
223
Целевая функция и ограничения образуют математическую модель
оптимизации. Она, с одной стороны, отображает действительность, с другой –
упрощает объективную реальность, отбрасывая все второстепенное,
малозначащее. Однако это упрощение не может быть произвольным. Степень
упрощения математической модели должна быть соизмеримой с погрешностью
исходной для расчета информации и с погрешностью принимаемого метода
оптимизации. Методы решения оптимизационных задач относятся к методам
исследования операций или к методам математического программирования. В
зависимости от того, сколько оптимизируемых параметров (один или
несколько) включено в математическую модель, различают одно- или
многопараметрические методы оптимизации. Различают также одно- или
многокритериальные задачи оптимизации (в зависимости от числа критериев
оптимальности). При оптимизации СЭС могут применять детерминированные
или вероятностные математические модели. Возможно построение смешанных
математических моделей, когда, например, целевая функция представляется
детерминированной, а ограничения – в виде вероятностных характеристик и
наоборот. Многообразие математических моделей, встречающихся при
оптимизации СЭС, предопределяет и многообразие методов отыскания
оптимального решения.
Комплекс задач, решаемых при оптимизации СЭС, можно
сформулировать следующим образом:
1. Построение целевой функции при детерминированном представлении
параметров и составление ограничений.
2. Выяснение возможности применений детерминистических моделей и
методов оптимизации. Если такая возможность существует, то необходимо:
а) выбрать метод оптимизации;
б) составить алгоритмы и программы для ЭВМ, предназначенные для
решения оптимизационной задачи.
Если нельзя использовать детерминистический подход, то решаются
следующие задачи:
PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com