ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМУ МАВПЯЧОГО ПОШУКУ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ПЛАНІВ ПОВНОГО ФАКТОРНОГО ЕКСПЕРИМЕНТУ
Ключові слова:
алгоритм, метод, оптимальний план, мавпячий пошук, оптимізація, планування експерименту, вартість, виграшАнотація
Експериментальні методи дослідження все більше застосовують для оптимізації технологічних процесів. Однією з найголовніших цілей експерименту є отримання максимальної кількості об'єктивної інформації про вплив досліджуваних факторів на технологічний процес, при проведенні найменшого числа дорогих дослідів. Планування експерименту використовується для одержання математичної моделі при мінімальних вартісних і часових витратах. Задача знаходження мінімальної вартості проведення експерименту є NP-важкою, і точне рішення можна знайти тільки для невеликої кількості факторів. Для кількості факторів k> 4 число перестановок різко збільшується і на сучасному рівні розвитку обчислювальної техніки точно вирішити задачу неможливо. Для поліпшення техніко-економічних показників пристроїв та систем також слід виконувати експериментальні дослідження, спрямовані на отримання їх математичних моделей. Надалі з використанням математичної моделі визначаються оптимальні параметри конструкції, що забезпечують мінімальну похибку вимірювання пристрою, який розробляється. У зв'язку з цим стає актуальним розробка і дослідження наближених алгоритмів. На кафедрі авіаційних приладів і вимірювань Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського «ХАІ» розроблена методологія оптимального за вартісними і часовими витратами планування експерименту, що включає такі методи: аналіз перестановок, метод послідовного наближення, метод гілок и меж, випадковий пошук, симплекс-метод, мурашиний алгоритм, генетичний алгоритм, метод відпалу, жадібний алгоритм, рій частинок. Ведуться подальші дослідження з вибору кращих методів оптимізації повного факторного експерименту. Метою даної статті є розробка методу та програмного забезпечення для оптимізації планів повного факторного експерименту з використанням алгоритму мавпячого пошуку.Були розроблені метод і програма на мові програмування C ++ для оптимізації планів повного факторного експерименту з використанням алгоритму мавпячого пошуку. Працездатність методу була перевірена на ряді таких технологічних об'єктів: витрата палива в двигуні внутрішнього згоряння, зварювання пластин малої товщини, виготовлення деталей гарячої штампуванням, а також процесу обслуговування машин з числовим програмним управлінням. Проведено порівняльний аналіз методів синтезу оптимальних за вартісними і часовими витратами планів повного факторного експерименту і показана ефективність методу мавпячого пошуку.
