Задача управления любым техническим комплексом или системой, включая электротехнические комплексы, является многокритериальной, то есть такой, в которой приходится учитывать большое число факторов. В основе традиционных методов оптимизации лежат математические вычисления, позволяющие находить экстремум целевой функции. Ценность каждого такого метода заключается в том, что с помощью него можно найти точку экстремума целевой функции, не перебирая всех возможных комбинаций ее аргументов.
Среди многочисленных подходов можно выделить три основных типа методов поиска оптимальных решений.
- Методы, основанные на математических вычислениях подразделяются на направленные и ненаправленные.
Суть ненаправленного метода состоит в том, что локальный экстремум ищется путем решения системы, как правило, нелинейных уравнений. Эта система составляется путем приравнивания градиента целевой функции к нулю.
Направленные методы строятся на перемещении от точки к точке в допустимой области, направление подобных перемещений связывается с направлением, на которое указывает градиент.
К недостаткам этих методов можно отнести очень жесткие условия, накладываемые на целевую функцию. Данные методы находят лишь локальные экстремумы целевой функции, тогда как оптимальному решению соответствует только глобальный экстремум.
2)Перечислительные методы основываются на том, что пространство поиска любой задачи можно представить в виде совокупности дискретных точек.
Недостаток этих методов: При увеличении числа аргументов целевой функции количество точек пространства значительно увеличивается, что приводит к значительным временным затратам и необходимости применения все более мощной и дорогостоящей вычислительной техники.
- Методы, использующие элементы случайного поиска в пространстве задачи с сохранением наилучшего полученного результата. Такие методы не гарантируют нахождение оптимальных решений, но могут к ним существенно приблизиться.
- Эволюционные вычисления используется для описания алгоритмов поиска, основанных на некоторых формализованных принципах естественного эволюционного процесса. Основное преимущество эволюционных вычислений заключается в возможности решения задач с большой размерностью за счет сочетания элементов случайности и детерминированности точно так, как это происходит в природной среде. Детерминированность методов заключается в моделировании природных процессов отбора, размножения и наследования, происходящих по строго определенным правилам.
В качестве случайного элемента в методах эволюционных вычислений может использоваться, например, моделирование процесса мутации. Среди этих моделей можно выделить три основные парадигмы – это генетические алгоритмы, эволюционные стратегии, эволюционное программирование.
Отличительной особенностью генетических алгоритмов является представление любой альтернативы решения в виде битовой строки фиксированной длины, манипуляции с которой производятся в отсутствие всякой связи с ее смысловой интерпретацией, то есть применяется единое универсальное представление любой задачи.
Эволюционные стратегии представляют каждую из альтернатив решения единым массивом численных параметров.
Эволюционное программирование основано на представлении альтернатив решений в виде моделей-автоматов, описывающих средствами формальной логики возможные переходы исследуемой системы из некоторого начального состояния в заключительное состояние.
Эволюционные вычисления не гарантируют обнаружения глобального экстремума целевой функции, однако они демонстрируют эффективность решений ряда практических задач по проектированию, планированию, управлению, прогнозированию во многих областях техники.
