WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 10 |

1 Принцип максимума Л.С. Понтрягина [1, 2] и метод множителей Лагранжа классического вариационного исчисления [24 – 27]. Принцип максимума сводит решение задачи оптимизации функционалов к решению известных задач – максимизации или минимизации некоторой специальной функции конечного числа переменных в сочетании с решением краевой задачи для системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) первого порядка. В классическом вариационном исчислении (ВИ) задача оптимизации функционала сводится к решению краевой задачи для системы ОДУ. Принцип максимума особенно удобен для решения оптимизационных задач, так как позволяет наиболее простым образом учесть различного рода ограничения на величины управляющих и фазовых переменных (переменных состояния). Классическое вариационное исчисление более удобно в задачах, описываемых ОДУ более общего вида (в частности, не разрешенных относительно производных) и не содержащих ограничений в виде неравенств на управляющие и фазовые переменные.

2 Принцип оптимальности, положенный в основу динамического программирования Р. Беллмана [19] и метод Гамильтона-Якоби классического вариационного исчисления [25 – 27]. В этих методах задача оптимизации функционала сводится к решению системы нелинейных ДУ в частных производных первого порядка с соответствующими граничными условием.

3 Некоторые методы, основание на использование результатов функционального анализа (метод моментов и т.д.).

Прямые методы ТОП сводят задачу оптимизации функционала к построению минимизирующей (или максимизирующей) последовательности, на основании которой с помощью предельного перехода может быть получено точное решение задачи (В.Ф. Кротов, В.И. Гурман [7, 8]). К прямым методам относятся методы, основанные на сведении задач оптимизации функционалов к задачам на условный экстремум функций конечного числа переменных, различные варианты градиентных методов (Э. Полак, Б.Т. Поляк [21 – 23]), методы типа Ритца-Галеркина и др.

Как в случае применения непрямых методов, так и в случаях использования прямых методов окончательное решение задачи оптимизации может отыскиваться либо в аналитической (замкнутой) форме, либо в числовой форме.

Решения в квадратурах (за исключением редких случаев, таких как линейные системы с квадратным критерием качества) могут быть найдены лишь для задач в упрощенной постановке.

С их помощью можно исследовать качественные особенности оптимального управления. Если аналитическое решение не слишком громоздко, из него можно получить необходимые техникоэкономические выводы. Поскольку решение такого рода не зависит от конкретных числовых значений параметров системы и граничных условий, они обладают высокой степенью универсальности. Однако в задачах, постановка которых приближается к реальным технико-экономическим ситуациям, получение решений в замкнутой форме, как правило, либо невозможно, либо приводит к весьма сложным выражениям. В этом случае следует обратиться к численным методам решения.

Численные методы на современном этапе развития вычислительной математики обладают общностью, сравнимой с общностью аналитических методов. Хотя при их использовании возникают определенные проблемы, связанные с оценками скорости сходимости, устойчивости, ошибками округлений, ограниченной разрядностью и т.д.

1.3 Необходимые условия оптимальности управления, достаточные условия оптимальности и проблема существования оптимального управления Рассмотренные в данном пособии необходимые условия оптимальности управления для различного типа задач оптимизации получены на основе использования аналитических непрямых методов оптимизации и образуют совокупность функциональных соотношений, которым обязательно должно удовлетворять экстремальное решение.

При выводе их сделано существенное для последующего применения предположение о существовании оптимального управления (оптимального решения). Другими словами, если оптимальное решение существует, то оно обязательно удовлетворяет приведенным (необходимым) условиям. Однако этим же необходимым условиям могут удовлетворять и другие решения, не являющиеся оптимальными (подобdf но тому, как необходимому условию = 0 для минимума функции одной переменной удовлетворяют, dx например, точки максимума и точки перегиба функции f (x)). Поэтому, если найденное решение удовлетворяет необходимым условиям оптимальности, то это еще не означает, что оно является оптимальным.

Использование одних только необходимых условий дает возможность в принципе найти все решения, им удовлетворяющие, и отобрать затем среди них те, которые действительно являются оптимальными. Однако практически найти все решения, удовлетворяющие необходимым условиям, чаще всего не представляется возможным в силу большой трудоемкости такого процесса. Поэтому после того как найдено какое-либо решение, удовлетворяющее необходимым условиям, целесообразно проверить, является ли оно действительно оптимальным в смысле исходной постановки задачи.

Аналитические условия, выполнимость которых на полученном решении гарантирует его оптимальность, называются достаточными условиями. Формулировка этих условий и особенно их практическая (например, вычислительная) проверка часто оказывается весьма трудоемкой задачей.

В общем случае применение необходимых условий оптимальности было бы более обоснованным, если бы для рассматриваемой задачи можно было установить факт существования или существования и единственности оптимального управления. Этот вопрос является математически весьма сложным.

Проблема существования, единственность оптимального управления состоит из двух вопросов.

1 Существование допустимого управления (т.е. управления, принадлежащего заданному классу функций), удовлетворяющего заданным ограничениям и переводящего систему из заданного начального состояния в заданное конечное состояние. Иногда граничные условия задачи выбраны так, что система – в силу ограниченности ее энергетических (финансовых, информационных) ресурсов – не в состоянии их удовлетворить. В этом случае не существует решения задачи оптимизации.

2 Существование в классе допустимых управлений оптимального управления и его единственность.

Эти вопросы в случае нелинейных систем общего вида не решены еще с достаточной для приложений полнотой. Проблема осложняется также тем обстоятельством, что из единственности оптимального управления не следует единственность управления, удовлетворяющего необходимым условиям. К тому же, обычно удовлетворяется какое-либо одно, наиболее важное необходимое условие (чаще всего – принцип максимума).

Проверка дальнейших необходимых условий бывает достаточно громоздкой. Это показывает важность любой информации о единственности управлений, удовлетворяющих необходимым условиям оптимальности, а также о конкретных свойствах таких управлений.

Необходимо предостеречь от заключений о существовании оптимального управления на основании того факта, что решается «физичная» задача. На самом деле, при применении методов теории ОП приходится иметь дело с математической моделью. Необходимым условием адекватности описания физического процесса ММ как раз и является существование решения для математической модели. Поскольку при формировании математической модели вводятся различного рода упрощения, влияние которых на существование решений трудно предсказать, доказательство существования является отдельной математической проблемой.

Таким образом:

• из существования ОУ вытекает существование, по крайней мере, одного управления, удовлетворяющего необходимым условиям оптимальности; из существования управления, удовлетворяющего необходимым условиям оптимальности, не вытекает существование оптимального управления;

• из существования ОУ и единственности управления, удовлетворяющего необходимым условиям, вытекает единственность оптимального управления; из существования и единственности ОУ не следует единственность управления, удовлетворяющего необходимым условиям оптимальности.

1.4 Общая характеристика результатов, которые могут быть получены методами теории оптимального управления ТОП является основой единой методологии проектирования оптимальных движений, технических, экономических и информационных систем. В результате применения методов ТОП к задачам конструирования различных систем могут быть получены:

1) оптимальные по тому или иному критерию временные программы изменения управляющих воздействий и оптимальные значения постоянных управляющих (проектных, настроечных) параметров с учетом различного рода ограничений на их значения;

2) оптимальные траектории, режимы с учетом ограничений на область их расположения;

3) оптимальные законы управления в форме обратной связи, определяющие структуру контура системы управления (решение задачи синтеза управления);

4) предельные значения ряда характеристик или иных критериев качества, которые затем можно использовать как эталон для сравнения с другими системами;

5) решение краевых задач попадания из одной точки фазового пространства в другую, в частности, задача попадания в заданную область;

6) оптимальные стратегии попадания в некоторую движущуюся область.

1.5 Условие рационального применения методов оптимизации Методы оптимизации управления рационально применить:

1) в сложных технико-экономических системах, где отыскание приемлемых решений на основе опыта затруднительно. Опыт показывает, что оптимизация малых подсистем может приводить к большим потерям в критерии качества объединенной системы. Лучше приближенно решить задачу оптимизации системы в целом (пусть в упрощенной постановке), чем точно для отдельной подсистемы;

2) в новых задачах, в которых отсутствует опыт формирования удовлетворительных характеристик процесса управления. В таких случаях формулировка оптимальной задачи часто позволяет установить качественный характер управления;

3) на возможно ранней стадии проектирования, когда имеется большая свобода выбора. После определения большого количества проектных решений системы становится недостаточно гибкой и последующая оптимизация может не дать существенного выигрыша.

При необходимости определить направление изменения управления и параметров, дающих наибольшее изменение критерия качества (определение градиента качества).

Следует отметить, что для хорошо изученных и долго эксплуатируемых систем методы оптимизации могут давать небольшой выигрыш, так как найденные из опыта практические решения обычно приближаются к оптимальным.

В некоторых практических задачах наблюдается определенная «грубость» оптимальных управлений и параметров, т.е. большим локальным изменением управлений и параметров отвечают малые изменения критерия качества. Это дает иногда повод к утверждению, что на практике всегда пологие и строгие методы оптимизации не нужны.

На самом деле «грубость» управления наблюдается лишь в случаях, когда оптимальное управление соответствует стационарной точке критерия качества. В этом случае изменение управления на величину приводит к отклонению критерия качества на величину 2.

В случае управлений, лежащих по границе допустимой области, указанная грубость может и не иметь место. Это свойство должно исследоваться для каждой задачи специально. Кроме того, в некоторых задачах даже небольшие улучшения критерия качества, достигаемые за счет оптимизации, могут иметь существенное значение.

Сложные задачи оптимизации управления часто предъявляют чрезмерные требования к характеристикам ЭВМ, используемых при решении.

Контрольные вопросы 1 Расскажите о роли теории оптимальных процессов при решении технических задач.

2 Дайте характеристику общей задачи управления. Какие математические модели и почему она должна включать 3 Дайте характеристику прямым и косвенным методам теории оптимальных процессов.

4 Перечислите условия рациональности применения методов оптимизации.

5 Дайте общую характеристику результатам, которые могут быть получены вследствие применения методов теории оптимальных процессов.

6 Расскажите о необходимых и достаточных условиях в теории оптимальных процессов.

7 Расскажите о проблеме существования оптимальных управлений.

Глава ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ ОПТИМАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ 2.1 Математические модели. Переменные состояния (фазовые координаты) управляемого процесса ТОП управления имеет дело с ММ технических или экономических (ТЭ) задач оптимизации процесса управления физическими системами. ММ есть достаточно полная сводка функциональных соотношений, описывающих основные свойства физических объектов, процессы их функционирования и управления в рамках выбранной степени приближения и детализации и отражающая все существенные требования к конкретным техническим характеристикам системы.

Математическая модель ТЭ задачи оптимизации процесса управления состоит из ряда частных математических моделей, включая ММ управляемого процесса, математическая модель ТЭ ограничений на величины управляющих воздействий и на возможное расположение на траектории, математическое описание показателя эффективности (критерия качества) процесса управления и т.д.

Основные элементы общей ММ ТЭ задачи оптимизации процесса управления приведены в табл. 1.

Математическая задача оптимизации процесса управления считается полностью определенной (корректно поставленной), если точно описаны все элементы ММ, представленные в табл. 1.

В основе ММ ТЭ задачи ОПУ лежит ММ управляемого процесса. Эта модель основывается на понятии переменных состояния (фазовых координат), которые вводятся в задачу следующим образом.

Пусть управляемая система S может быть идеализирована настолько, что в каждый фиксированный момент времени, наблюдения t = t на интервале T = {t, t0 t t1}, t T ее свойства могут быть описаны конечным множеством действительных чисел x1(t ), x2(t ),..., xn (t ), которые рассматриваются как компоненты некоторого вектора x(t ) = (x1(t ), x2(t ),..., xn (t ))T.

При изменении момента времени наблюдения, вообще говоря, изменяется и вектор х. Это измене ние может быть вызвано приложенными к объекту воздействиями. Если и при t > t свойства системы по-прежнему полностью описываются вектором x = (x1(t), K, xn (t))T и если n – наименьшее количество величин xi (t ), с помощью которых оказывается возможным предска зать значение x(t) при всех t > t по известным значениям x(t ) и известным на Т значениям приложенных воздействий, то вектор x(t) называется вектором состояния (детерминированной) системы S в момент t (или векторам фазовых координат).

Величины xi называются компонентами вектора состояния, или фазовыми координатами.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 10 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.