3 Покоординатная оптимизация
Покоординатная оптимизация может использоваться для решения различных задач оптимизации, возникающих при работе над проектами ММС. Для проведения исследования задается следующая исходная информация:
− Критерий оптимизации и его тип (минимум или максимум), критерий должен быть объектом типа датчик (sensor).
− Оптимизируемые параметры, допустимые области их изменения и начальные значения шагов для поиска экстремума. Оптимизируемыми параметрами могут быть параметры конструкции механизма, силовых воздействий, начальных условий и другие характеристики. Оптимизируемые параметры должны быть объектами типа скаляр (scalar).
− Команда расчета процесса функционирования ММС, при котором проводится оптимизация. В качестве такой команды при оптимизации могут использоваться Расчет динамики движения, Расчет сил и ускорений, Расчет траектории положений и другие. Для расчета нельзя использовать такие команды, как Исследование методом Монте-Карло, Покоординатная оптимизация, Параметрический анализ и команды, в которые они входят.
− Параметры настройки для работы алгоритма оптимизации, к ним относятся ограничение на количество конфигураций и количество операций по дроблению шага.
Поиск экстремального значения критерия (минимума или максимума) и оптимальных значений оптимизируемых параметров, которые ему соответствуют, ведется поочередно по каждому оптимизируемому параметру. При поиске по одному оптимизируемому параметру значения других параметров остаются неизменными.
В качестве исходной точки поиска используются значения оптимизируемых параметров, которые заданы в проекте. Сначала расчет оптимальных значений выполняется по первому параметру, далее по второму, третьему и т.д. Такая последовательность расчетов от первого до последнего параметра называется конфигурацией. После окончания одной конфигурации начинается следующая. Этот процесс прекращается, если значение критерия перестанет улучшаться или достигается заданное ограничение на количество конфигураций.
При поиске оптимальных значений оптимизируемых параметров сначала их значения варьируются с заданными начальными шагами. В дальнейшем производится адаптивная настройка шагов поиска. В тот момент, когда при текущем значении шага варьирования оптимизируемого параметра критерий перестает улучшаться, шаг уменьшается вдвое, и поиск продолжается дальше. Такое дробление шага повторяется многократно до тех пор, пока не будет достигнуто ограничение на количество операций по дроблению шага, заданное пользователем в настройке алгоритма.
Для получения значения критерия для каждой комбинации значений оптимизируемых параметров выполняется расчет процесса функционирования ММС. Каждый расчет включает в себя следующие действия. Перед изменением значений оптимизируемых параметров проект переводится в режим редактирования. Затем меняются значения параметров, и проект переводится в режим исследования. При этом проект проверяется на корректность, и выполняются начальные условия. После чего производится расчет выбранной команды.
Результатом решения задачи покоординатной оптимизации является экстремальное значение критерия оптимизации и оптимальные значения оптимизируемых параметров, при которых это значение критерия получено.