Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии

Диссертационная работа:

Аунг Зо Тет. Разработка формальных моделей и алгоритмов многокритериальной оптимизации для автоматизации процессов управления производственными ресурсами : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.06 / Аунг Зо Тет; [Место защиты: Моск. гос. ин-т электронной техники].- Москва, 2008.- 138 с.: ил. РГБ ОД, 61 09-5/972

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Введение 5

1. Анализ современного состояния и проблемы многокритериальной
оптимизации поиска наилучшего распределения ресурсов 12

  1. Обзор существующих методов оптимизации производственных ресурсов 12

  2. ERP-системы 18

  3. Моделирование на основе генетических алгоритмов 20

  4. Многокритериальный поиск наилучшего распределения ресурсов для производственного предприятия 24

  5. Проблематика эволюционных вычислений и новейшие достижения 28

  6. Выводы по главе 33

2. Исследование применимости генетических алгоритмов при создании
программного комплекса решения задач многокритериальной оптимизации34

  1. Обзор существующих методов многокритериальной оптимизации на основе генетических алгоритмов 34

  2. Сущность эволюционных вычислений и исследование применимости генетических алгоритмов при создании программного комплекса решения задач многокритериальной оптимизации 35

  3. Основные понятия генетических алгоритмов 38

  4. Кодирование в генетических алгоритмах, генетические операторы 46

  5. Формализация задачи распределения ресурсов при условии неоднородности затрат 61

  6. Разработка алгоритма, использующего предварительное разбиение на подмножества области определения 65

  7. Программная реализация алгоритма, использующего предварительное разбиение на подмножества области определения 66

  8. Разработка алгоритма, использующего предварительное

разбиение на подмножества области определения для симметричной
целевой функции 73

  1. Разработка гибридных адаптивных алгоритмов решения задач многокритериальной оптимизации 75

  2. Выводы по главе 91

3. Программная реализация алгоритмов распределения ресурсов 93

3.1. Разработка программного комплекса для решения задач
распределения ресурсов 93

  1. Структурно - архитектурное решение программного комплекса... 95

  2. Верификация эффективности разработанного комплекса 95

  3. Выводы по главе 109

4. Экспрериментальная проверка гипотезы по более быстрой работе
модификации генетического алгоритма 111

4.1. Проверка эффективности работы при целевой функции с

большой конечной производной 111

4.2. Выводы по главе 117

Заключение 119

Список литературы 120

Приложение 1 129

Приложение 2 135

УКАЗАТЕЛЬ СОКРАЩЕНИЙ

СНС - Cross generational elitist selection, Heterogeneous recombination, Cataclysmic mutation.

HUX - Half Uniform Crossover,

SPEA - Strength Pareto Evolutionary Algorithm

ГА - генетический алгоритм

ЛП - локальный поиск

ПЛП - паретовскии локальный поиск

ЭА - эволюционный алгоритм

ЭВ - эволюционное вычисление

ЭП - эволюционная программа

ЭС - эволюционная стратегия

Введение к работе:

Актуальность проблемы. В настоящее время успешная деятельность предприятия по производству приборов возможна только при наличии автоматизированной системы, обеспечивающей эффективное управление и распределение производственными ресурсами. Иначе, уже на этапе переговоров о заключении контрактов, руководство не сможет показать преимущество своего предложения по сравнению с предложениями конкурентов. Отсутствие одного критерия оценки качества решения о распределении производственных ресурсов, высокие требования к качеству продукции и необходимость принимать оптимальные решения в сжатые сроки усложняют задачу.

В последнее время наиболее распространенными универсальными методами поиска оптимального решения при управлении производственными ресурсами являются эволюционные вычисления (ЭВ).

Среди методов ЭВ можно выделить следующие: эволюционное программирование (1963г., Л. Фогель, А. Оуэне, М. Уолш) -представляет решение задачи в виде универсальных конечных автоматов, которые реагируют на стимулы из внешней среды; эволюционные стратегии (1973г., И. Реченберг) - каждое решение находится в виде массива числовых параметров, определяющих аргумент целевой функции; генетические алгоритмы (1975г., Д. Холланд) - каждое решение является битовой строкой (хромосомой) определенной длины в массиве объектов фиксированного размера; генетическое программирование (1992г., Д. Коза) - здесь применяются идеи генетических алгоритмов для эволюции компьютерных программ.

В России до начала 80-х годов прошлого века получили развитие два направления, близкие к методам ЭВ, но мало известные на Западе, к которым относятся методы стохастической оптимизации (1968г., Л.А. Расстригин) и группового учета аргументов (1969г., А.Г. Ивахненко).

Каждая из этих школ взяла за основу ряд принципов, существующих в природе, и упростила до такой степени, чтобы их можно было реализовать на вычислительной технике того времени.

Необходимо отметить, что указанные выше методы не обеспечивают в полной мере задачу многокритериальной оптимизации производственных ресурсов, что делает их применение в современных системах управления технологическими процессами и производствами

недостаточно эффективным. Таким образом, актуальными являются исследования, направленные на разработку формальных моделей и алгоритмов многокритериальной оптимизации для автоматизации процессов управления производственными ресурсами.

Целью диссертации является повышение скорости и обоснованности принятия решения за счёт разработанных формальных моделей, алгоритмов многокритериальной оптимизации параметров для управления производственными ресурсами в предметной области.

В соответствии с указанной целью в работе решаются следующие задачи:

анализ современного состояния проблемы повышения скорости принятия решения для автоматизированного управления ресурсами производственного предприятия;

исследование способов анализа ситуаций и управления ресурсами в производственных объектах и определение перечня и особенностей используемых алгоритмов;

создание формализованного представления задачи распределения и управления ресурсами при многокритериальной оптимизации;

разработка алгоритмов распределения ресурсов при многокритериальной оптимизации в предметной области;

программная реализация и использование разработанных алгоритмов в системах автоматизированного управления производственными ресурсами в предметной области.

Методы исследования. Теоретическую и методологическую базу исследования составили теория математического программирования, теория эволюционных вычислений и генетических алгоритмов. При решении конкретных задач использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области многокритериальной оптимизации и поиске глобального экстремума функции многих переменных на компактном множестве.

Научная новизна. Диссертационная работа представляет собой совокупность научно обоснованных технических разработок, направленных на создание моделей, алгоритмов и реализацию на их основе комплекса программных средств, осуществляющих многокритериальную оптимизацию и поиск глобального экстремума

функции многих переменных в системах автоматизированного управления производственными ресурсами.

В процессе исследований и разработок получены следующие новые научные результаты.

  1. На основе исследования способов анализа ситуаций и распределения ресурсов в производственных объектах определен перечень и особенности используемых для этих целей алгоритмов.

  2. Создано формализованное представление задачи многокритериальной оптимизации для автоматизации процессов управления производственными ресурсами.

  3. Предложен алгоритм позволяющий быстро находить оптимальное распределение ресурсов в случае неоднородности затрат для определенной целевой функции.

  4. Разработан модифицированный алгоритм многокритериальной оптимизации, имеющий большее быстродействие по сравнению с предыдущими алгоритмами.

  5. Разработан алгоритм поиска экстремума непрерывной функции для частных случаев управления производственными ресурсами.

  6. Создан программный комплекс для автоматизированного управления производственными ресурсами в предметной области на основе разработанных алгоритмов. Применение алгоритмов позволило повысить быстродействие при поиске глобального оптимума от 20% до 80%, в зависимости от целевой функции, и, соответственно, повысить скорость принятия решения при управлении производственными ресурсами.

Достоверность полученных результатов подтверждается экспериментами, проведёнными при стандартных для проверки результата алгоритмов поиска оптимальных решений целевых функций, наглядно доказавших преимущества предложенных алгоритмов.

Практическая ценность работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение алгоритмов для автоматизированного управления распределением ресурсов в предметной области. Наибольшие применения они могут найти в приборостроении, микроэлектронике, в научных исследованиях и т.д.

Самостоятельное практическое значение имеют:

  1. Формализованное представление задачи распределения ресурсов при многокритериальной оптимизации.

  2. Верификация гипотезы о повышении скорости принятия решения на основе разработанных алгоритмов.

  3. Программная реализация разработанных алгоритмов в предметной области.

Личный вклад автора. Все основные результаты диссертационной работы получены автором лично. Автором создан программный комплекс, реализующий предложенные алгоритмы.

Реализация полученных результатов. Диссертационная работа выполнялась в соответствии с планом научно-технических исследований кафедры "Информатика и программное обеспечение вычислительных систем» Московского государственного института электронной техники (технического университета) и являлась составной частью исследовательских мероприятий в рамках НИОКР «Разработка методологии практической подготовки студентов в рамках инновационных образовательных программ» Федеральной целевой программы развития образования на 2006-2010 годы. Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс и вошли в курсы учебных дисциплин (лабораторные практикумы): «Объектно-ориентированное программирование» по специальности 230105.65 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» направлений 654600, 552800 «Информатика и вычислительная техника».

Все работы по программной реализации алгоритмов поиска наиболее подходящего решения проводились при непосредственном участии автора.

В результате проведенных исследований получены и выносятся на защиту следующие основные научные результаты:

  1. Математическая модель распределения ресурсов при условии неоднородности затрат.

  2. Алгоритм распределения производственных ресурсов в случае неоднородности затрат.

  3. Модифицированный алгоритм многокритериальной оптимизации.

  4. Алгоритм поиска экстремума непрерывной функции для частного случая.

  1. Результаты верификации гипотезы о повышении скорости принятия решения на основе разработанных алгоритмов.

  2. Программная реализация разработанных алгоритмов, внедрение которых позволило повысить быстродействие поиска оптимума целевой функции от 20% до 80%. В результате при использовании в системе поддержки управления данных алгоритмов повышается скорость принятия решения.

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

12я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Микроэлектроника и информатика — 2005., М: МИЭТ.

13 я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Микроэлектроника и информатика — 2006., М: МИЭТ.

14 я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Микроэлектроника и информатика — 2007., М: МИЭТ.

15 я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Микроэлектроника и информатика — 2008., М.: МИЭТ.

Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция Проблемы информатизации - 2007., М.: МИЭТ. По результатам исследований опубликовано 9 работ, из них 3

статьи.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Общий объем диссертационной работы 121 страница машинописного текста без списка литературы и приложений.

Подобные работы
Максаков Сергей Анатольевич
Оптимизация ресурсов и управление процессами информационного обмена в сетях АСУТП на основе полевых шин
Слюсарь Валентин Викторович
Разработка моделей и алгоритмов автоматизации полнотекстового поиска документированной информации повышенной релевантности в распределенных производственных структурах
Кузнецов Александр Григорьевич
Разработка модели и алгоритмов отладки и контроля комплекса программ АСУ реального времени
Смыслова Алена Леонидовна
Разработка моделей и алгоритмов для усовершенствования системы автоматического сопровождения сварных соединений на станах бесконечной холодной прокатки
Маклакова Татьяна Николаевна
Разработка моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга технологической структуры предметной области
Баранникова Ирина Владимировна
Разработка моделей и алгоритмов управления шарошечным станком в режиме бурения
Козлов Владимир Александрович
Разработка математических моделей и алгоритмов оптимального распределения материальных потоков для предприятий с непрерывным характером производства
Ташкинов Алексей Юрьевич
Разработка математических моделей и алгоритмов и их применение для исследования и усовершенствования процессов вакуумного дугового переплава
Баин Александр Михайлович
Методы, модели и алгоритмы оптимизации систем информационной логистической поддержки управления виртуальными предприятиями (На примере предприятий микроэлектроники)
Пюкке Георгий Александрович
Методы и алгоритмы диагностирования и параметрической оптимизации судовых электрических средств автоматизации

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net