработано Sigma Technology . Он используется для повышения производительности сложных систем и технологических процессов, а также для разработки новых материалов на основе поиска их оптимальных параметров. IOSO легко интегрируется практически с любым инструментом автоматизированного проектирования (CAE).

В группу программного обеспечения IOSO входят:

  • IOSO NM: Многоцелевая оптимизация;
  • IOSO PM: параллельная многокритериальная оптимизация;
  • IOSO LM: многоуровневая многокритериальная оптимизация с адаптивным изменением точности объектной модели (модели low-, middle-, high fidelity);
  • IOSO RM: надежная оптимизация конструкции и надежное программное обеспечение для оптимального управления;

Цель

Повышение производительности и оптимизация дизайна

IOSO NM используется для максимизации или минимизации характеристик системы или объекта, которые могут включать производительность, стоимость или нагрузки на рассматриваемый объект. Поиск оптимальных значений характеристик объекта или системы осуществляется путем оптимального изменения конструктивных, геометрических или других параметров объекта.

Поиск оптимальных законов системного управления

Часто необходимо выбрать или согласовать параметры управления для системы во время ее работы, чтобы достичь определенного эффекта во время работы системы или уменьшить влияние некоторых факторов на систему.

Идентификация математических моделей

Когда в процессе проектирования используются какие-либо математические модели реальных объектов, коммерческих или корпоративных, возникает проблема согласования результатов экспериментов и результатов расчетов моделей. Все модели предполагают набор неизвестных факторов или констант. Поиск их оптимальных значений позволяет согласовать результаты эксперимента и результаты расчетов модели.

Надежная оптимизация конструкции и надежное оптимальное управление

Введение

Практическое применение результатов численной оптимизации затруднено, поскольку любая сложная техническая система является стохастической системой, и характеристики этой системы имеют вероятностный характер. Подчеркнем, что, говоря о стохастических свойствах технической системы в рамках оптимизационных задач, мы подразумеваем, что важные параметры любой системы распределены стохастически. Обычно это происходит на этапе производства, несмотря на современный уровень современных технологий. Случайные отклонения параметров системы приводят к случайному изменению эффективности системы.

Крайнее значение эффективности, полученное при решении задачи оптимизации традиционным (детерминированным) подходом, является просто максимально достижимым значением и может рассматриваться как просто условный оптимум с точки зрения его практической реализации. Таким образом, можно рассматривать два разных типа критериев оптимизации. Один из них - идеальный КПД, который может быть достигнут в условиях абсолютно точного практического воспроизведения рассматриваемых параметров системы. Остальные критерии оптимизации имеют вероятностный характер. Например: математическое ожидание эффективности; общая вероятность обеспечения заданных ограничений; разброс эффективности и т. д. Очевидно, что крайность одного из этих критериев не гарантирует уверенности в высоком уровне другого. Более того, эти критерии могут противоречить друг другу. Таким образом, в данном случае перед нами стоит задача многокритериальной оптимизации .

Надежная концепция оптимизации конструкции IOSO

Концепция надежной оптимизации конструкции и надежного оптимального управления IOSO позволяет определить оптимальное практическое решение, которое может быть реализовано с высокой вероятностью для данного технологического уровня производственных предприятий. Многие современные вероятностные подходы либо используют оценку вероятностных критериев эффективности только на этапе анализа получения детерминированного решения, либо используют значительно упрощенные оценки вероятностных критериев в процессе оптимизации. Отличительной особенностью нашего подхода является то, что во время робастной оптимизации проекта мы решаем задачу оптимизации с использованием прямой стохастической формулировки, в которой оценка вероятностных критериев выполняется на каждой итерации. Эта процедура надежно дает полностью надежное оптимальное решение. Высокая эффективность робастной оптимизации проекта обеспечивается возможностями алгоритмов IOSO решать задачи стохастической оптимизации с большим уровнем шума.

Ссылки

внешние ссылки

Примеры применения