Page 76 - 157

Y  Y   i  tg (4.31)
i
0
d
Кожне наступне отримане значення параметра оптимізації необхідно
порівнювати з попереднім для прийняття рішення щодо чергового кроку.
Отже, рух за градієнтом (або круте сходження) - покрокова операція, яка
починається з нульової точки і продовжується до того часу, коли отримані
результати змінюють свою тенденцію поблизу цієї точки ставиться нова серія

дослідів. Ця нова точка називається точкою сходження.
Основні правила руху за градієнтом:
• початок руху - нульовий рівень;
• першим кроком руху є зменшений натуральний інтервал варіювання
(натуральний масштаб) принаймні одного з факторів;
• кожна нова точка сходження - це точка зміни тенденції росту чи
спаду параметра оптимізації.
Розглянемо загальний алгоритм пошуку оптимуму методом руху за
градієнтом:
1) повторюємо алгоритм знаходження математичної моделі повного
факторного експерименту в кодованих значеннях такого вигляду:
k
Y  b  b x
0  i i
i 1
включаючи фактори взаємовпливу;
2) будуємо матрицю руху за градієнтом, суміщену з матрицею
результатів реалізованих і нереалізованих дослідів, за такою схемою
(табл.4.17).

Приклад 4.4. Знайти нульовий рівень подальшої серії дослідів при
проведенні сертифікаційних випробувань сировини за відсотком виходу
готової продукції Р (%) з врахуванням трьох факторів:
• кінцевої температури розігрівання Т (°С);
• швидкості зміни температури при розігріванні ν (°С/хв);
• часу ізотермічної витримки t (хв),
якщо в результаті першої серії проведених дослідів отримали дані наведені у
табл. 4.18.

99