Page 108 - 4659

користуються методами математичного програмування, які
зараз досить добре розроблені та доведені до рівня стандартних
програм для ЕОМ.
Для вирішення завдань оптимізації на безлічі параметрів в
умовах невизначеності вихідних даних, множинності цілей,
невизначеності оцінок вагомості цілей і самої цільової функції
найбільш прийнятними є ітеративні методи. При цілочисельних
змінних це метод найшвидшого спуску, а при відсутності явних
аналітичних виразів для цільової функції – метод Бокса –
Вілсона.
Метод найшвидшого спуску був використаний автором у
вирішенні задачі вибору оптимального складу блоків за
розширення об’єднаної енергосистеми. У якості цільової
функції використовувалась лінійна середньоарифметична
форма, яка охоплювала сім найважливіших критерійних
властивостей( надійність, капіталовкладення, розхід
органічного палива, маневреність та терміни будівництва).
Отримане вирішення перевірялось на стійкість до зміни оцінок
вагомості властивостей.
Метод Бокса – Вілсона використовувався в задачах з
неперервними змінними, у тому числі за визначення зони
невизначеності нормативів надійності електропостачання,
оптимізації розподілу води в водогосподарських системах,
обгрунтуванні захисту довкілля від дії енергетичних об’єктів,
виборі складу станції в ЕЕС.
Метод Бокса – Вілсона дозволяє проводити пошук
оптимуму в умовах невизначеності або невивченості зв’язків
між входами X та виходами Y об’єкту та оцінками цільової
функції. Цільова функція при цьому знаходиться у вигляді
апроксимуючого полінома, коефіцієнти якого оцінюються за
допомогою дослідів, поставлених на самому об’єкті чи на його
моделі( фізичній чи математичній). Пошук оптимуму
заснований на визначенні напряму максимального градієнта(
напрям найшвидшого спуску для затрат і найшвидшого підйому
для цільової функції), тобто максимальних коефіцієнтів
полінома.

108